Frigate

Frigate は、リアルタイム AI 物体検出を基盤として構築されたオープンソースの NVR です。すべての処理はご自身のハードウェア上でローカルに実行され、カメラの映像ストリームがご自宅の外に出ることはありません。

手動でプログラムをダウンロードして AI Pyramid にアップロードするか、以下のコマンドでモデルリポジトリを取得します。

提示

git lfs がインストールされていない場合は、先に git lfs インストール手順を参照してインストールしてください。

git clone -b v0.17-ax650 https://huggingface.co/AXERA-TECH/frigate-resource

ファイル説明：

root@m5stack-AI-Pyramid:~/rsp/frigate-resource# ls -lh
total 4.2G
-rw-rw-r-- 1 axera axera  736 Jan 28 14:27 docker-compose.yml
-rw-rw-r-- 1 axera axera 4.2G Jan 28 14:33 frigate-ax650-990aee8.tar
-rw-rw-r-- 1 axera axera 3.6K Jan 28 14:27 README.md

Docker イメージをインポート

docker load -i frigate-resource/frigate-ax650-990aee8.tar # イメージファイルは更新される可能性があります。実際のファイル名を基準にしてください。

作業ディレクトリを準備

mkdir -p ~/frigate-runtime/{config,storage}
cp frigate-resource/docker-compose.yml ~/frigate-runtime/

コンテナを起動

提示

4GB バージョンの AI Pyramid を使用している場合は、事前に仮想メモリの追加を参照し、プログラムが正常に動作するようにしてください。

cd ~/frigate-runtime/
docker compose up -d

ユーザー名とランダムパスワードを取得

docker logs frigate

root@m5stack-AI-Pyramid:~/frigate-runtime# docker logs frigate 
2026-01-28 14:55:53.546981309  [2026-01-28 14:55:53] frigate.app                    INFO    : ********************************************************
2026-01-28 14:55:53.548374976  [2026-01-28 14:55:53] frigate.app                    INFO    : ********************************************************
2026-01-28 14:55:53.549670976  [2026-01-28 14:55:53] frigate.app                    INFO    : ***    Auth is enabled, but no users exist.          ***
2026-01-28 14:55:53.550969226  [2026-01-28 14:55:53] frigate.app                    INFO    : ***    Created a default user:                       ***
2026-01-28 14:55:53.574785726  [2026-01-28 14:55:53] frigate.app                    INFO    : ***    User: admin                                   ***
2026-01-28 14:55:53.664755976  [2026-01-28 14:55:53] frigate.app                    INFO    : ***    Password: 3a846bd9fd871ace399e32d7126ad5eb   ***
2026-01-28 14:55:53.734733393  [2026-01-28 14:55:53] frigate.app                    INFO    : ********************************************************
2026-01-28 14:55:53.814732809  [2026-01-28 14:55:53] frigate.app                    INFO    : ********************************************************
2026-01-28 14:55:53.904771809  [2026-01-28 14:55:53] frigate.api.fastapi_app        INFO    : Starting FastAPI app

https://server_ip:8971 から Frigate 管理 Web にアクセス

「設定」をクリックし、パラメータを設定します。go2rtc 部分は自身の IP カメラアドレスに変更し、保存後に再起動してください。

設定例

mqtt:
  enabled: false
go2rtc:
  streams:
    # メインストリーム
    road1:
      - rtsp://192.168.20.57:8554/road1.264
    # サブストリーム
    road1_sub:
      - rtsp://192.168.20.57:8554/road1_sub.264
cameras:
  road1:
    enabled: true
    ffmpeg:
      inputs:
        # 録画用ストリームのパス（go2rtc で設定したメインストリームを使用）
        # デバッグ時にはローカルメディアファイルを指定することも可能
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/road1
          roles:
            - record
        # 検出用ストリームのパス（go2rtc で設定したサブストリームを使用）
        # デバッグ時にはローカルメディアファイルを指定することも可能
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/road1_sub
          roles:
            - detect
      # preset-axera-h264 は H.264 ストリームのデコードに使用
      # preset-axera-h265 は H.265 ストリームのデコードに使用
      # これら 2 つのデコーダプリセットの使用を推奨
      hwaccel_args: preset-axera-h264
      # 検出用サブストリームの解像度が検出解像度より低い場合、
      # 検出解像度をストリームに合わせて下げるか、
      # preset-axera-h264-compat / preset-axera-h265-compat を使用可能
    
record:
  enabled: true
 
# 検出を有効化
# 検出の幅と高さが設定されていない場合、検出ストリームのネイティブ解像度が使用されます
detect:
  enabled: true
  width: 576
  height: 320
  fps: 5
 
# axengine を使用する検出エンジン設定
detectors:
  axengine:
    type: axengine
 
# axengine 用の物体検出モデル設定
model:
  path: frigate-yolov9-tiny
  model_type: yolo-generic
  width: 320
  height: 320
  input_pixel_format: bgr
  labelmap_path: /labelmap/coco-80.txt
 
# 追跡する物体タイプ
objects:
  track:
    - person
    - car
    - bicycle
    - motorcycle
 
# セマンティック検索設定
# 初回使用時はモデルのオンラインダウンロードが必要なため、しばらくお待ちください
semantic_search:
  enabled: true
  model: ax_jinav2
  model_size: large 