AI Pyramid - Frigate NVR

Frigate 是一个开源的网络视频录制系统（NVR），采用实时 AI 物体检测技术构建。所有视频处理均在您自己的硬件上本地执行，摄像头视频流永远不会离开您的网络，确保了数据隐私和安全性。

1. 获取资源文件

选择以下任一方式获取 Frigate 部署资源：

方式一：手动下载

访问 Frigate 资源仓库进行下载，随后上传到 AI Pyramid 设备。

方式二：命令行克隆

依赖检查

若系统未安装 git lfs，请参考 git lfs 安装指南进行安装。

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

1.1 资源文件说明

克隆完成后，目录结构如下：

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. 部署 Docker 镜像

步骤 1：导入镜像

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

注意

镜像文件可能随版本更新而变化，请根据实际目录中的文件名进行导入。

步骤 2：准备工作目录

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

中国大陆用户

需要在 docker-compose.yml 中取消注释 HuggingFace 环境变量设置，以便正常自动下载模型文件。

步骤 3：启动容器

内存配置

对于 4GB 内存版本的 AI Pyramid，启动前请参考增加虚拟内存教程以确保程序能够正常运行。

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

步骤 4：获取初始登录凭证

启动完成后，查看日志以获取自动生成的初始用户名和密码：

docker logs frigate

示例输出：

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. 初始化配置

3.1 访问 Web 管理界面

使用浏览器访问 Frigate 管理界面：

https://server_ip:8971

首次访问

请使用上一步获取的 admin 用户名和随机生成的密码进行登录。

3.2 配置摄像头参数

点击界面左侧的"设置"，进入配置界面，编辑配置文件。修改 go2rtc 部分，将其替换为您自己的 IP 摄像头地址，填入以下配置示例并保存：

配置示例

mqtt:
  enabled: false
go2rtc:
  streams:
    # Main stream
    road1:
      - rtsp://192.168.20.57:8554/road1.264
    # Sub stream
    road1_sub:
      - rtsp://192.168.20.57:8554/road1_sub.264
cameras:
  road1:
    enabled: true
    ffmpeg:
      inputs:
        # Path of the recording stream, using the main stream configured in go2rtc
        # During debugging, a local media file can be used here
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/road1
          roles:
            - record
        # Path of the detection stream, using the sub stream configured in go2rtc
        # During debugging, a local media file can be used here
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/road1_sub
          roles:
            - detect
      # preset-axera-h264 is used to decode H.264 streams
      # preset-axera-h265 is used to decode H.265 streams
      # These two decoder presets are preferred
      hwaccel_args: preset-axera-h264
      # If the resolution of the detection sub stream is lower than the detection resolution,
      # you can reduce the detection resolution to match the stream
      # or use preset-axera-h264-compat / preset-axera-h265-compat as decoder presets
    
record:
  enabled: true
 
# Enable detection
# If detection width and height are not set, the native resolution of the detection stream is used
detect:
  enabled: true
  width: 576
  height: 320
  fps: 5
 
# Configure the detection engine to use axengine
detectors:
  axengine:
    type: axengine
 
# Configure the object detection model for axengine
model:
  path: frigate-yolov9-tiny
  model_type: yolo-generic
  width: 320
  height: 320
  input_pixel_format: bgr
  labelmap_path: /labelmap/coco-80.txt
 
# Object types to track
objects:
  track:
    - person
    - car
    - bicycle
    - motorcycle
 
# Semantic search configuration
# When used for the first time, the model needs to be downloaded online, please be patient
semantic_search:
  enabled: true
  model: ax_jinav2
  model_size: large 

3.3 重启服务并验证

保存配置后，重启 Frigate 容器以应用新的配置：

docker restart frigate

进入调试预览界面，在视频流上右键菜单选择进入调试预览模式：

您可以在设置界面中预览检测框和其他信息：

4. 语义搜索和浏览

点击"浏览"按钮进入媒体浏览界面。首次进入时需要下载语义搜索模型，模型文件较大，请耐心等待：

模型加载完成后，在搜索框输入您要检索的内容关键词，系统将自动检索并返回相关的视频截图：

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1. 获取资源文件

1.1 资源文件说明

2. 部署 Docker 镜像

步骤 1：导入镜像

步骤 2：准备工作目录

步骤 3：启动容器

步骤 4：获取初始登录凭证

3. 初始化配置

3. 初始化配置

3.1 访问 Web 管理界面

3.2 配置摄像头参数

3.3 重启服务并验证

4. 语义搜索和浏览

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