Распознавание лиц в умном доме Home Assistant с помощью Double Take, Frigate NVR и Deepstack.

• Double Take - прослойка между NVR и детекторами для распознавания лиц.  

• Работает с детекторами, такими как Comproface, Amazon Recognition, Facebook.  

• Позволяет легко настроить Deep Stack для отслеживания событий и определения лиц.  

• Deep Stack требует много ресурсов процессора и оперативной памяти.  

• Можно использовать на ARM и AMD 64, но на ARM это будет сложно.  

• Для работы с Facebox и Amazon Recognition нужны соответствующие аккаунты.  

• Comproface требует x86 процессор с поддержкой AVX.  

• Процессор J4125 не поддерживает AVX, что делает Comproface недоступным.  

• Остается Deep Stack, который можно скачать и установить через Docker.  

• Для установки Double Take нужно добавить репозиторий в Home Assistant.  

• После установки можно сразу начать конфигурацию Deep Stack.  

• Рекомендуется добавить оперативной памяти и ядер для виртуальной машины.  

• В пользовательском интерфейсе нужно добавить параметры для подключения MQTT и NVR.  

• Прописываются хосты и порты для подключения к NVR и MQTT.  

• Можно настроить использование конкретных камер и событий.  

• В Double Take нужно обучить Deep Stack распознавать лица.  

• Обучение происходит автоматически, можно использовать аватарку для тренировки.  

• В логах Deep Stack и Double Take отображаются операции регистрации и обучения.  

• Включение камеры и проверка количества попыток для определения лица.  

• Настройка количества попыток и снимков для канала лейтест.  

• Удаление ненужных файлов и перезапуск камеры для проверки результатов.  

• Время распознавания лица составляет 168 секунд.  

• Уменьшение количества фотографий после оптимизации.  

• Важность наличия достаточного объема оперативной памяти и процессора для работы.  

• Использование http и mqt для получения фотографий.  

• Настройка IP-адреса и порта для получения данных.  

• Конфигурация для хранения фотографий и настройки детектора.  

• Пример автоматизации с использованием состояния сенсора.  

• Уведомления на мобильный телефон при обнаружении персоны.  

• Возможность изменения данных для работы автоматизации.  

• Подведение итогов и призыв подписаться на телеграм-канал.  

• Важность учета ресурсов компьютера при использовании системы.