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Frigate

31.8k stars·動画・音声ダウンロード·SHA-256 チェックサム確認済み

ローカルでAI物体検出を実行するNVR。Home Assistantと緊密に統合し、低リソース消費でリアルタイム監視を実現。

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AIがカメラを見張り、何かが動いたときだけ動作します。リソースを節約できてスマートです。

主な機能

  • ローカル AI 物体検出(人、車、動物など)、クラウドに依存しない
  • Home Assistant との深い統合、MQTT を介した自動化連携が可能
  • スマートな動体検出が検知をトリガーし、リソース使用量を大幅に削減
  • AI アクセラレーター(Google Coral など)に対応、CPU を圧倒する性能
  • 7x24 時間録画 + 物体ごとのスマートな録画保持

できないこと

  • •CPU の検出性能が低いため、Google Coral TPU または Nvidia GPU との併用を強く推奨します。Mac ネイティブの GPU アクセラレーションには対応していません。商標名は商用利用できません。商用利用が必要な場合は、商標ポリシーをご参照ください。

使用例

  • ホームセキュリティ監視、玄関先の人や車両をリアルタイムで認識
  • Home Assistant と連携し、人を検出したときにライトを点灯またはプッシュ通知を送信
  • ペットや動物の活動を記録・通知
  • 低消費電力の Raspberry Pi や NAS 上でローカル監視システムを実行

詳細説明

Frigate は Home Assistant 向けに設計されたローカルネットワークビデオレコーダー(NVR)で、TensorFlow と OpenCV を使用してローカルデバイス上でリアルタイムの物体検出を行い、クラウドに依存しません。その設計は非常に効率的で、動きが検出されたときのみ映像フレームを処理するため、CPU/GPU の負荷を大幅に低減します。Google Coral などの AI アクセラレータをサポートしており、CPU のみの構成を大きく上回るパフォーマンスを実現します。Frigate は 24時間365日の録画に対応し、検出された物体に基づいて録画をインテリジェントに保持します。WebRTC と MSE を通じて低遅延のリアルタイムプレビューを提供し、RTSP リストリームによりカメラへの接続数を削減します。すべてのデータは MQTT を介して送信されるため、Home Assistant やその他のスマートホームシステムとの統合が容易です。本プロジェクトは MIT オープンソースライセンスを採用していますが、Frigate の名称および商標は Frigate, Inc. に帰属するため、使用時には商標ポリシーにご注意ください。

トラブルシューティング & FAQ (2)

トラブル対応
Frigate Birdseye のシングルカメラビューでカメラが激しく点滅したり切り替わったりするのを止めるにはどうすればよいですか?

これは Frigate の Birdseye クールダウンロジックにおけるバグでした。birdseye.layout.max_cameras が 1(または他の上限値)に設定され、利用可能なスロット数よりも多くのカメラがアクティブになった場合、クールダウンチェックに len(active_cameras) == max_cameras が使用されていたため、チェックが機能せず、ほぼ毎フレームビューが切り替わる可能性がありました。この修正では、アクティブなカメラ数が max_cameras 以上の場合にクールダウンが適用されるよう、条件が変更されています。

Frigate 0.14.1 以降にアップグレードし、コンテナを再起動してください:

docker compose pull
docker compose up -d

ピン留めされたイメージを使用している場合は、修正済みのタグに更新してください。例:

docker pull ghcr.io/blakeblackshear/frigate:0.14.1

単一カメラのレイアウトはそのまま使用できます:

birdseye:
  layout:
    max_cameras: 1

影響を受けるバージョンでの一時的な回避策としては、max_cameras を増やす、モーションマスクやより高いオブジェクトしきい値でモーション/オブジェクトの誤検出を減らす、ノイズの多いカメラでは連続 Birdseye モードを使用しない、といった方法があります。カメラを任意の秒数保持するための個別の設定オプションはありません。

参照 Issue #10845
トラブル対応
Frigate再起動後もカメラの検出・録画をオフのままにする方法は?

Frigateは再起動をまたいだ状態の永続化をサポートしていません。すべての検出/録画/スナップショット/音声設定はデフォルトでオンになります。回避策として、Frigateのアップタイムセンサー(例:アップタイムが60秒未満に変化)をトリガーとするHome Assistantの自動化を作成し、frigate.switch_onまたはfrigate.switch_offサービスを使用して、スケジュールやアラームステータスに基づいて希望の状態を再適用します。

参照 Issue #11314

タグ

NVRobject detectionHome AssistantsurveillanceAIlocalRTSPWebRTC

はじめ方

1

インストーラをダウンロード

上のボタンをクリックして、お使いのシステム用のインストーラをダウンロード

2

ソフトウェアをインストール

ダウンロードしたインストーラをダブルクリックし、指示に従ってください

3

1. Docker がインストールされた Linux ホスト(または Raspberry Pi)を用意し、カメラを接続します

4

2. frigate の docker-compose.yml 設定ファイルをダウンロードし、コメントに従って修正します(カメラアドレス、検出エリア)

5

3. docker-compose up -d を実行して起動し、http://デバイスIP:5000 にアクセスして管理画面を開きます

インストールガイド
  1. 1. Docker がインストールされた Linux ホスト(または Raspberry Pi)を用意し、カメラを接続します
  2. 2. frigate の docker-compose.yml 設定ファイルをダウンロードし、コメントに従って修正します(カメラアドレス、検出エリア)
  3. 3. docker-compose up -d を実行して起動し、http://デバイスIP:5000 にアクセスして管理画面を開きます
ファイルの整合性

チェックサムがありません

このプロジェクトは GitHub Release ページに SHA-256 チェックサムを公開していません

SHA256 チェックサム

チェックサムなし

GitHub Releases から直接ダウンロードし、ファイルの整合性をご自身で確認してください

本プラットフォーム上のすべての SHA-256 チェックサムは、プロジェクトの公式 GitHub Release ページから抽出されたもので、一切の改変はありません。GitHub Releases ページで独自に検証できます。

オープンソースの透明性

GitHub ソースを見る
環境ガイド

アンインストール情報

コンテナを停止し、Docker イメージを削除します:docker-compose down && docker rmi frigate:latest。その後、設定ファイルとデータディレクトリも削除します。

追加の依存関係なし

ダウンロード後すぐに使用可能。追加のランタイムは不要です。

プロジェクト情報
ライセンスMIT
最終更新2026-10-15 07:57:53
GitHub リポジトリ公式サイト

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2 FAQs

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