AI Pyramid - Frigate NVR

Frigate は、リアルタイム AI 物体検出技術を用いて構築されたオープンソースのネットワークビデオレコーダー（NVR）システムです。すべてのビデオ処理は自身のハードウェア上でローカルに実行され、カメラのビデオストリームがネットワーク外に出ることはないため、データのプライバシーとセキュリティが確保されます。

1. リソースファイルの取得

以下のいずれかの方法で Frigate のデプロイリソースを取得してください。

方法 1：手動ダウンロード

Frigate リソースリポジトリにアクセスしてダウンロードし、AI Pyramid デバイスにアップロードします。

方法 2：コマンドラインによるクローン

依存関係のチェック

システムに git lfs がインストールされていない場合は、git lfs インストールガイドを参考に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

1.1 リソースファイルの説明

クローン完了後のディレクトリ構造は以下の通りです。

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

2. Docker イメージのデプロイ

ステップ 1：イメージのインポート

docker load -i frigate-resource/frigate-ax650-990aee8.tar

注意

イメージファイルはバージョン更新により変更される可能性があるため、実際のディレクトリ内のファイル名に従ってインポートしてください。

ステップ 2：作業ディレクトリの準備

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

中国大陸のユーザー

モデルファイルを正常に自動ダウンロードするために、docker-compose.yml 内の HuggingFace 環境変数の設定をコメントアウト解除する必要があります。

ステップ 3：コンテナの起動

メモリ設定

4GB メモリ版の AI Pyramid については、プログラムを正常に動作させるために、起動前に仮想メモリの追加チュートリアルを参照してください。

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

ステップ 4：初期ログイン情報の取得

起動完了後、ログを確認して自動生成された初期ユーザー名とパスワードを取得します。

docker logs frigate

出力例:

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.app                    INFO    : Starting FastAPI app

3. 初期設定

3.1 Web 管理画面へのアクセス

ブラウザを使用して Frigate 管理画面にアクセスします。

https://server_ip:8971

初回アクセス

前のステップで取得した admin ユーザー名とランダムに生成されたパスワードを使用してログインしてください。

3.2 カメラパラメータの設定

画面左側の「設定」をクリックして設定画面に入り、設定ファイルを編集します。go2rtc セクションを変更し、ご自身の IP カメラのアドレスに置き換えて、以下の設定例を入力して保存してください。

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します
        # デバッグ時は、ここにローカルメディアファイルを使用できます
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/road1
          roles:
            - record
        # 検出ストリームのパス。go2rtcで設定したサブストリームを使用します
        # デバッグ時は、ここにローカルメディアファイルを使用できます
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/road1_sub
          roles:
            - detect
      # H.264ストリームのデコードには preset-axera-h264 を使用
      # H.265ストリームのデコードには preset-axera-h265 を使用
      # これら2つのデコーダープリセットが推奨されます
      hwaccel_args: preset-axera-h264
      # 検出サブストリームの解像度が検出解像度より低い場合は、
      # 検出解像度を下げてストリームに合わせるか、
      # または preset-axera-h264-compat / preset-axera-h265-compat をデコーダープリセットとして使用してください

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は、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

# 検出エンジンに axengine を使用するように設定
detectors:
  axengine:
    type: axengine

# axengine 用の物体検出モデルを設定
model:
  path: frigate-yolov9-tiny
  model_type: yolo-generic
  width: 320
  height: 320
  input_pixel_format: bgr
  labelmap_path: /labelmap/coco-80.txt

# 追跡するオブジェクトのタイプ
objects:
  track:
    - person
    - car
    - bicycle
    - motorcycle

# セマンティック検索の設定
# 初回使用時はモデルをオンラインでダウンロードする必要があるため、しばらくお待ちください
semantic_search:
  enabled: true
  model: ax_jinav2
  model_size: large 

3.3 サービスの再起動と確認

設定を保存した後、Frigate コンテナを再起動して新しい設定を適用します。

docker restart frigate

デバッグプレビュー画面に入り、ビデオストリームを右クリックしてコンテキストメニューからデバッグプレビューモードを選択します。

設定画面で検出枠やその他の情報をプレビューできます。

4. セマンティック検索とブラウジング

「ブラウズ」ボタンをクリックしてメディアブラウズ画面に入ります。初回アクセス時はセマンティック検索モデルのダウンロードが必要であり、ファイルサイズが大きいため、しばらくお待ちください。

モデルの読み込みが完了した後、検索ボックスに検索したいキーワードを入力すると、システムが自動的に検索し、関連するビデオのスクリーンショットを返します。

詳細情報

より詳細な高度な設定オプションや機能の説明については、Frigate 公式ドキュメントを参照してください。

Next 概要

デバイスとクイックスタート

AI Pyramid

Module LLM

LLM630 Compute Kit

モデルの紹介

Qwen2.5

Qwen3

DeepSeek-R1

SmolVLM

MeloTTS

Whisper

Llama

AI Pyramid Applications

アプリケーション

Audio

CVビジョンアプリケーション

VLMマルチモーダル

大規模言語モデル (LLM)

音声アシスタント

OpenAI API

AI Pyramid - Frigate NVR

1. リソースファイルの取得

1.1 リソースファイルの説明

2. Docker イメージのデプロイ

ステップ 1：イメージのインポート

ステップ 2：作業ディレクトリの準備

ステップ 3：コンテナの起動

ステップ 4：初期ログイン情報の取得

3. 初期設定

3. 初期設定

3.1 Web 管理画面へのアクセス

3.2 カメラパラメータの設定

3.3 サービスの再起動と確認

4. セマンティック検索とブラウジング

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