Frigate: Reconocimiento en tiempo real de personas en una cámara RTSP en Home Assistant

Domótica

Si tenemos cámaras en nuestro sistema, el reconocimiento de objetos es algo que nos puede ayudar mucho, especialmente en  las cámaras de exterior donde podríamos querer detectar personas en una cámara que tiene objetos delante en constante movimiento, algo para lo que ha nacido Frigate.

Si por ejemplo tenemos jardín, usar el propio sensor de movimiento de Home Assistant es quizá insuficiente y, usar un sensor de movimiento por infrarrojos, quizá poco práctico si tenemos animales, pero, este proyecto que hemos encontrado, puede ayudar a solucionar este problema.

Frigate es un sistema de reconocimiento de objetos, que inicialmente, usando el acelerador USB de Google Coral, nos permite detectar en una imagen si una persona se encuentra en ella, por lo que podríamos activar la alarma o, al menos ser notificado para poder controlar si se trata o no de alguien conocido.

El proyecto, usa OpenCV y TensorFlow para analizar las imágenes de las cámaras con streaming RTSP, permitiendo seleccionar las zonas dentro de la propia imagen para determinar si una persona aparece en ella y notificar por medio de MQTT de la detección.

Por el momento, el proyecto detecta solo personas, pero existe una lista de mejoras en la página oficial, entre las que figuran detectar movimiento para poder así evitar el uso de sensores de movimiento en zonas donde no tienen mucho sentido.

Además, Frigate, al tratarse de un proceso intensivo contra la CPU, está basando el desarrollo y mejoras para reducir el consumo del mismo para así permitir tener varias cámaras procesadas dentro de un mismo sistema, aunque, como digo, se trata de algo intensivo y que, cuanto más hardware tengamos, mejor funcionará.

La integración con Home Assistant permite, además de incluir un sensor binario para poder usar la detección en nuestras automatizaciones, incluye la imagen, mostrada en una cámara, de la última persona detectada. Si queréis más info de Frigate, podéis verlo en github.

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