Teeks uue suurema teema seoses parema videoanalüütika jõudmisega kodukasutusse, ilma et peaks tuhandeid eurosid maksvaid kaameraid ostma.
Samuti vähe rohkem videovalve analüütikale spetsialiseerunud teema kui lihtsalt Targa kodu ehitamine.
* IP Kaamerate arutelu, mis pole seotud analüütikaga jääb mujale teemadesse
* Kuidas üles seada keskset analüütikat
* Arutelu valmistoodete üle "Kaamera vs NVR vs arvuti (AI) analüütika"
* AI mudelite arutelu ja jagamine (ainult vabavaralised või isetehtud, piraatmudeleid hoidume avalikult jagamast!)
* Erinev riistvara AI videoanalüütika jaoks (GPU'd, TPU'd, VPU'd, AI kiirendid)
Teen ise algust ka
Vaikselt ehitan maakoju videovalvet. Esimene küsimus tekkis kohe, et kas soovin ainult ilusat pilti (salvestada) või on soov pildilt ka midagi tuvastada ja reaalajas sündmusi (events) genereerida.
Viimane mõte oli ilus aga esiteks polnud usku kaamera nõrka riistvarasse, teiseks käia välja ligi 1000€ per kaamera? - liiga kallis, spetsialiseerunud NVRid? - liiga kallid. Sai riski peale mindud ja alustatud lihtsalt ilusa pildi salvestamisega, lootuses et leian mingi avatud lähtekoodiga tarkvara või vabavara hiljem.
Lõpuks sai leitud 2 tükki, millest viimane küll pole ei vaba ega tasuta:
* Frigate NVR
* Blue Iris (Windowsile ainult)
Vaikselt testimisringile liigun Frigate NVRiga. Viiamne kasutab siis CPU, GPU (NVidia), TPU (tensorflow) ja OpenVINO mudeleid analüütikaks.
Enda plaan on kasutada Tensorflow Lite mudeleid Google Coral TPU'ga. Kes ei tea, mis on TPU'd VPU'd jms kahtlased protsessorid, siis sisuliselt on tegu spets riistvaraga AI mudelite jooksutamiseks.
Ühte 50$ TPU'd on võrreldud hetkel 2000$ maksva GPU'ga. Väga suur sääst ja igal juhul parem kui mistahes CPU baasil pildi protsessimine.
Planeeritud setup endal oleks taoline:
1. IP kaamerad
2. Synology DiskStation NAS salvestamiseks (mitte segi ajada Synology NVR'ga, mis teeb samuti kohutava hinna eest GPU baasil analüütikat)
3. Mikroarvuti HomeAssistant ja Frigate NVR jaoks. HomeAssistant ilmselt jääb töölaua jaoks ainult. Lisaks saab ära kasutada tuvastussensorite infot (kes, mis, millal ja mis tsoonis liikus, telefonile häirete saatmine jne). Frigate hakkab analüüsima ja sündmuste striimi genereerima nii HomeAssistanti kui ka Synology jaoks.
4. Coral Accelerator / TPU
Frigate jaoks otseselt NASi pole vaja aga mulle väga meeldib Synology NAS ja sellel jooksev Surveillance Station tarkvara. Viimane on väga hea erinevate sündmuste ja videopildi salvestamisel kalendrisse, et tagasivaates oleks lihtne teatud klippe otsida.
Kogu asja mõte on siis:
* Tuvastada pildilt inimesi ja nende paiknemist (tsoonides)
* Tuvastada "üle aia hüppamist"
* Tuvastada inimeste liikumist öösel
* Tuvastada sõidukeid
* Identifitseerida sõidukeid teatud tsoonis (numbrimärgi tuvastus)
* Tuvastada loomi
* Erinevad nähtused salvestada erineva sälituspoliitikaga
* Otsida erinevaid sündmuseid tagasivaates / ajaloost
Endal paar kaamerat samuti Synology NAS-i salvestavad ja sellel jooksva Surveillance Stationi (SS) kombinatsioonis. SS-is on ka mingid algelised võimalused panna häired saatma aga mina ei ole neid suutnud pädevalt ära seadistada, a'la määrad videopildil ala, kui seal midagi toimub, saadab teavituse/e-kirja - praktikas juba päikese eest läbi lendava linnuparve varjud või tuule puhutud lehepuru, rääkimata kaamera eest sadavast lumest genereerib kümneid teavitusi lühikese ajaga. Lisaks kui kaamerapilt vahetab päev/öö režiimi, tuleb ka selle pildimuutuse peale salvestus.
Alati lõppenud sellega, et olen selle teavituse saatmise välja lülitanud, sest muidu telefon muudkui piiksub ja postkast e-kirjadest umbes..
Lisaks on SS ka mingi "smart search", et näitad salvestisel ala ette ja otsib sealt muutusi - see otsing on nii aeglane, vbl 2x kiirem kui ise otse läbi vaadata aga kiiresti midagi otsida nagu ei oska..
Samas tunnistan, ega ma ei ole suutnud süveneda ka, et ehk saaks SS-is paremini kui lähemalt uurida.
Väga vinge oleks kui võimekam AI soft suudaks Synologys joosta, kas Dockeris või äärmisel juhul virtuaalmasinas. Endal Syno DS923+, suurendatud mäluga ja võiks üsna kobe NAS olla jooksutama ka nõks ressursimahukamaid rakendusi. _________________ ---
Jah, selle liikumise (motion) baasil ikka suht kehva midagi tarka teha. Viimase suurema lumesaju korral salvestas kaamera liikumist tunde (pm pool ööd) ja seda keskmise tundlikkuse (sensitivity) juures. Õnneks küll ketast jagub aga sisuliselt puhas rämps info mõttes.
Synology puhul saab need kõik muidugi Dockerisse ka lükata. Minu põhiline eesmärk on hoida Synology purk puhtana, et ma ei läheks tolle alus Linuxit otse näppima. Eriti teemaks kui vaja mingid hardware ressursid üle kanda konteinerisse või mingid lisa driverid paigaldada. Suur oht võib olla katsetuste käigus midagi ära rikkuda ja tagajärjeks kukub kogu NAS kokku. Või siis kui kohe pekki ei keera, siis Synology update kindlasti kaotab midagi ära
Kõige lõpuks üritaks CPU'sid üldse mitte piinata. Videopildi skaleerimiseks / ümberkodeerimine GPU ja analüütika jaoks AI accelerator.
SS otsing peaks ka sellega paremaks minema, kui sa ei otsi mitte pildilt vaid nö silte (labels). Frigate peaks hakkama saama ilusti sildistamisega. Ehk kui sul on konkreetse tsooni kohta rohkem huvi, siis teed Frigate's tsooni, mille peale viimane peaks selle info ka edasi andma kui tolles tsoonis objekti liikumine tuvastatakse.
Et lumesadu öösel liikumishäiret ei tekitaks siis tuleb teine ir allikas selles suunas paigutada kust liikumist ei otsita. Siis laivis näed et seal valgusvihus sajab aga liikumisalast jääb hele kiir välja. _________________ Ma ei saa sellest aru, järelikult on see vale.
Ei saaks öelda, et AI kaamera 1k eur maksab. Viimase Ubiquiti Protecti updatega tuli smart detectionsite tugi ja mu odav G4 instant väidab ka oskavat sõidukeid ja isikuid tuvastada (fw update tuli ka). G3 Pro'd paraku AI tuge ei evi. AI Bullet, mis tõenäoliselt hakkab märksa rohkemat oskama on hinnaklassis 370 eur.
Et lumesadu öösel liikumishäiret ei tekitaks siis tuleb teine ir allikas selles suunas paigutada kust liikumist ei otsita. Siis laivis näed et seal valgusvihus sajab aga liikumisalast jääb hele kiir välja.
Jända nende liikuvate pixlitega kuidas tahad aga sellest shitast saia enam ei tee
Markos kirjutas:
Ei saaks öelda, et AI kaamera 1k eur maksab. Viimase Ubiquiti Protecti updatega tuli smart detectionsite tugi ja mu odav G4 instant väidab ka oskavat sõidukeid ja isikuid tuvastada (fw update tuli ka). AI Bullet, mis tõenäoliselt hakkab märksa rohkemat oskama on hinnaklassis 370 eur.
Tegelt jah, @2023 veits utreeritud näide. Mu 140€'ne 4K IP kaamera oskab ka isikuid ja autosid tuvastada aga ma suurt lootust ta peale ei pane.
1K ringi jäävad pigem nimekad tootjad kui hiinakad välja arvata.
Tegelt jah, @2023 veits utreeritud näide. Mu 140€'ne 4K IP kaamera oskab ka isikuid ja autosid tuvastada aga ma suurt lootust ta peale ei pane.
1K ringi jäävad pigem nimekad tootjad kui hiinakad välja arvata.
Nuh, Ubil paistavad kõik G4 ja G5 seeria kaamerad olevat juba mingi ai võimekusega. G4 Instant on neist kõige odavam, samas uus G5 Bullet on ~120 eur kaamera. Kuna uuendus jõudis alles täna minuni, siis testisin ära ka. Ütleme nii, et sinu listist on puudu vaid autonumbri tuvastus ja tõenäoliselt oskavad seda uued pro ja ai mudelid, mis on hinnaklass 400 ja üles. Mõnes mõttes hea uudis, saab liblikad ja ämblikud elimineerida tuvastuste pealt. Huvitav milleks ta muruniiduki kvalifitseerib, kas loomaks või autoks Aga bottomline on ikka selline, et, kui sul infra on juba eelnevalt olemas, siis ai ei pruugi ka kommertsi pakendatuna üldse väga kalliks osutuda, endal jebimist vähem ka.
Edit: Kuna mul on Protect Home assistantiga liidestatud, siis peale integratsiooni restarti tulid personid ja vehicled kenasti nähtavale ka.
Jah kahjuks Ubi infrat omanud pole, seega ei tea sellest midagi kommenteerida. Juttude järgi tundub jah päris arvestatav alternatiiv.
Hetkel kui syno välja jätta (mis ka nagunii muudeks tegevusteks oli olemas), siis mul analüütika kulutused ~300€ kanti. Sellest pm enamik minipc, mis oleks ka HA jaoks nagunii vajalik olnud.
Frigate ise ka numbrituvastust ei tee. Selleks vaja tasulise versiooni (Friage+) mudelit. Või siis hankida ise kuskilt mingi custom mudel.
Õnneks mind see jebimine ka väga ei morjenda. Tavakasutajale seda teed on muidugi raske soovitada
Eks siin ole ka see, et, mis sul juba olemas on, kui saad olemasolevaid kaameraid kasutada, siis on 300 eur tõenäoliselt väiksem kulutus, kui uued kaamerad osta. Mul tegelikult piisaks kahest G5 bulletist antud juhul ja selle budget oleks siis alla 300 euro, 240 täpsemalt. Kui G3Pro'd maha ärida siis saaks vähemalt poole rahast tagasi ka veel
AI tuvastamise puhul on raske leida asjalikke videosid, mis võrdleks kui aju on kaameras vs kui aju on tsentraalne.
On ilmselge, et tsentraalse masina puhul on AI accelerator või kasvõi TensorRT (Nvidia Cuda peal) kaugelt üle väikse kaamera võimekusest. Küsimus, mis mind huvitab on, et siis kui suur on reaalsuses erinevus?
Ubiquitil on AI kaamerad, mis kaamera riistvaras igasugu tuvastamisi teevad. Muud kaamerad pole päris need.
Umbes 5 aastat tagasi kaamerad salvestasid küll iga puulehe liikumist, mul kolisid tollased hikvisionid tolmukihi alla ja Ubiquiti umbes 100-200 eurosed kaamerad on neist täna analüütika poolest igast asendist üle.(Peale öönägemise)
ANPR võimekusega kaamerad teevad samuti sul numbrimärgi peale autovärava lahti.
Selleks, et mingitki analüütikat oleks üldse võimalik teha, tuleb osta kaamera, mis ka öösel päriselt näha suudab. Täna on 6 tundi ja kuus minutit valget aega, muul ajal odav kaamera ei tee midagi (jah, teemaalgataja kirjutas, et palju asjad on "ilgelt kallid")
Kuna turul on tuhandetes igasugu kaameraid, siis loodan siit teemast kogemustepõhiseid kirjutisi lugeda, et kes midagi eriti head koduasutajale leidnud on.
2a vana video on ikka selgelt vana antud kontekstis. Ui seadmete valik on ka tehtud selline, et võtame aga kõige kallimad komponendid (UDM Pro, USW, G4Pro) ja saame konkurentsivõimetu hinna. Mis puutub kesksesse süsteemi ja kaamera enda sisemisse, siis siin pole asjad nii ühesed. Väga palju oleneb kaameratest, mida keskse süsteemi puhul kasutatakse ja mingist kaamerate arvust muutub keskne süsteem väga januseks, ning mõistlik on hajutatud ehk siis kaamerapõhine ai.
tsitaat:
Ubiquiti umbes 100-200 eurosed kaamerad on neist täna analüütika poolest igast asendist üle.(Peale öönägemise)
Mis Ubiquitid need on ? Mul on G3 Pro'd ja üks G4 instant. Instant on Pro'dest täna selgelt üle, vaatamata oma odavusele ja väiksusele. G3'ga pole ka AI mõttes midagi teha, selleks peaks minimaalselt G4 või G5 bulleti peale upgradema.
Kuna turul on tuhandetes igasugu kaameraid, siis loodan siit teemast kogemustepõhiseid kirjutisi lugeda, et kes midagi eriti head koduasutajale leidnud on.
Üks väga asjalik review, mis silma hakanud on. Tasub tähelepanu pöörata testimisele. Kõige hullem olukord kaamerale on öö ja liikumine koos.
Axis saab hakkama, hind 1100$ (meil 1300€+). Olenevalt jah kui suur kahjuvõimalus on, ei pruugi 3-4 kaamera panek ära tasuda.
2a vana video on ikka selgelt vana antud kontekstis.
100% nõus, kui on paremat jagada ma kätt ette ei pane. YT loll algoritm midagi uut vahele ei viska kui oled midagi konkreetset ära vaadanud.
Markos kirjutas:
Väga palju oleneb kaameratest, mida keskse süsteemi puhul kasutatakse ja mingist kaamerate arvust muutub keskne süsteem väga januseks, ning mõistlik on hajutatud ehk siis kaamerapõhine ai.
Niipalju kui ma aru saanud olen, siis analüütika jaoks võetakse nagunii kaamera pea kõige kehvem striim (va juhul kui kedagi kaugelt vaja tuvastada suure-laia pildi pealt).
Näinud kommentaare kuidas kuni 10 kaamerat haldab üks TPU ära ilusti. Väga ei kujuta ka ette 20 kaameraga kodusüsteemi
Sain praegu "laboritingimustes" Frigate'i püsti ja AI detectioni tööle. Kahjuks või õnneks mul hetkel head kaamerapildi striimi polnud võtta ja ühelt objektilt sain 10a+ vana kaamerapildi (640x480) mjpeg vormis.
Nikerdamist võrreldes valmistoodetega on hullupööra, seega Linuxit ja muud tehnikat tasub tunda. Ma ei ütle, et ma suur Linuxi pro oleks, suure Googledamisega tundub hakkama saavat.
Esimene viga oli ikkagi M2 coral võtta. Kuna masinal oli ainult 1 sobilik M2 pesa ja seegi oli juba nvme SSD'ga täidetud, siis lolli peaga mõtlesin, et ehk Sata -> M2 B+M Key konverteerija funkab. Ilmselt funkakski kui driverid oleks aga driverid on ainult PCI peale.
Hetkel kõige kiirem lahendus oli nvme SSD'st loobuda ja osta uus SATA SSD, kuna süsteem põhikettale nagunii jooksvalt palju ei kirjuta, siis lugemiseks on sellel piisavalt kiirust.
Põhi OS läks Proxmox. Sellega kaasnes jälle häda, et millegipärast Google pole Corali driverit viimase Debiani jaoks teinud. Sisuliselt tuli ise see endale kompileerida. Kes seda teha ei taha, saab kasutada Proxmox varasemat versiooni.
Edasi oli hulgaliselt leiutamist, et see vana kaamera üldse Frigate külge saada. Frigate ise sööb sisuliselt ainult h264 RTSP'd, seega konverteerimisega tegeleb go2rtc, mis on ka juba Frigate'i pakendatud. Sarnaselt Frigate'le on go2rtc'sse pakendatud ffmpeg, mis suurem osa tööst ära teeb.
Lõpuks sai leitud ffmpeg'le sobilik sisend, et see konverteeriks ja läbi go2rtc saadaks vajaliku pildi Frigate'le.
Väga suur tegu on Frigate'le kogu HW selgeks tegemine. Coral on ainult AI detectioni jaoks, soovitatavalt GPU või iGPU panna striime konverteerima. Viga selles ahelas tähendab, et CPU kasutus lendab lakke.
Algse 70% CPU sai siis lõpuks <3% CPU ja <1% iGPU. Corali CPU jääb ka <2%. Frigate ise sai Proxmoxilt 2C vCPU, 8GB RAM, 4GB disk (salvestused, snapshotid soovituslikult mujale panna, ala NAS kettapind ühendada).
AI detection ise käib 5 FPS juures, 300x300px liikumissektor lõigatakse ja saadetakse AI'le analüüsimiseks. Sellise väga kehvakese pildi pealt tuvastas isiku 77% tõenäosusega, mis on küllaltki kõrge ja hea tulemus.
Väike update jälle. Sai võetud üks 8MP HikVision juurde ja süsteem maale üles pandud. Praegu nö production environment'is võib rahule jääda.
Edasi vaja paika saada Synology liidestus ja nutikad alertid telefonile.
Pealtvaates siis selline süsteem
Kaamera:
- Stream 1 (kõrge kvaliteediga, h265)
- Stream 2 (teravuse eelistus üle sujuvuse, madal fps ~5-6, madalam reso, h264)
Synology Surveillance Stationisse salvestamisel oleks minu eelistus olnud, et HA triggerdab motion eventi vastava pikkusega ja paneb labeli ka juurde, et mis tüüpi objekt.
Kahjuks tundub, et seda üle WebHooki ei saa teha. Praegu 2 ideed jäänud:
1 - HA triggerdab üle WebHooki salvestamise alguse ja lõpu ning teeb ka bookmarki. Bookmarki saab lisada igast random infot.
2 - SS lindistab terve päeva ja HA triggerdab bookmarki vastavasse vahemikku. Miski 3manda päeva lõpus laseb kõik bookmarkimata salvestused maha. Pole 100% kindel, et nii SS saab toimetada.
Kas ongi vaja? SS hoiab mitme kuu salvestusi enne kui üle kirjutab, terabait kaamera kohta, megabitine striim. Bitrate põhja keerata siis muidugi teine asi. _________________ Ma ei saa sellest aru, järelikult on see vale.
Kas ongi vaja? SS hoiab mitme kuu salvestusi enne kui üle kirjutab, terabait kaamera kohta, megabitine striim. Bitrate põhja keerata siis muidugi teine asi.
Reolink Duo 2 suutis ainult motion baasil kuskil 300GB kerida. Mul retention on 30 päeva ainult. Nii Reolink kui HikVision on mul 2 sensoriga suure megapixlilised kaamerad.
degreal kirjutas:
RassK kirjutas:
- Stream 2 (teravuse eelistus üle sujuvuse, madal fps ~5-6, madalam reso, h264)
Kas stream2 peab 300x300 olema, et Coral TPU-le sobilik oleks? Reolink näiteks ei lase alla 640x480 valida.
Frigate ise teeb 300x300 motion boxid (liikumissektorid / kastid) , mis ta siis TPU'le edasi saadab.
HikVisioni näitel mul striim 1 on 5120x1440 (max) ja Frigate jaoks striim 2 1920x536. Pm võiks max reso peal ka jooksutada aga mingist hetkest sööb lihtsalt rohkem CPU'd ilma, et midagi paremaks läheks. Pilt peab lihtsalt keskmiselt terav olema õige kauguse jaoks. Nt 10m pealt teeb väga vana kaamera 640x480 resoga töö täitsa adekvaatselt ära.
Töökoja kaamera vahest tuvastab ka inimesi karude ja koertena. Kaamera on küll tõsiselt kehva kvaliteediga aga arvestades valetuvastuste hulka, siis teeb töö päris hästi ära. Too kaamera feed edastatakse siis Coral AI'le analüüsiks.
Unifi kaamera seeria täitsa erutas ja kuna unifi seadmeid nagunii kasutusel, võtaks kaamerad ka, aga lähemalt uurides kisub kulukaks
Peaks lisaks uutele kaameratele veel ühe ühe ca 200€ karbi (UniFi Cloud Key Gen2 Plus) Unifi Protecti jooksutamiseks juurde võtma, lisaks ei võimalda Unifi süsteem enda NAS-i salvestada, samuti ei tunnista teiste brändide kaameraid (nt kui tahaks varasemaid kaameraid ka süsteemi jätta).
Liiga palju puudusi koguneb..
Frigate NVR-i sai ka googeldatud ja uuritud, vaba ja võimas aga tundub nagu HA, kus kasutaja peab olema terav pliiats ja reeglina IT taustaga tegelased sellest sillas, keskmine minusugune Mati jääb suht kiiresti jänni
Viimasena jäi sõelale Synology enda kaamerad, mida neil ainult paar mudelit ongi hetkel. Kuna nagunii syno NAS ja sealne Surveillance Station kasutusel, saaks Syno kaameraga kõige lihtsamalt-odavamalt AI võimekuse (kaamera ca 250€). Syno AI kasse-põtru ei tunne aga inimeste ja autodega peaks hakkama saama. Lisaks üllatusena syno kaameraga tuleb ka SS litsents kaasa ehk ei pea synosse eraldi kaameralitsentsi lisaks ostma
Puudusena märgitakse kõrget hinda ja keskpärast riistvara 5MP, omaltpoolt syno kaamera puhul häirib, et ainult valget värvi saadaval, paljudel teistel brändidel valik laiem (eelistaks musta korpust).
Lasen mõttel settida, ilm soojemaks läheb ja viitsib kaamera installidega jamada, siis vaatab
Vahemärkusena, oli üks Hikvision seinas, kus eelmise aasta tuultega sai vihma, kus vihm sadas vastu voodrilauda ja pressis nurgalaua taga oleva RJ45 ühenduseni ja lakkas töötamast - oma viga ka, ei kasutanud seda niiskuskindlat katet, mille paigaldamiseks tuleb cat kaabel uuesti otsastada. Nüüd talvel oli aega uurida, levinud viga ja sai kaameral tehase emane RJ45 ots maha lõigatud ja uus isane ots pandud ning Cat coupleriga toas testides kaamera töötas kenasti, nüüd vaja sellele couplerile midagi niiskust eemalhoidvat leiutada. Kondoomi ümber tõmbama ja juhtmed allapoole kulgema jätma, et vesi maha tilguks kui jälle voodri taha pressib _________________ ---
Äkki siis juba soovitusi ka mõnele heale äpile, mis ilma netiühenduseta vana telefoni suudaks liikumise peale videot salvestama panna SD kaardile(kaardi täitumisel kustutaks vanad videod alt ära) ja oleks ka hästi toimiv ning salvestaks vajadusel telefoni kaamera maksimaalse võimekusega neid videosid.
Unifi kaamera seeria täitsa erutas ja kuna unifi seadmeid nagunii kasutusel, võtaks kaamerad ka, aga lähemalt uurides kisub kulukaks
Peaks lisaks uutele kaameratele veel ühe ühe ca 200€ karbi (UniFi Cloud Key Gen2 Plus) Unifi Protecti jooksutamiseks juurde võtma, lisaks ei võimalda Unifi süsteem enda NAS-i salvestada, samuti ei tunnista teiste brändide kaameraid (nt kui tahaks varasemaid kaameraid ka süsteemi jätta).
Liiga palju puudusi koguneb..
"Unifi Network Controller" jookseb ka minul syno dockeris, vahva asi aga rohkem võrgukola ruuterite-switchide-AP-jm haldamiseks, see ei oska videovalve teemaga midagi teha, selle tarbeks on "Unifi Protect" (endine "Unifi Video") nimeline soft, mis jookseb ainult valitud Unifi seadmetes. Interneti andmetel seda vanemat "Unifi Video" oli võimalik kolmanda osapoole riistvarale pookida, küll võimalike ühilduvus probleemidega, aga "Unifi Protect"-i puhul seda võimalust enam ei olevat.
Vähemalt nii sain uurides aru, ei pretendeeri lõplikule tõele _________________ ---
Prillpapa, Ma arvan, et see Unifi tuleb ikkagi odavam kui Synology NVR (DVA seeria).
Kui nullist peaks süsteemi valima, oleks valik vabam aga ka keerulisem ja kulukam. Ise hetkel kodu&kodukontori valvel vaatan rahakotti, et mis olemas, ja kuidas saaks mõistliku raha eest kaamera AI võimekuse.
- On olemas Synology NAS DS923+ (32GB RAM, 23TB storage)
- Synology NAS-iga on kaasas tarkvara Surveillance Station (SS) ja 2 tasuta kaameralitsenti, lisaks on mu vanast ajast 1 litsents juurde soetatud.
- On olemas 3 Hikvision kaamerat.
Tahtes AI võimekust, jäi sõelale Synology enda BC500 kaamera, millega tuleb kaasa kaameralitsents ja avaneb SS-is AI võimekus (inimesed+sõidukid) - seda kõike ~260€ eest.
Minu vaatest mõistlik, oleks vahva kui kõik kaamerad AI võimekust omaksid, aga kas seda päriselt vaja on, ehk piisab kaamerast mis sissesõiduteed valvab, kuskaudu ise ja võõrad majapidamise ligi pääsevad. Tagaõue kasside ja vareste tuvastus oleks juba meelelahutus.
Ehk jääks alles kõik see mis on juba olemas ja lisanduks sissesõidutee kaamera AI võimekus.
Tõsi Synologyl on oma päris NVR seeria ka, koos kuumaksulise varu pilvelahendusega, ja kus lisaks AI-le käivad läbi "deep learning" edevadfraasid - mis tundub rohkem täisproffidele või enterprice terviksüsteemilahendus, a'la vanglale, kapo majale või mõnele suurfirmale, koju veidi overkill ja kallis.
Ja kes teab mida valvekaamera vaatest AI buum toob, vbl tänased kallid AI kaamerad&süsteemid on homme saada oleva kõrval kiviaeg - ehk arvestades AI kiiret arengut vbl ei olegi hetkel tark raha sellesse suunda matta ja oodata paar kuni mõni aasta..
Samas see ootamine - "kohe-kohe" tuleb parem on uute tehnikavidinate puhul alati teema _________________ ---
Meie geograafia puhul peaks vaatama, et kaamera suudab öösel ka oma tööd hästi teha. Paljud neist näitavad head pilti päeval ja öösel langeb kvaliteet märgatavalt. Ei oska öelda, kas see ka AI'le saatuslikuks saab - oleneb kõik kaamerast ja AI'st.
See öö teema on väljakutse küll, lumesadu, vihm, langev udu peegeldab IR LED-idelt tagasi ja videopilt on üks suur häire.
Eks need lahendused on universaalsed, alates eraldi paigaldatud IR- või liikumisanduriga tavaprožektorist (et ei kasutaks IR režiiimi üldse), kuni professionaalse videovalve projekteerimiseni, kus on valik kas osta a'la 5k€ termovõimekusega kaamera või viia kaamera valvatavale kohale lähemale ehk rajada kaamera jaoks sobivasse kohta eraldi mast
Sõidan igapäevaselt mööda ühest päikesepargist, mis on aiaaga piiratud ja lisaks valvab perimeetrit mastidel kaamerad, mille öönägemist on aidatud pikendada IR-prožektoritega.
Kodukasutaja ja HV sendivaeeretaja vaatest jäävad need mastid ja 5k € kaamerad pigem ära.. _________________ ---
Upitame teemat.. ei suutnud kiusatusele vastu panna ja sai soetatud Google Coral USB TPU, et Frigate NVR-i katsetada.
See TPU tundub euroopas olevat defitsiitne kaup, suht ulme hinnaga kohti leiab, vist kogu nodi ukraina-vene drooniinseneridel ära krabatud, et suitsiididroonile AI võimekusega sihtmärgile minemist tekitada
Plaan oli Frigate NVR installida Synology Dockerisse (synol tegelikult see "Docker" mingi aeg ümber nimetatud "Container Manager-iks"), Dockeri installi saan nagu tehtud, Frigate nagu käivitub, kuigi Web UI-d ei õnnestunud ette saada, log-i järgi TPU tunneb ära, mingeid video klippe tekitab 'recordings' kataloogi ka, aga jookseb errorisse midagi võrguga seoses. Nädal aega üritasin googeldada ja lahendada, uuesti installida, config.yml mudida igas võimalikus suunas - tulemuseta..
Kergelt juba kahetsesin ennast tundes (puudulikud teadmised), iiveldama ajas see googledamine linux-i stiilis koodiridade proovimine.. ja ega ma süvitsi seda võrgutemaatikat ei jaga ka
Sai juba plaan tehtud, et ostan Raspberry Pi 5 ja proovin sellega, aga enne veel oli jäänud silma, et Frigate't saab jooksutada ka Home Assistandi (HA) sees add-on'na, vist sisuliselt HA sisene Docker. Üllatus-üllatus, installeerus kenasti, ka varasem config.yml sobis pisukese mudimisega (MQTT), TPU tundis ka ära, kukkus kohe parklas autosid 'event'-isse nokkima
Uus mure kerkis ka, kus Home Assistant kukkus kisama, et vaba ruum on täis saamas, ehk Frigate salvestus on ju seal HA napil virtuaalpinnal. Lahendusena peaks saama HA-s määrata väliseid kettaid või NAS kettaruumi ja Frigate dokumentatsioonis on ka kenasti õpetus kuidas salvestised mujale kettapinnale suunata.
Aga v.ttu ei oska HA-s seda ära teha, interneti õpetustes näitab, et Network Storage all on nagu nimekiri mis kettaruum võrgus saada on, mul pole midagi, ja lahtreid käsitsi täites ei suuda seda linuxi teemat ära arvata mis kriipse ja punkte täpselt panna tuleb.
Hädalahendusena suurendasin HA virtuaalmasina kettapinda ja minimeerisin Frigate salvestama ainult event klippe.
Õhtul sai Frigates neid 'maske' ja 'zone' sätitud, hommikul oli ebameeldiv üllatus, kus öö jooksul oli 8x tühjal sissesõiduteel&parklas autot tuvastanud, mida seal ei eksisteerinud. Valgeks läks enam valetuvastusi ei ole tulnud - paistab öörežiim ei meeldi AI-le kohe kuidagi..
Samas kogu pusimisega on omajagu teemas orienteerumist ja teadmist kogunenud, et nagu see Frigate ei tundugi väga hirmutav..
Kokkuvõttes on riistvarana Synology NAS, mille USB pesas TPU (AI tuvastuse tarbeks), lisaks muidugi kohtvõrgus kaamerad, syno virtuaalmasinas jookseb Home Assistant ja seal sees omakorda Frigate NVR.. ja nagu toimib ja on stabiilne, ei tõrgu, kokku ei jookse..
Edasine plaan mudida seda tuvastuse osa, ja teisi kaameraid ka lisada. Samuti leidsin HA õpetuse/blueprindi, kuidas panna skeem teavitusi saatma HA dashboardile ja telefonile - veel ei hõiska, ka varem leidnud netist "oi kui lihtne" asju, mis praktikas kuskil trääsa näitab ja ise läbi närida ei suuda.. _________________ ---
IR prozektor sisuliselt välistab valehäired kui on enam vähem õieti paigutatud. Pole eirti suurt võimsust vaja kui ala väike
Kuidas IR-prože kasutegurit üldse arvestada? Kui nähtava valguse korral minnakse LED-tehnoloogiale, et saada rohkem valgust ja vähem soojust, siis IR ongi ju teoorias soojuskiirgus... Või kasutatakse IR-LED-ide korral ikkagi miskit vahepealse halli ala spektriosa?
IR prozektor sisuliselt välistab valehäired kui on enam vähem õieti paigutatud. Pole eirti suurt võimsust vaja kui ala väike
Kuidas IR-prože kasutegurit üldse arvestada? Kui nähtava valguse korral minnakse LED-tehnoloogiale, et saada rohkem valgust ja vähem soojust, siis IR ongi ju teoorias soojuskiirgus... Või kasutatakse IR-LED-ide korral ikkagi miskit vahepealse halli ala spektriosa?
IR ei ole vaid soojuskiirgus, õigemini, soojuskiirgus on IR'i keskmise ja pikema lainepikkuse osas.
Prillpapa, HomeAssistanti alla Frigate tehes soovitan igal juhul storage lahendus paika saada, muidu by default (kui ma õigesti mäletan) võivad backupid hakata mega suureks kiskuma. Kui storage otsa saab, siis ilmselt tõmbab HomeAssistanti ka kreeni.
Üldiselt recording on mul üldse Frigate all kinni, ei ole otseselt pointi kui SS salvestab paremat striimi.
Kui juba raskem tee sai valitud, siis tükelda endal probleemid ära (hostimine, storage, volume binding / mounting jne), siis ei ole suuri tükke / keerukust korraga ja igale väiksemale on YT tutoriale kuidas teha.
Rahulikult võtta, siis ei ole ületamatu tee aga Linuxiga k*ppimisest ei pääse
alates DSM7 on Synol keelatud tuvastada enamike USB seadmeid, seega ei saa sa seda TPU'd Dockerisse suunata. Üldse erinevate
väliste seadmete suunamine dockerisse on paras PITA.
VMM on alternatiivnevalik ja toimib ilusti. Ise kasutan eraldisesvat arvutit Home Assistanti jooksutamiseks ja seega ka Frigate jaoks.
Esimese 2 päevaga muidugi sai samuti kogu ketas täis ja lisaks veel 120MB backup muutus 230GB Backupiks, siis leidsin, et lisades
Syno share Home Assistanti Media'sse nimega frigate, siis hakatakse salvestama otse Syno share peale. Saab nii NFS kui Sambaga
hakkama.
Muidugi Frigate loogika nende erinevate motion maskidega on normaalsele inimesele tagurpidise loogikaga. Soe soovitus põhjalikult
dokumentatsiooniga tutvuda. See kui Motion Maski kasutad, ei tähenda, et selles alas objekti tuvastust ei tehta, seega avastad ikka,
et on justkui motion mask paigas aga ikka salvestab seal toimuva tuvastuse peale samas mitte motioni peale vaid tuvastamise peale
trigger võib olla motion ja trigger võib olla ka object detection ehk, et välja tuleks filtreerida mõlemad
Prillpapa kirjutas:
Upitame teemat.. ei suutnud kiusatusele vastu panna ja sai soetatud Google Coral USB TPU, et Frigate NVR-i katsetada.
See TPU tundub euroopas olevat defitsiitne kaup, suht ulme hinnaga kohti leiab, vist kogu nodi ukraina-vene drooniinseneridel ära krabatud, et suitsiididroonile AI võimekusega sihtmärgile minemist tekitada
Plaan oli Frigate NVR installida Synology Dockerisse (synol tegelikult see "Docker" mingi aeg ümber nimetatud "Container Manager-iks"), Dockeri installi saan nagu tehtud, Frigate nagu käivitub, kuigi Web UI-d ei õnnestunud ette saada, log-i järgi TPU tunneb ära, mingeid video klippe tekitab 'recordings' kataloogi ka, aga jookseb errorisse midagi võrguga seoses. Nädal aega üritasin googeldada ja lahendada, uuesti installida, config.yml mudida igas võimalikus suunas - tulemuseta..
Kergelt juba kahetsesin ennast tundes (puudulikud teadmised), iiveldama ajas see googledamine linux-i stiilis koodiridade proovimine.. ja ega ma süvitsi seda võrgutemaatikat ei jaga ka
Sai juba plaan tehtud, et ostan Raspberry Pi 5 ja proovin sellega, aga enne veel oli jäänud silma, et Frigate't saab jooksutada ka Home Assistandi (HA) sees add-on'na, vist sisuliselt HA sisene Docker. Üllatus-üllatus, installeerus kenasti, ka varasem config.yml sobis pisukese mudimisega (MQTT), TPU tundis ka ära, kukkus kohe parklas autosid 'event'-isse nokkima
Uus mure kerkis ka, kus Home Assistant kukkus kisama, et vaba ruum on täis saamas, ehk Frigate salvestus on ju seal HA napil virtuaalpinnal. Lahendusena peaks saama HA-s määrata väliseid kettaid või NAS kettaruumi ja Frigate dokumentatsioonis on ka kenasti õpetus kuidas salvestised mujale kettapinnale suunata.
Aga v.ttu ei oska HA-s seda ära teha, interneti õpetustes näitab, et Network Storage all on nagu nimekiri mis kettaruum võrgus saada on, mul pole midagi, ja lahtreid käsitsi täites ei suuda seda linuxi teemat ära arvata mis kriipse ja punkte täpselt panna tuleb.
Hädalahendusena suurendasin HA virtuaalmasina kettapinda ja minimeerisin Frigate salvestama ainult event klippe.
Õhtul sai Frigates neid 'maske' ja 'zone' sätitud, hommikul oli ebameeldiv üllatus, kus öö jooksul oli 8x tühjal sissesõiduteel&parklas autot tuvastanud, mida seal ei eksisteerinud. Valgeks läks enam valetuvastusi ei ole tulnud - paistab öörežiim ei meeldi AI-le kohe kuidagi..
Samas kogu pusimisega on omajagu teemas orienteerumist ja teadmist kogunenud, et nagu see Frigate ei tundugi väga hirmutav..
Kokkuvõttes on riistvarana Synology NAS, mille USB pesas TPU (AI tuvastuse tarbeks), lisaks muidugi kohtvõrgus kaamerad, syno virtuaalmasinas jookseb Home Assistant ja seal sees omakorda Frigate NVR.. ja nagu toimib ja on stabiilne, ei tõrgu, kokku ei jookse..
Edasine plaan mudida seda tuvastuse osa, ja teisi kaameraid ka lisada. Samuti leidsin HA õpetuse/blueprindi, kuidas panna skeem teavitusi saatma HA dashboardile ja telefonile - veel ei hõiska, ka varem leidnud netist "oi kui lihtne" asju, mis praktikas kuskil trääsa näitab ja ise läbi närida ei suuda..
Läks tuhin üle, tüdinesin sellest Frigatest ära, tegelikult sai NAS USP-i taha ja hetkel üks USB pesa puudu kus see Coral jubin istus..
Tegelikkus ei ole nii ilus ja lihtne kui esmapilgul tundus.
Parkla kaameraga hakkas jant, kus minu porikarva skodat ei tahtnud igakord ära tunda, pere teist sinakat autot tundis palju paremini. Sai skoda pesus puhtaks tehtud, tundus korras, aga jälle viskas päevi kus ei tundud sõidukit ära, kui kodust lahkusin ega kui tagasi tulin. Samas oli päevi kus kõik toimis kenasti.
Teine häda parklaga on valepositiivsed, kus sõidukit ei ole aga AI näeb parkla kruusas autot , päevasel aja mõned korrad, öösiti keskmiselt 5-15x - suht tüütu.
Sai pealiskaudselt googledatud ja paari varianti proovitud, mis tegid olukorra ainult hullemaks, kuni ei tundud sõidukeid enam üldse.. ja tuli algse seadistuse juurde naasta.
Kõige paremini tunneb Frigate AI ära inimesi, väga harva kui jätab tuvastamata, ja toimib hästi kõigis kaamerates.
Laps tegi jalgrattaga üks päev ümber maja tiire ja kõik kaamerad tundsid ratta ära
Kõige kehvem lugu on kassidega, endal kass ja naabrite kassid luusivad igapäevaselt-öiselt ümber maja ja ainult 1x kassi ära tundnud.
Idee poolest peaks seadistusega saama palju paremaks, aga see on selline keeruline teema. Üks variant mida pole viitsinud proovida, et anda ette otsikasti suurus pikslites, vist, kuna mul erinevad kaamerad erinevate striimi resolutsioonidega, peaks hakkama iga kaamera kohta leidma, mis on otsitavas kohas auto või kassi suurus "kastina" pikslites, kus vastavalt suurt objekti otsida konkreetses tsoonis.
Sõidukite puhul kuskil kirjutati, et palju oleneb, mis nurga alt sõiduk kaamerasse paistab. Minul ongi kehvem variant, kus sõiduk liigub diagonaalis vaatevälja.
Huvipärast uurisin päris AI kaamerate juhiseid ka ja ka seal kohati päris ranged nõuded kaamera asukohale-paigaldusele, et AI hästi toimiks.
Ei ole see AI värk veel nii lollikindel ühti, et ostad kaamera viskad üles, ja kõik toimib veatult.
Frigate vaates peab kasutaja tegema ise ära suure osa tööst, mida tehase variandid on oma kaamera parameetritele maksimaalselt lihvinud.
Frigate puhul uurid ja loed, kus saaks mitut parameetrit muuta, lisaks nende parameetrite omavahelised kombinatsioonid ja öörežiim on veel täiesti eraldi lähenemisega teema. See võib osutuda ropult ajamahukaks, kus nt ühe parameetri testimiseks pead ootama kas naabri kass juhtub see päev kaadrisse, ja kui neid katsetatavaid parameetreid on kümneid ja omavahelisi kombinatsioone mitmekümneid kuni sadu - nädalaid-kuid-aasta kuluda, et leida kõige-kõigem kooslus
Lisaks täiesti suvalt kaotas striime ära, Frigate UI-s ekraanipildid kastid mustad hüüumärk sees - sellele ei saanudki jälile, võis olla kaks nädalat jutti täitsa korras ja siis pildid mustad, teed Frigatele restardi, korras ja paari tunni pärast jälle must, jälle restart ja jääb pikaks korda kuni x ajal kordub..
Selles perspektiivis tundub juba mõni valmis AI premium süsteem odav.. _________________ ---
Frigate puhul on jamamist jah ikka kuhjaga rohkem kui valmis süsteemi puhul. Üks mida proovida on ka lihtsalt parem striim ette anda.
Mul tuvastas ka kellegi vana kuuri kaugel aiast väljas inimesena (ilmselt kui varjud liikusid). Õnneks see sai ära maskeeritud ja korda. Muus osas tundub hästi töötavat, pole ammu pidanud torkima. Isegi tänaval liikuvad sõidukid pildistab ilusti üles
Mul justkui sõiduautode ära tundmisega probleeme ei ole olnud, samas väikebussi arvab ta autoks olevat ainult 50-70% tõenäosusega.
Koeri nagu ka tunneb ära samas kassid jooksevad pildist läbi ja ei miskit
Paremal üleval need istikud, need tuvastab ta mul ka inimesteks kui tuul puhub ja need liiguvad...
Kas Ubiquiti kaameraid lihtsalt arvutisse saab salvestama panna?
Proovisin Agent DVR-i, aga sellega ei õnnestunud pilti saada. Sisestasin lihtsalt kaamera IP (ja leidis üles ka, aga pilti ei näita läbi selle tarkvara).
Dahua NVR on olemas, aga see piix ei tööta sellega. Mujalt üle jäänud kaks UVC G3 kaamerat vaja tööle saada.
Aasia toodang toetab standardit ja erinevate firmade kaamerad on ristkasutatavad, aga Ubiquiti tahab Apple'it teha.
Vaikselt hakkab huvitavat riistvara saabuma. Coralist palju võimsamad kiibid ja ligilähedaselt sama olematu tarbimisega.
Oleks nüüd kuskilt asjalikke mudeleid võtta, mis kogu seda võimsust kasutada oskaks ja tuvastamiskvaliteeti tõstaks.
Kas kuidagi välistamisemeetodil ei saa coral TPU-d ära kasutada? Välistaks puuokste õõtsumise ja pilvede varjud ja tuvastaks kõike muud? Näiteks keegi viskab suure roikaga akna sisse. Kahjuks ei defineerinud et tuvastaks roikaid. Sai defineeritud ainult inimesed, autod ja koerad.
Minu teada ainult maskeeritakse probleemsed kohad, ehk siis AI jaoks mustaks värvitud regioon. Mida rohkem lubatud klassifikaatoreid, seda rohkem see AI jama tootma hakkab minu meelest.
Pole veel jõudnud oma local AI boxi kokku panna, üsna kulukas projekt jälle. Vahepeal mõtlen mikroideid, et milleks veel seda ära kasutada (et kulutust omale maha müüa ).
Kui teha selline striim:
1. IP Kaamera
2. Frigate (+ TPU) Object Detection
3. Object detection frame saata AI'le, et konverteeriks pildi tekstiks (nt vabas vormis, mis toimub).
4. Teksti võib omale ala privaatsesse Discordi kanalisse saata (optional)
5. Järgmine AI (LLM) agent, kes analüüsib eelmise teksti, kas toimub midagi kahtlast, et notification või vähe nähtavam alarm saata telefonisse.
sa ei või postitada uusi teemasid siia foorumisse sa ei või vastata selle foorumi teemadele sa ei või muuta oma postitusi selles foorumis sa ei või kustutada oma postitusi selles foorumis sa ei või vastata küsitlustele selles foorumis sa ei saa lisada manuseid selles foorumis sa võid manuseid alla laadida selles foorumis
Hinnavaatlus ei vastuta foorumis tehtud postituste eest.
:: KKK
:: otsing 
:: statistika
:: kasutajate nimekiri
:: kasutajate grupid
:: registreeri
teata moderaatorile
märgin ära..
Spoiler 
