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    Frigate 實戰：硬體需求、設定檔、以及怎麼減少誤報

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    charles

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    發表於 2026-9-21 11:19:39 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
    這篇的內容（9 段）
    1. 硬體需求：實際數字
    2. 完整的 docker-compose
    3. 1. 設定 motion mask（動作遮罩）
    4. 3. 調整 min_area
    5. 4. 調整 threshold（信心度門檻）
    6. 5. 用 object mask 遮掉固定的誤判
    7. 6. 改善夜間畫面
    8. 接進 HA
    9. 儲存空間規劃
    Frigate 是本地影像辨識的主流方案。
    但它也是最容易設定錯、最吃資源的服務之一。

    這篇講實際的數字和設定。

    最容易設定錯、最吃資源

    硬體需求：實際數字

    沒有 TPU 的情況：


    • 一路 640×480 @ 5fps 的物件偵測，大概吃掉一個現代 CPU 核心
    • 三台攝影機 → 三個核心，CPU 會長時間高負載
    • 不建議，會很熱而且影響其他服務


    有 Google Coral TPU 的情況：


    • TPU 負責推論，CPU 只負責解碼影像
    • 一顆 USB Coral 可以撐十幾路（依解析度和 fps）
    • CPU 使用率大幅下降


    用 Intel 內顯（QSV）做硬體解碼：


    • 解碼交給 GPU，CPU 再省一大截
    • 需要 Intel 第六代以上的 CPU
    • 群暉的部分機型支援


    我的建議配置：


    • 1-2 台攝影機 → 一般 x86 CPU（四核以上）就能撐，不用 TPU
    • 3 台以上 → 一定要 TPU
    • NVR 主機用 N100 / N305 之類的低功耗 CPU —— 有內顯可以硬解，很省電


    記憶體：Frigate 本身不太吃，但要注意 /tmp/cache。

    Frigate 用記憶體當快取存錄影片段，預設 1GB。
    攝影機多的話要調大：
    1. services:
    2.   frigate:
    3.     shm_size: "512mb"        # 共享記憶體，攝影機多要調大
    4.     tmpfs:
    5.       - /tmp/cache:size=2g   # 錄影快取
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    shm_size 不夠的話症狀是攝影機一直斷線重連，
    而且日誌會出現 Unable to write to /dev/shm。

    計算公式（官方建議）：
    1. shm_size = (解析度寬 × 高 × 1.5 × 9 + 270480) / 1048576 MB
    2. 每台攝影機算一次，加總起來，最少 128MB
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