SidM Posted August 18, 2021 Share Posted August 18, 2021 Hallo zusammen! Ich würde mich jetzt gerne mit den Thema NVR beschäftigen und hatte mir dazu (dummerweise) vor meinen Urlaub, schon einmal Blueiris über Docker installiert. Jetzt ist natürlich die Demo in den Tagen abgelaufen, obwohl der Dockercontainer in der Zeit aus war... Da die Lizenz ja auch ein paar Euro kostet und ich nun noch gar keine Möglichkeit hatte das Programm zu testen, wollte ich hier fragen, ob man irgendwie nochmal die Möglichkeit hat die 15 Tage in Anspruch zu nehmen? Alternativ habe ich jetzt mal Motioneye probiert und dort 3 Cams (Reolink RLC-410-5MP, E1 Zoom und RLC-510A) eingerichtet. Allerdings werden hierbei meine 4 kerne (Intel I3-8100) voll ausgelastet. Auch ruckeln die Bilder und teilweise gibt es Bildaussetzer. Da Blueiris die GPU nutzen kann, erhoffe ich mir natürlich dadurch eine erheblich geringere Last auf mein System. Ebenfalls verspreche ich mir viel von Deepstack für Personenerkennung. Vielen dank Quote Link to comment
ich777 Posted August 18, 2021 Share Posted August 18, 2021 19 minutes ago, SidM said: Blueiris über Docker installiert. Jetzt ist natürlich die Demo in den Tagen abgelaufen, obwohl der Dockercontainer in der Zeit aus war... Ich möchte hier nur anmerken das Blueiris mit WINE läuft und ich so einen container immer mit vorsicht genießen würde... Es gibt von Blueiris keine native Linux version. Außerdem kann WINE eine wesentlich höhere systemlast erzeugen bzw. Kann mehr overhead erzeugen. Nur als Hinweis vorab. Quote Link to comment
SidM Posted August 18, 2021 Author Share Posted August 18, 2021 Danke für die Info! Ja das mit WINE in Verbindung mit Blue Iris habe ich schon einmal gelesen, allerdings fehlt mir hierzu der Bezug und deswegen hab mir darüber keine Gedanken gemacht. Wenn du schreibst, es ist mit Vorsicht zu genießen, muss ich mich dazu mal einlesen. Quote Link to comment
mgutt Posted August 18, 2021 Share Posted August 18, 2021 Da du eine Intel CPU hast, kannst du eine Windows VM per Intel GVT-g Plugin mit einer GPU ausstatten. Die GPU kann dann Blue Iris beschleunigen und das System entsprechend entlasten. Siehe auch hier: https://forums.unraid.net/topic/112374-windows-1011-vm-installationsanleitung/ Wegen der ständigen Schreiblast durch die Cams würde ich darüber nachdenken als zweiten Datenträger eine RAM Disk durchzuschleifen. Allerdings brauchst du dafür entsprechend viel RAM. Kommt auch darauf an wie Blue Iris die Daten schreibt. Vielleicht gibt es auch eine interne Funktion, wo Blue-Iris erstmal alles in den RAM schreibt?! Quote Link to comment
SidM Posted August 23, 2021 Author Share Posted August 23, 2021 On 8/18/2021 at 9:48 PM, mgutt said: Da du eine Intel CPU hast, kannst du eine Windows VM per Intel GVT-g Plugin mit einer GPU ausstatten. Die GPU kann dann Blue Iris beschleunigen und das System entsprechend entlasten. Siehe auch hier: https://forums.unraid.net/topic/112374-windows-1011-vm-installationsanleitung/ Genau daran dachte ich ja, der Dockercontainer wird die Nutzung der i-GPU nicht unterstützen oder? Wenn ich das richtig in Erinnerung habe hast/hattest du doch auch den I3-8100 bei dir verbaut. Hast du selber auch eine NVR Software bei dir laufen, idealerweise Blueiris oder Motioneye und wie ist da deine Auslastung? On 8/18/2021 at 9:48 PM, mgutt said: Wegen der ständigen Schreiblast durch die Cams würde ich darüber nachdenken als zweiten Datenträger eine RAM Disk durchzuschleifen. Allerdings brauchst du dafür entsprechend viel RAM. Kommt auch darauf an wie Blue Iris die Daten schreibt. Vielleicht gibt es auch eine interne Funktion, wo Blue-Iris erstmal alles in den RAM schreibt?! Es sind gerade 32GB verbaut, diese Woche sollte aber ein 2tes Modul noch kommen und somit habe ich dann 64GB RAM. Das sollte dann doch vielleicht für so eine Disk ausreichen oder? Oder alternativ vielleicht noch eine günstige SSD nur für die Aufnahmen? Macht es Sinn egal ob RamDisk oder separate SSD, die Vm mit Bluiris auf einen Datenträger (NVME Cache) zu installieren und die Aufnahmen auf einem anderen Datenträger (RamDisk, separate SSD). Und nochmal zur Frage: Den Testzeitraum kann ich nicht nochmal nutzen, also über den Docker? Wenn ich das über VM mache, sollte ich ja wieder die Möglichkeit haben. Leider kann ich dann die beiden Leistungsmäßig nicht vergleichen. Viele Grüße! Quote Link to comment
ich777 Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 40 minutes ago, SidM said: Es sind gerade 32GB verbaut, diese Woche sollte aber ein 2tes Modul noch kommen und somit habe ich dann 64GB RAM. Das würde ich in diesem Fall nicht machen, ich würd mir hier eher eine Surveillance HDD (Seagate Skyhaw, WD Purple,...) kaufen die speziell für solche Aufgraben ausgelegt ist und dediziert die Disk in UD oder in einem dedizierten Cache Pool dem Container oder VM zuteilen für die Aufnahmen, warum in eine RAM-Disk? Das erschließt sich mir hier nicht wirklich für diesen Anwendungszweck da du mit 64GB nicht weit springst und eine 1TB Surveillance kostet zwischen 40 und 50,- wenn du was größeres suchst 4TB sollten ca 100,- kosten. 40 minutes ago, SidM said: Und nochmal zur Frage: Den Testzeitraum kann ich nicht nochmal nutzen, also über den Docker? Soweit ich weiß nicht, gibt's nicht andere/bessere alternativen? Ich kenn mich mit dem nicht aus aber Shinobi oder Frigate - ist das nicht auch für Überwachungskameras? Quote Link to comment
Rockikone Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 Kurze Anmerkungen von mir bzgl NVR. Schau dir mal Frigate an. Gibt es in Apps als Docker und ich finde, es ist das Beste, was ich bisher hatte. Z.B. durch Person Detection keinerlei Fehlalarme durch Wind, Sonnenschatten, Spinnen …. Außerdem ist es Opensource. Hab mir wegen der CPU Last noch nen USB Coral Stick gekauft. Der macht die ganze Berechnungen. Bei Fragen einfach melden! Gruß 1 Quote Link to comment
ich777 Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 23 minutes ago, Rockikone said: Hab mir wegen der CPU Last noch nen USB Coral Stick gekauft. Funktioniert das anstandslos? Ich hab damals nur das Coral Driver Plugin geschrieben weil ich den Thread zufällig entdeckt hatte und es interessant fand, wieviele Kameras hast du dran? Quote Link to comment
SidM Posted August 23, 2021 Author Share Posted August 23, 2021 1 hour ago, ich777 said: Das würde ich in diesem Fall nicht machen, ich würd mir hier eher eine Surveillance HDD (Seagate Skyhaw, WD Purple,...) kaufen die speziell für solche Aufgraben ausgelegt ist und dediziert die Disk in UD oder in einem dedizierten Cache Pool dem Container oder VM zuteilen für die Aufnahmen, warum in eine RAM-Disk? Das erschließt sich mir hier nicht wirklich für diesen Anwendungszweck da du mit 64GB nicht weit springst und eine 1TB Surveillance kostet zwischen 40 und 50,- wenn du was größeres suchst 4TB sollten ca 100,- kosten. Die Verwendung einer RamDisk habe ich auch nicht so richtig verstanden?? Die Purple Festplatten von WD kenn ich vom Namen, dachte aber wegen den Stromverbrauch an eine SSD. Das scheint aber nicht so gut zu sein? 1 hour ago, Rockikone said: Kurze Anmerkungen von mir bzgl NVR. Schau dir mal Frigate an. Gibt es in Apps als Docker und ich finde, es ist das Beste, was ich bisher hatte. Z.B. durch Person Detection keinerlei Fehlalarme durch Wind, Sonnenschatten, Spinnen …. Außerdem ist es Opensource. Hab mir wegen der CPU Last noch nen USB Coral Stick gekauft. Der macht die ganze Berechnungen. Bei Fragen einfach melden! Gruß Danke für den Vorschlag! ich habe es in der Tat, vor einer Woche schonmal bei den Apps gefunden, aber ehrlicherweise den keiner weiteren Beachtung geschenkt. Es sieht aber in der Tat sehr interessant aus! Wie lang nutzt du das schon und auf welchen Medium speicherst du die Aufnahmen? Quote Link to comment
mgutt Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 26 minutes ago, SidM said: Die Verwendung einer RamDisk habe ich auch nicht so richtig verstanden?? Die Purple Festplatten von WD kenn ich vom Namen, dachte aber wegen den Stromverbrauch an eine SSD. Das scheint aber nicht so gut zu sein? Das ist eben der Punkt. Entweder schreibt man sich seine SSD kaputt oder man lebt mit der ständig drehenden HDD. Eine VM mit großem RAM oder einer RAM-Disk erspart dir beides. Allerdings hängt es eben von der Software ab, ob sie das auch nutzen kann. Die Alternative dazu wäre eine Enterprise SSD, die für schreibintensive Anwendungen gebaut ist. Es kommt außerdem darauf an, ob man alles aufnehmen möchte oder nur die Videos mit Alarm. Ich stelle mir das zB so vor: Die Streams werden alle durch einen Prozessor gejagt um Alarme zu ermitteln (bis hier hin sind sie noch auf gar keinem Datenträger). Alle Streams mit Alarm landen dann im RAM und nach Ablauf von X Stunden werden sie in einem Rutsch auf eine HDD weggeschrieben. @Rockikone Hast du bei Frigate eine permanente Schreiblast auf dem Datenträger oder schreibt der erst, wenn die Person erkannt wurde? Was ist, wenn man zB die 10 Sekunden von vor der Personenerkennung auch in der Aufnahme haben will (bei X hochauflösenden Kameras braucht es dafür ja entsprechend viel Platz, sei es im RAM oder im Datenträger). Quote Link to comment
ich777 Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 2 hours ago, mgutt said: Das ist eben der Punkt. Entweder schreibt man sich seine SSD kaputt oder man lebt mit der ständig drehenden HDD. Eine VM mit großem RAM oder einer RAM-Disk erspart dir beides. Aber für den Einsatz als NVR (Network Video Recorder), wie im ersten Post erwähnt, ist eine RAM Disk wirklich nicht das richtige... Zu wenig Speicher und zu teuer für den Anwendungszweck, genau so wie eine SSD, deswegen Surveillance Disk, sind auch nicht teuerer als normale Festplatten heutzutage und sind genau für diesen Anwendungsfall gedacht. Quote Link to comment
mgutt Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 21 minutes ago, ich777 said: Zu wenig Speicher 32GB wären bei einem 5 Mbit/s Stream immerhin 14 Stunden Videomaterial: https://www.heise.de/netze/tools/bandbreitenrechner/ Wenn ich also vier Kameras im Einsatz habe, bräuchte ich die RAM-Disk nur alle 3 Stunden leeren, was wiederum 5 Minuten dauert. Also läuft die HDD statt 24/7 nur 8x 5 Minuten pro Tag (wenn man parallel den Spindown absetzt). Hat auch den Vorteil, dass man keine spezielle Surveillance HDD braucht und man sequentiell ohne Defragmentierung wegschreiben würde. Natürlich nur rein theoretisch, weil ich wie gesagt nicht weiß ob man das mit der jeweiligen Software hinbekommt. Vielleicht kann man sowas mit FUSE realisieren!? Also RAM-Disk liegt vor HDD-Array wie Unraid das auch mit dem Cache macht? Quote Link to comment
i-B4se Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 Mal kurz eingeklinkt, da wir gerade eine Immobilie inkl. Cams gekauft haben. Ich habe eine Kamera um eine gewisse Sicherheit zu haben. Wenn das Videomaterial in den RAM geschrieben wird und jetzt ein Stromausfall etc. ist, dann ist alles weg. Bei einer Platte wäre es zumindest bis zu diesem Zeitpunkt drauf. 1 Quote Link to comment
ich777 Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 3 minutes ago, mgutt said: 32GB wären bei einem 5 Mbit/s Stream immerhin 14 Stunden Videomaterial: https://www.heise.de/netze/tools/bandbreitenrechner/ Wenn ich also vier Kameras im Einsatz habe, bräuchte ich die RAM-Disk nur alle 3 Stunden leeren, was wiederum 5 Minuten dauert. Also läuft die HDD statt 24/7 nur 8x 5 Minuten pro Tag (wenn man parallel den Spindown absetzt). Hat auch den Vorteil, dass man keine spezielle Surveillance HDD braucht und man sequentiell ohne Defragmentierung wegschreiben würde. Natürlich nur rein theoretisch, weil ich wie gesagt nicht weiß ob man das mit der jeweiligen Software hinbekommt. Vielleicht kann man sowas mit FUSE realisieren!? Also RAM-Disk liegt vor HDD-Array wie Unraid das auch mit dem Cache macht? Mir erschließt sich hier dein Gedankengang nicht für eine NVR viel zu viel Aufwand in meinen Augen und warum auf den RAM auslagern? Wenn du es mit FUSE machst dann belastest du zusätzlich wieder die CPU... Aber egal, ich würde das auf jeden fall nicht so machen Quote Link to comment
mgutt Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 12 minutes ago, ich777 said: Wenn du es mit FUSE machst dann belastest du zusätzlich wieder die CPU... Stimmt. 13 minutes ago, i-B4se said: Wenn das Videomaterial in den RAM geschrieben wird und jetzt ein Stromausfall etc. ist, dann ist alles weg. Bei einer Platte wäre es zumindest bis zu diesem Zeitpunkt drauf. Gerade bei Surveillance ist eine USV meiner Ansicht nach Pflicht. Denn sonst versucht der Einbrecher zB über eine Außenlampe den FI auszulösen und evtl ist da auch gleich dein Server/Router dran und du bekommst niemals die Benachrichtigung. 12 minutes ago, ich777 said: warum auf den RAM auslagern? Ehrlich gesagt kenne ich Blue-Iris nur von früher und da war Direct to Disk noch nicht so omnipräsent wie heute (damals konnte man das Bild nur manipulieren, wenn man D2D nicht nutzte und die RAM-Auslastung war entsprechend hoch). Ich habe auch gerade gelesen, dass der große Original-Stream nur noch bei Alarmen gespeichert wird: https://ipcamtalk.com/threads/5-4-4-0-update-new-triggered-continuous-record-setting.56058/ Quote Link to comment
Rockikone Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 Ich habe bis vor ein paar Monaten noch Xpenology als VM benutzt. Jedoch nur wegen der Surveillance Station und meiner vorhandenen Kamera Lizenz. Die Detection erfolgt ja dort durch Pixel Änderungen in bestimmten Bereichen. Ich hatte bei Wind, Sonne-Wolken Wetter oder Tiere (Spinnen, Nachtfalter) zigg Fehlalarme, dass es echt keinen Spaß mehr gemacht hat. Ich bin dann auf Frigate aufmerksam geworden, habe es getestet, eingearbeitet bzgl Config und bin mehr als begeistert. Die Detection ist der Wahnsinn. Ich habe wirklich in zwei Monaten keinen einzigen Fehlalarm und ca. 98 Prozent der Personen, welche auf meinem Grundstück sind, werden erkannt und aufgezeichnet. Es gibt eine lange Liste was du erkennen willst (z..B. Elefanten :-) Ich selbst habe nur Menschen eingestellt. Es gibt auch die Möglichkeit, Frigate sehr bequem in Homeassistant einzubinden. Hierzu gibt es gute Videos auf YouTube. Ich betreibe Homeassistant als VM. Jedoch ist es ein fertiges Image, welches nur 6 GB Speicher hat. Das Problem ist hier der Speicherplatz. Ich hätte das Image vergrößern müssen oder ne Festplatte durchreichen müssen, als Speichermedium. Darum habe ich mich auf den Docker von Frigate gestürzt. Homeassistant als Docker habe ich nicht genutzt, da es hier keinen Homeassistant Supervisor gibt, sondern nur die Core Version. @ich777 An meinem Haus habe ich 3 Außenkameras von Hikvision und es wären meiner Meinung nach noch deutlich mehr möglich. Mein Unraid Server läuft mit ner Xeon 6 Kern CPU (G2126) und ich konnte die Berechnungslast der Personen Detection von Frigate schon an der CPU Last deutlich merken. Aufgrund dessen und dem englischen Frigate Beitrag im Forum habe ich mir den USB Coral Stick gekauft (ca. 56 Euro bei Berrybase in Berlin) und ihn an den Docker durchgereicht. Beim ersten mal wurde der Stick vom Frigate Docker Container nicht erkannt. Hab dann mal dein Plugin mit den Treibern installiert und seit dem funktioniert es. Die CPU Last ist komplett weg, erledigt alles Stick. In der Frigate Doku schreiben sei ja auch, dass der Coral USB Stick jede 2000 Dollar CPU vernascht. @mgutt Als Speichermedium nutze ich eine Kingston SSD 256 GB. Diese nutzte ich auch schon unter der Surveillance Station von Xpenology für die Clips. Unter Frigate behalte ich die Aufzeichnungen für 3 Wochen. Danach werden diese automatisch gelöscht. Ich komme gerade im Sommer auf ca 160 GB Platzbedarf für die Clips. Ist aber schon einiges los bei mir Garten aufgrund Kids und Pool z.B. Wenn eine Person detected wird, habe ich schon einen gewissen Vorspann mit auf dem Clip. Ob hier eine evtl Daueraufzeichnung statt findet, kann ich nicht genau sagen. Evtl. wird ein gewisser Videovorlauf im RAM behalten und erst bei einer Detection mit auf die SSD geschrieben. So ähnlich funktioniert es z.B. auch bei den Bodycams bei der Polizei. Die SSD schaut nach zwei Jahren von Smart Werten immer noch sehr gut aus und verbraucht auch deutlich weniger Energie als eine mit Motor. Du schaust ja immer sehr auf den Energiebedarf 🙂 Grüße aus Bayern 1 1 Quote Link to comment
mgutt Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 2 hours ago, Rockikone said: Die SSD schaut nach zwei Jahren von Smart Werten immer noch sehr gut aus Ich meinte jetzt eigentlich die reine Schreibgeschwindigkeit. Die kannst du ja in der Disk Übersicht anzeigen lassen. Also schreibt der da konstant auf die SSD und wenn ja mit welcher Geschwindigkeit? Kann man ja dann hochrechnen. Oder du notierst heute den Bytes written aus dem SMART und dann noch mal nach genau 48 oder 72 Stunden und dann kann man ja hochrechnen wie viel TBW dabei herumkommen. Quote Link to comment
mgutt Posted August 23, 2021 Share Posted August 23, 2021 11 hours ago, SidM said: ockercontainer wird die Nutzung der i-GPU nicht unterstützen oder? Keine Ahnung. Müsste man mal recherchieren oder eben ausprobieren. Quote Link to comment
SidM Posted August 28, 2021 Author Share Posted August 28, 2021 @Rockikone Grüße! könntest du mir bei der Konfiguration von Frigate behilflich sein? Der Google Coral USB stick kam heute an und wird auch erkannt. Ich habe eine Kamera in der config.yml angelegt und der substream meiner Kamera (Reolink RLC 410 5MP) funktioniert. Wenn ich jedoch den mainstream verwenden möchte, kann er das bild nicht ordentlich wiedergeben (Grünes Bild, Streifen, mehrfach BIlder) Ich habe den Stream mit VLC überprüft welche Auflösung der Stream wirklich hat, das passt alles. Als substream habe ich : und als mainstream : Meine config.yml sieht so aus: mqtt: # Required: host name host: ip.adresse # Optional: port (default: shown below) port: 1886 # Optional: topic prefix (default: shown below) # WARNING: must be unique if you are running multiple instances topic_prefix: frigate # Optional: client id (default: shown below) # WARNING: must be unique if you are running multiple instances client_id: frigate # Optional: user user: mqtt_user # Optional: password # NOTE: Environment variables that begin with 'FRIGATE_' may be referenced in {}. # eg. password: '{FRIGATE_MQTT_PASSWORD}' password: password # Optional: interval in seconds for publishing stats (default: shown below) stats_interval: 60 detectors: coral: type: edgetpu device: usb ffmpeg: hwaccel_args: - -hwaccel - vaapi - -hwaccel_device - /dev/dri/renderD128 - -hwaccel_output_format - yuv420p cameras: Neu: ffmpeg: inputs: - path: rtsp://admin:[email protected]/h264Preview_01_main roles: - detect - rtmp width: 2560 height: 1920 fps: 5 Vielleicht übersehe ich ja etwas? Vielen dank Quote Link to comment
Rockikone Posted August 30, 2021 Share Posted August 30, 2021 Hey, nur kurze Antwort vom Handy, da ich im Urlaub bin. Passt deine eingestellte Kamerauflösung vom Main Stream zu der von Frigate. Hatte auch anfangs kurz das Problem, dass die Kamera bei mir auf 720p und Frigate auf 1080p eingestellt war. Überprüfe als im Webinterface der Kamera den Ausgabestream des Mainstreams. Grüße von Kreta Quote Link to comment
Rockikone Posted August 30, 2021 Share Posted August 30, 2021 Hier noch eine Kamerconfig von mir cameras: Batzi_Nord: ffmpeg: hwaccel_args: - -hwaccel - qsv - -qsv_device - /dev/dri/renderD128 inputs: - path: rtsp://geheim:[email protected]/video.h264 roles: - detect - clips width: 1920 height: 1080 fps: 5 objects: track: - person snapshots: enabled: True timestamp: false bounding_box: True retain: default: 21 clips: enabled: True retain: default: 21 Quote Link to comment
SidM Posted August 30, 2021 Author Share Posted August 30, 2021 Ich habe gestern noch weiter experimentiert und habe meine Kameras eingebunden. Die Auflösungen haben schon gepasst so wie die Kamerastream‘s es ausgeben. Das hatte ich bereits in anderen Beiträgen gefunden, das sonst nur „Pixelmatsch“ heraus kommt. Es hing eher mit den Einstellungen von der Zeile ffmpeg zusammen. Es steht ja „Intel-based CPUs (<10th Generation) via Quicksync „ folgende Einstellung: ffmpeg: hwaccel_args: - -hwaccel - vaapi - -hwaccel_device - /dev/dri/renderD128 - -hwaccel_output_format - yuv420p Welche für meinen i3-8100 ja gelten sollte. Damit habe ich aber kein Bild bekommen. Erst mit „Intel-based CPUs (>=10th Generation) via Quicksync“ und folgender Einstellung habe ich ein Bild bekommen: ffmpeg: hwaccel_args: - -hwaccel - qsv - -qsv_device - /dev/dri/renderD128 Also genau wie bei dir. Und dein Xeon ist ja auch beide mein i3 unter der 10 Generation. Komisch.... Jedenfalls wurde mit dieser Einstellung dann auch eine Auslastung auf der GPU im Dashboard angezeigt. Allerdings wurde meine CPU bereits bei einer Kamera mit der Auflösung 2560x1920 schon zu ca. 20-25% belastet. Was definitiv zu viel ist, denn 3 Stück sollen hinzugefügt werden und vielleicht kommen noch mehr. Was ich nicht gemacht habe ist von @ich777 die app „Coral Accelerator Module Drivers“ zu laden, da ich davon ausgehe, dass das nur für die Module von Coral notwendig ist?Mein Coral USB Stick wird im Log aber auch als TPU erkannt, also sollte das passen oder vielleicht doch mal mit der App testen? In der Doku von frigate habe ich es so verstanden, dass für die Erkennung eine möglichst kleine Auflösung mit geringer fps verwendet werden soll. Das habe ich auch gemacht und den „substream“ mit der Auflösung 640x480 mit 5fps verwendet. Somit ist meine Auslastung der CPU bei 3 Kamerastream‘s bei ca. 3%, was genial ist! Jetzt würde ich das noch gerne so einstellen, dass die geringe Auflösung nur für „detect“ also die Objekterkennung verwendet wird und die hochauflösende für die Aufnahmen und Bilder. Daran scheitere ich aber gerade, da ich nicht weiß an welcher Stelle ich die 2te Auflösung eintragen soll. In der Doku sind zwar 2 unterschiedliche „Streampfade“ angegeben aber beide nur mit einer Auflösung. Die eigentliche Erkennung scheint aber bis jetzt echt gut zu funktionieren und deswegen schon lohnt es sich dran zu bleiben. Ich werde euch weiter berichten! Schöne Grüße und @Rockikone genieß dein Urlaub 🍻🏖 Quote Link to comment
matty2k Posted September 1, 2021 Share Posted September 1, 2021 Hallo zusammen, da ich gerade von Synology Richtung Unraid umsteige, nach den passenden Tools (Video Station, File Station, Audio Station, usw. möglichst als Docker) suche und mir nun seit einiger Zeit die Alternativen zur Surveillance Station anschaue, frage ich mich, ob es überhaupt eine Lösung gibt, die wie bei der Surveillance Station die Detection durch die Kamera SW selbst unterstützt. Bei der Surveillance Station konnte man die Detection der Kamera problemlos nutzen und konnte so auch die Rechenlast auf die Cams verteilen. Da die Cams bei mir entsprechend eingestellt sind, würde dies für mich das einfachste sein und auch der CPU Last auf dem Unraid Server gut tun. Quote Link to comment
SidM Posted September 1, 2021 Author Share Posted September 1, 2021 Grüße! Was hast du denn jetzt im Moment für Kameras im Einsatz? Geht dort die Objekterkennung "Pixelbasiert" oder durch KI? Möchtest du dauerhaft aufzeichnen oder nur bei Objekterkennung? Quote Link to comment
Rockikone Posted September 1, 2021 Share Posted September 1, 2021 @matty2k Ich bin den gleichen Schritt gegangen. Wie oben geschildert hatte ich auch die Surveillance Station benutzt und die Detection den Kameras (3x Hikvision) überlassen. Wie ich immer wieder erzähle, hatte ich zick Fehlalarme u Aufzeichnungen z.B. durch Insekten, trotz viel Feintunning. Seit ich Frigate benutze, hatte ich in 2 Monaten eine einzige Fehlaufzeichnung bei Person Detection. Ich habe mir einen Google Coral Stick gekauft ca 60 Euro, welcher die komplette CPU Last übernimmt. Die Doku von Frigate ist super und auch mit ein wenig Feineinstellung für jeden zu bewerkstelligen. Schau auch mal auf YouTube mit Frigate und Homeassistant. Da gibt es gute Anleitungen. Die Konfiguration ist gleich der Docker Konfig Grüße Quote Link to comment
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