Frigate —— 这款广受家庭用户和智能家居爱好者青睐的开源网络视频录像机（NVR），近日正式发布 v0.16 版本。此次更新带来了多项关键功能增强，包括人脸识别、车牌识别（LPR）、只读用户权限等，进一步巩固其作为本地化智能监控解决方案的领先地位。
更重要的是，所有功能均在本地运行，无需依赖云服务或订阅费用，真正实现“智能+隐私”的双重保障。
什么是 Frigate？
简单来说，Frigate 是一个专为家庭安防设计的 本地化 AI 视频管理系统，支持接入标准 RTSP 协议的 IP 摄像头。它不仅能实现 24/7 全天候录像，还能通过 AI 模型实时检测画面中的物体（如人、车、宠物），并触发录像、告警或联动 Home Assistant 等自动化操作。
✅ 核心特点：
- 完全本地运行，数据不出内网
- 支持与 Home Assistant 深度集成
- 使用 OpenCV + TensorFlow 实现高效物体检测
- 支持 WebRTC 和 MSE，实现低延迟实时观看
- 可通过 RTSP 重新流媒体，减少对摄像头的连接压力
💡 推荐搭配 Google Coral、Hailo 等边缘 AI 加速器使用，以获得最佳性能和能效比。
Frigate 0.16 主要更新亮点
1. 新增人脸识别功能
这是本次更新最受关注的功能之一。
启用后，你可以在 Frigate 界面的「人脸库」中上传家庭成员的照片。系统会自动比对检测到的人脸，并将匹配结果归类到「训练」标签页中。你可以手动标记为“正确”或“错误”，帮助模型持续优化识别准确率。
📌 应用场景：
- 区分家人与陌生人
- 触发个性化通知（如“孩子回家了”）
- 与其他自动化系统联动
⚠️ 提示：识别精度高度依赖训练图像的质量——建议使用清晰、正面、多角度的照片。
该功能支持嵌入通知消息，并可通过 MQTT 集成到第三方平台（如 Node-RED、Telegram Bot 等）。
2. 车牌识别（LPR）上线
Frigate 现在可以识别移动车辆上的车牌，并将其作为独立标签进行管理。
检测到的车牌信息会出现在：
- 「审查项目详情」面板
- 「跟踪对象详情」页面
- 可作为自动化触发条件（例如：“当访客车牌出现时，打开庭院灯”）
你还可以为特定车牌设置自定义标签（如“父亲的车”、“快递车”），便于后续检索和分析。
📌 适用场景：
- 车库进出管理
- 记录访客车辆
- 防范可疑车辆长时间停留
与人脸识别类似，车牌识别也基于轻量级专用模型，资源消耗可控。
3. 支持更多 AI 检测模型（含 YOLO 系列）
Frigate 0.16 增强了对第三方检测器的支持，现已兼容以下主流模型：
- YOLOv3
- YOLOv4
- YOLOx
- YOLOv9（实验性）
这意味着你可以根据硬件能力选择最适合的模型，在准确率与性能之间取得平衡。
此外，官方推荐使用 Frigate+ 模型包（每年 $50），该模型可同时处理人、车、人脸、车牌等多种目标，避免多模型并行带来的资源浪费。
4. 新增“查看者”角色（只读权限）
为了提升系统安全性，Frigate 引入了首个用户角色控制功能：Viewer（查看者）。
拥有该权限的用户可以：
- 查看实时视频流
- 浏览录像回放
- 审查检测事件
但无法：
- 修改系统配置
- 访问 API
- 更改摄像头设置
📌 适用场景：
- 给家人提供监控查看权限，但防止误操作
- 在共享环境中限制访问范围
这一功能让 Frigate 更适合多用户家庭或小型办公场景。
5. 其他重要改进
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 动态启停摄像头 | 可通过界面或 Home Assistant 临时禁用某路摄像头，停止解码与处理，节省资源 |
| 摄像头组设置 | 每个摄像头组现在可独立配置参数，管理更灵活 |
| Frigate+ 设置面板 | 新增独立配置页，方便切换高级模型 |
| 国际化支持 | 全面支持多语言本地化，中文界面体验更佳 |
| 基础镜像升级 | 底层系统切换至 Debian Bookworm，提升稳定性和安全性 |
底层变更与升级注意事项
本次更新包含若干不兼容的底层调整，升级前请务必注意：
⚠️ TensorRT 检测器已被移除
此前用于英伟达显卡的 TensorRT 检测模块已被删除。官方解释：
“我们将专注于通过 ONNX Runtime 支持更多模型，并为英伟达平台带来更完整的功能。”
📌 升级建议：
- 使用 TensorRT 的用户需改用 ONNX 检测器
- 重新下载适配的 ONNX 模型文件
- 更新
config.yml中的相关配置项
官方文档已提供迁移指南，建议提前备份配置。
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