Sistema de código fuente disponible que convierte cámaras IP o RTSP existentes en un sistema de detección de ocupación de estacionamientos en tiempo real, con paneles y alertas.
17227PythonOtherActualizado hace 2 meses
blakeblackshear/frigate
NVR autohospedado que detecta objetos en tiempo real en transmisiones locales de cámaras IP, diseñado para integrarse con Home Assistant.
Alternativa open source a:Ring
Google Nest
- Estrellas
- 36,842
- Forks
- 3,740
- Issues abiertos
- 97
- Último commit
- hace 22 horas
¿Qué es?
Frigate es un grabador de video en red (NVR) para cámaras IP que detecta objetos localmente, en lugar de hacerlo en la nube. Usa OpenCV y TensorFlow para detectar objetos en las transmisiones de las cámaras y está diseñado para integrarse estrechamente con Home Assistant mediante un componente personalizado.
Para mantener bajo el consumo de recursos, Frigate ejecuta primero un detector de movimiento ligero y solo activa la detección de objetos en las zonas donde hay movimiento. La detección se ejecuta en procesos independientes y el proyecto prioriza la respuesta en tiempo real por encima de analizar cada fotograma. Se recomienda una GPU o un acelerador de IA para obtener un mejor rendimiento.
Las grabaciones se conservan según los ajustes de retención asociados a los objetos detectados, y también se admite la grabación continua, las 24 horas del día. Frigate puede retransmitir las transmisiones de las cámaras por RTSP para reducir la cantidad de conexiones a la cámara, ofrece vistas en directo con WebRTC y MSE, y publica eventos mediante MQTT para otros sistemas.
Funciones clave
- 01Detección local de objetos en transmisiones de cámaras IP mediante OpenCV y TensorFlow
- 02La detección de movimiento activa la detección de objetos solo donde hace falta
- 03Grabación con reglas de retención basadas en los objetos detectados, además de grabación continua, las 24 horas del día
- 04Retransmisión por RTSP y vista en directo con WebRTC/MSE
- 05Publicación de eventos mediante MQTT y un componente personalizado para Home Assistant
Casos de uso
- Supervisión de seguridad doméstica con alertas sobre personas o vehículos a partir de cámaras IP existentes
- Reducir los costos de suscripción a la nube al guardar las grabaciones de las cámaras en almacenamiento local
- Automatizar acciones de Home Assistant según los objetos detectados en las imágenes de las cámaras
Inicio rápido
- 1
Consulta la documentación para ver los pasos de instalación
- 2
Visita el sitio de documentación para consultar las instrucciones de configuración
Antes de usarlo
- Se recomienda encarecidamente usar una GPU o un acelerador de IA para obtener un buen rendimiento.
- Diseñado principalmente para integrarse con Home Assistant.
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Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es frigate?
- NVR autohospedado que detecta objetos en tiempo real en transmisiones locales de cámaras IP, diseñado para integrarse con Home Assistant. Frigate es un grabador de video en red (NVR) para cámaras IP que detecta objetos localmente, en lugar de hacerlo en la nube. Usa OpenCV y TensorFlow para detectar objetos en las transmisiones de las cámaras y está diseñado para integrarse estrechamente con Home Assistant mediante un componente personalizado.
- ¿frigate es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- frigate es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿frigate sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de frigate fue el 23 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar frigate?
- Supervisión de seguridad doméstica con alertas sobre personas o vehículos a partir de cámaras IP existentes Reducir los costos de suscripción a la nube al guardar las grabaciones de las cámaras en almacenamiento local Automatizar acciones de Home Assistant según los objetos detectados en las imágenes de las cámaras
- ¿Cómo se instala frigate?
- Consulta la documentación para ver los pasos de instalación Visita el sitio de documentación para consultar las instrucciones de configuración
- ¿Dónde consigo frigate?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/blakeblackshear/frigate
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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