UPDATE 31.10.: Amazon Alexa - ioBroker Skill läuft aus ?

[Wal]

@da_woody ,
ich würde es auch lieber anders machen, geht halt nicht.
Geschwindigkeitsmäßig und Ressourcenmäßig sehe ich jetzt keine Einschränkungen.
Evtl. gibt es mal eine Lösung, da einige Frigate in Proxmox nutzen laut Github.

[da_Woody]

@wal Running Frigate in a VM on top of Proxmox, ESXi, Virtualbox, etc. is not recommended.
stimmt mich sültsam. 236 issues sind auch nicht das wahre. aber ok, wenn du das so magst, wegen der funktionen...
meine bedürfnisse sind mit motion gedeckt.

[Wal]

@da_woody ,
ich finde die Objekterkennung genial und konnte nach 3 Tagen noch kein Issues entdecken.

[Hansi1234]

@wal wieviel cams hast du eingebunden?

[da_Woody]

@wal nuja:

[Wal]

@da_woody,
ich glaube dir, nur wie ich frigate im Moment nutze habe ich noch keinen Fehler gefunden.

[Wal]

@hansi1234 sagte in Proxmox LXC mit Frigate:

@wal wieviel cams hast du eingebunden?

Ich habe jetzt nur die Türspechstelle incl. transcoding in einen rtsp Stream und eine billige China Cam zum testen eingebunden. Habe heute bei Ebay eine refurbished Reolink rlc-810a zum testen gekauft. Wenn die was sind werde ich 6 Stück in Neu ums Haus montieren. Meine 2 Mountainbikes haben letztes Jahr Beine bekommen.

[uweklatt]

@da_woody sagte in Proxmox LXC mit Frigate:

@wal Running Frigate in a VM on top of Proxmox, ESXi, Virtualbox, etc. is not recommended.

Damit ist eine VM, und nicht Docker unter Proxmox in einer LXC gemeint.

Ich bin auch von Frigate begeistert.
Ich nutze eine Full-HD und eine 5k-Kamera, wobei das Bild der 5k-Kamera mit go2rtc in 2 virtuelle (getrennte Bildbereiche) aufgesplittet wird.
In Frigate stehen somit 3 Kamerastreams zur Verfügung.

Für die Bilderkennung nutze ich den Coral USB Stick, der zusammen mit der hardwarebeschleunigten Grafik (i5 Prozessor) in den LXC Container und letztendlich nach Docker durchgereicht werden.
Das funktioniert prima.

Zwei h264-Videostreams aus go2rtc werden dann noch live zu Twitch gestreamt. (Für Vogelfreunde: Nistkasten-Kamera, wo gerade gebrütet wird.)

Tschau
Uwe

[da_Woody]

@uweklatt sagte in Proxmox LXC mit Frigate:

Damit ist eine VM, und nicht Docker unter Proxmox in einer LXC gemeint.

sorry, liest sich anders.

[Wal]

Gestern wurde die Coral Dual EDGE TPU eingebaut.
Der PCI-E Key-E Adapter von Makerfab kam aus China:
30 Dollar Adapter
31 Dollar Versand über DHL
21 Euro Zollgebühren
macht mit Märchenumrechnungsfaktor von PayPal
82Euro

• 63,90 Euro für die Dual Edge TPU mit Versand

145,90 Euro hat mich der Spass gekostet.

Die Adapter von Amazon usw. haben leider nur 1 Line für die Anbindung der TPU, deshalb wird nur eine CPU erkannt.
Der von Makerfab ist speziell für 2 Linien und der Dual TPU gemacht.
Das Ganze war jetzt trotzdem billiger als 2 x Coral USB bei Pollin.

[Wal]

Ich lasse jetzt den Stream von der Sprechanlage direkt auf dem RPI4 in einen rtsp Stream umwandeln.
Die CPU-Last vom RPI4 ging von 5% auf 45% hoch und auf dem frigate LXC:

[Radi]

@wal Hallo Walter,

ich mühe mich bereits seit einigen Tagen Frigate zu benutzen. Ich habe dieses auf einem Gigabyte Brix mit einem I7 10710U unter Proxmox 7.4-3 installiert. Zusätzlich habe ich eine NVM-E TPU eingerichtet.
Als Kameras nutze ich diverse Reolink-Kameras, von denen ich jetzt eine konfiguriert habe.
Das einzige, was ich auf der Weboberfläche zu sehen bekomme ist dies:

Hast du ein paar Seiten, möglichst auf deutsch, wo man etwas Hilfe bei der Fehlersuche bekommen kann. Ich möchte deinen Beitrag hier nicht missbrauchen.

Grüße
Ralf

[Wal]

@radi ,
zeig mal deine frigate.yaml und config.yaml.

[Radi]

@wal Wie bekomme ich die Dateien denn hier eingefügt bzw. aus nano kopiert? Der Weg in Richtung nano kopieren und einfügen funktioniert ja problemlos. Nur in der Gegenrichtung mag es nicht.

[Radi]

@radi Ich habe die Dateien über Filezilla heruntergeladen und mit dem Notepad++ geöffnet. So geht es. Hier die config.yaml:

 detectors:

  cpu1:

    type: cpu

  coral1:

    type: edgetpu

    device: pci:0
 

mqtt: 

  host: 192.168.69.159

  user: user

  password: PW

 

cameras:

  back:

    ffmpeg:

      hwaccel_args:

        - -hwaccel

        - vaapi

        - -hwaccel_device

        - /dev/dri/renderD128

      inputs:

        - path: rtsp://User:PW@192.168.69.162:554/h264Preview_01_main

          roles:

            - detect

 

    objects:

      track:

        - person

        - car

        - truck

        - bicycle

        - motorcycle

        - dog

        - cat

    snapshots:

      enabled: True

	  timestamp: False

      bounding_box: False

      crop: False

      height: 175

      required_zones: []

      retain:

        default: 10

        objects:

          person: 15

Und hier die frigate.yaml:

version: "3.9"

services:

  frigate:

    container_name: frigate

    privileged: true # this may not be necessary for all setups

    restart: unless-stopped

    image: ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable

    shm_size: "64mb" # update for your cameras based on calculation above

    devices:

      - /dev/apex_0:/dev/apex_0

     # - /dev/apex_1:/dev/apex_1

      - /dev/dri/renderD128 # for intel hwaccel, needs to be updated for your hardware

    volumes:

      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro

      - /home/frigate/config/config.yml:/config/config.yml:ro

      - /home/frigate/frigate:/media/frigate

      - type: tmpfs # Optional: 1GB of memory, reduces SSD/SD Card wear

        target: /tmp/cache

        tmpfs:

          size: 1000000000

    ports:

      - "5000:5000"

      - "1935:1935" # RTMP feeds

Die User und Passwörter habe ich unkenntlich gemacht, auch wenn es lokale IP-Adressen sind.

[Wal]

@radi ,
das du nichts angezeigt bekommst, deutet darauf hin das die Config nicht stimmt.
nimm mal diese config, bis auf die detectors ist die gleich mit meiner:

detectors:
  cpu1:
    type: cpu

mqtt:
  host: 192.168.69.159
  user: user
  password: Password

cameras:
  back:
    ffmpeg:
      hwaccel_args: preset-vaapi
      inputs:
        - path: rtsp://User:PW@192.168.69.162:554/h264Preview_01_sub
          roles:
            - detect
        - path: rtsp://User:PW@192.168.69.162:554/h264Preview_01_main
          roles:
            - record
    detect:
      width: 640
      height: 360
    mqtt:
      enabled: False
	
   objects:
      track:
        - person
        - car
        - truck
        - bicycle
        - motorcycle
        - dog
        - cat
snapshots:
  enabled: True
  timestamp: False
  bounding_box: False
  crop: False
  height: 175
  required_zones: []
  retain:
    default: 10
    objects:
	  person: 15

record:
  enabled: True
  retain:
    days: 7
    mode: motion
  events:
    retain:
      default: 14
      mode: active_objects
      objects:
        person: 14
        dog: 2
        car: 7

[Radi]

@wal Danke Walter,

ich probiere diese mal aus. Macht es deiner Meinung nach Sinn, die kleine Coral in der config zu aktivieren?

Gruß Ralf

[Wal]

@radi sagte in Proxmox LXC mit Frigate:

@wal Danke Walter,

ich probiere diese mal aus. Macht es deiner Meinung nach Sinn, die kleine Coral in der config zu aktivieren?

Gruß Ralf

falls du Bewegungen auswerten möchtest dann auf jeden Fall ja

[exitus]

was würdet ihr empfehlen habe auch proxmox in einem um350 mit 32 gb DDR
will auch frigate auf proxmox mit docker aber die videos auf synology aufnehmen.
Ich möchte auch objekterkennung und evtl gesichterkennung was würdet iht mir vorschlagen.
Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU oder Google Coral TPU USB-Accelarator

[Wal]

@exitus ,
ich würde jetzt auch nur noch den USB Coral kaufen, da der bei meinen 2 Cameras locker ausreichen würde und der Adapter den man für die Dual CPU braucht mit Versand und Steuern sehr viel kostet.
Ich denke bis 8 Cameras genügt ein USB, ist aber ohne Gewähr da nicht getestet.
Es kann ja auch ein zweiter dazu gesteckt werden.
Die Files auf den Fileserver ist ja auch kein Problem, du musst nur den Ordner im LXC mounten und zum Docker durchreichen.