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Frigate

31.8k stars·동영상·오디오 다운로드·SHA-256 체크섬 확인됨

로컬에서 AI 객체 감지를 실행하는 NVR, Home Assistant와 긴밀하게 통합, 낮은 리소스 소비, 실시간 모니터링.

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AI가 카메라를 지켜보고 있다가 움직임이 감지될 때만 작동하므로 리소스도 절약되고 스마트합니다.

주요 기능

  • 로컬 AI 객체 감지(사람, 차량, 동물 등), 클라우드에 의존하지 않음
  • Home Assistant와 심층 통합, MQTT를 통한 자동화 연동 가능
  • 스마트 모션 감지로 감지를 트리거하여 리소스 사용량 대폭 감소
  • AI 가속기 지원(Google Coral 등), CPU를 압도하는 성능
  • 7x24시간 녹화 + 객체별 스마트 녹화 보관

할 수 없는 것

  • •CPU 감지 성능이 좋지 않으므로 Google Coral TPU 또는 Nvidia GPU와 함께 사용하는 것을 강력히 권장합니다. Mac 네이티브 GPU 가속은 지원되지 않습니다. 상표명은 상업적으로 사용할 수 없으며, 상업적 사용이 필요한 경우 상표 정책을 참조하십시오.

사용 사례

  • 가정 보안 모니터링, 현관문 앞의 사람과 차량을 실시간으로 인식
  • Home Assistant와 연동하여 사람이 감지되면 조명을 켜거나 알림 푸시
  • 반려동물 및 동물 활동에 대한 기록 및 알림
  • 저전력 Raspberry Pi 또는 NAS에서 로컬 모니터링 시스템 실행

상세 설명

Frigate는 Home Assistant를 위해 설계된 로컬 네트워크 비디오 레코더(NVR)로, TensorFlow와 OpenCV를 사용하여 로컬 장치에서 실시간 객체 감지를 수행하며 클라우드에 의존하지 않습니다. 매우 효율적으로 설계되어 움직임이 감지될 때만 이미지 프레임을 처리하므로 CPU/GPU 부하를 크게 줄여줍니다. AI 가속기(예: Google Coral)를 지원하여 순수 CPU 대비 훨씬 뛰어난 성능을 제공합니다. Frigate는 7x24시간 녹화를 지원하며, 감지된 객체에 따라 녹화 영상을 지능적으로 보존할 수 있습니다. WebRTC와 MSE를 통해 저지연 실시간 미리보기를 제공하고, RTSP 재스트리밍으로 카메라 연결 수를 줄여줍니다. 모든 데이터는 MQTT를 통해 전송되므로 Home Assistant 및 기타 스마트 홈 시스템과 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 프로젝트는 MIT 오픈소스 라이선스를 따르지만, Frigate 이름과 상표는 Frigate, Inc.의 소유이므로 사용 시 상표 정책에 주의해야 합니다.

문제 해결 & FAQ (2)

문제 해결
Frigate Birdseye가 단일 카메라 보기에서 빠르게 깜빡이거나 카메라가 전환되는 것을 막으려면 어떻게 해야 하나요?

이것은 Frigate의 Birdseye 쿨다운 로직의 버그였습니다. birdseye.layout.max_cameras가 1(또는 다른 제한 값)로 설정되어 있고 활성 카메라 수가 사용 가능한 슬롯 수보다 많은 경우, 쿨다운 확인이 len(active_cameras) == max_cameras를 사용했기 때문에 확인이 실패하여 거의 매 프레임마다 화면이 전환될 수 있었습니다. 이 수정은 활성 카메라 수가 max_cameras보다 크거나 같을 때 쿨다운이 적용되도록 조건을 변경했습니다.

Frigate 0.14.1 이상으로 업그레이드한 후 컨테이너를 재시작하세요:

docker compose pull
docker compose up -d

고정된 이미지를 사용하는 경우 수정된 태그로 업데이트하세요. 예:

docker pull ghcr.io/blakeblackshear/frigate:0.14.1

단일 카메라 레이아웃은 그대로 유지할 수 있습니다:

birdseye:
  layout:
    max_cameras: 1

영향을 받는 버전에서의 임시 해결 방법은 max_cameras를 늘리거나, 모션 마스크와 더 높은 객체 임계값을 사용해 잘못된 모션/객체 감지를 줄이거나, 노이즈가 많은 카메라에서 연속 Birdseye 모드를 사용하지 않는 것입니다. 카메라를 원하는 시간(초) 동안 유지하는 별도의 설정 옵션은 없습니다.

원본 Issue #10845
문제 해결
Frigate 재시작 후 camera detection/recording을 계속 끄는 방법?

Frigate는 재시작 시 지속적인 상태를 지원하지 않으며, 모든 감지/녹화/스냅샷/오디오 설정은 기본적으로 켜짐 상태입니다. 해결 방법으로 Frigate 가동 시간 센서(예: 가동 시간이 60초 미만으로 변경)를 트리거로 하는 Home Assistant 자동화를 생성하고, frigate.switch_on 또는 frigate.switch_off 서비스를 사용하여 일정 또는 알람 상태에 따라 원하는 상태를 다시 적용할 수 있습니다.

원본 Issue #11314

태그

NVRobject detectionHome AssistantsurveillanceAIlocalRTSPWebRTC

시작하기

1

설치 프로그램 다운로드

위 버튼을 클릭하여 시스템에 맞는 설치 프로그램을 다운로드

2

소프트웨어 설치

다운로드한 설치 프로그램을 더블 클릭하고 안내에 따르세요

3

1. Docker가 설치된 Linux 호스트(또는 Raspberry Pi)를 준비하고 카메라를 연결합니다

4

2. frigate docker-compose.yml 설정 파일을 다운로드하고 주석에 따라 수정합니다(카메라 주소, 감지 영역)

5

3. docker-compose up -d를 실행하여 시작한 후 http://기기IP:5000에 접속하여 관리 인터페이스를 엽니다

설치 가이드
  1. 1. Docker가 설치된 Linux 호스트(또는 Raspberry Pi)를 준비하고 카메라를 연결합니다
  2. 2. frigate docker-compose.yml 설정 파일을 다운로드하고 주석에 따라 수정합니다(카메라 주소, 감지 영역)
  3. 3. docker-compose up -d를 실행하여 시작한 후 http://기기IP:5000에 접속하여 관리 인터페이스를 엽니다
파일 무결성

체크섬 없음

이 프로젝트는 GitHub Release 페이지에 SHA-256 체크섬을 게시하지 않았습니다

SHA256 체크섬

체크섬 없음

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오픈소스 투명성

GitHub 소스 보기
환경 가이드

제거 정보

컨테이너를 중지하고 Docker 이미지를 삭제합니다: docker-compose down && docker rmi frigate:latest, 그리고 설정 파일과 데이터 디렉토리도 함께 삭제합니다.

추가 의존성 없음

다운로드 후 바로 사용 가능. 추가 런타임이 필요하지 않습니다.

프로젝트 정보
라이선스MIT
마지막 업데이트2026-10-15 07:57:53
GitHub 저장소공식 웹사이트

문제 발생? 아래 FAQ 확인

2 FAQs

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