1rtsp://admin:CODIGO_VERIFICACION@IP_CAMARA:554/h264/ch1/main/av_stream

1# Con VLC
2vlc rtsp://admin:ABC123@192.168.1.100:554/h264/ch1/main/av_stream
3 
4# Con ffprobe
5ffprobe -rtsp_transport tcp rtsp://admin:ABC123@192.168.1.100:554/h264/ch1/main/av_stream

1# Main stream (alta resolución)
2rtsp://admin:CODIGO@IP:554/h264/ch1/main/av_stream
3 
4# Sub stream (baja resolución, para detección)
5rtsp://admin:CODIGO@IP:554/h264/ch1/sub/av_stream

1# docker-compose.yml
2version: "3.9"
3services:
4  frigate:
5    container_name: frigate
6    image: ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable
7    restart: unless-stopped
8    privileged: true  # Necesario para acceso a hardware
9    shm_size: "256mb"  # Ajustar según número de cámaras
10    devices:
11      - /dev/bus/usb:/dev/bus/usb  # Para Coral USB
12      # - /dev/apex_0:/dev/apex_0  # Para Coral M.2
13    volumes:
14      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
15      - ./config:/config
16      - ./storage:/media/frigate
17    ports:
18      - "5000:5000"  # Web UI
19      - "8554:8554"  # RTSP restream
20      - "8555:8555/tcp"  # WebRTC
21      - "8555:8555/udp"
22    environment:
23      FRIGATE_RTSP_PASSWORD: "password"

1docker compose up -d

1# frigate.yml - Configuración optimizada para Ezviz
2# Autor: Javier Santos - javadex.es
3 
4mqtt:
5  enabled: true
6  host: core-mosquitto  # IP del broker MQTT
7  port: 1883
8  user: frigate
9  password: tu_password_mqtt
10 
11# Configuración de detección
12detectors:
13  coral:
14    type: edgetpu
15    device: usb  # Cambia a "pci" para M.2
16 
17# Configuración de modelos
18model:
19  width: 320
20  height: 320
21 
22# Configuración de objetos global
23objects:
24  track:
25    - person
26    - car
27    - dog
28    - cat
29    - bicycle
30  filters:
31    person:
32      min_area: 5000
33      max_area: 100000
34      min_score: 0.5
35      threshold: 0.7
36    car:
37      min_area: 10000
38      max_area: 200000
39      min_score: 0.5
40      threshold: 0.7
41    dog:
42      min_area: 2000
43      max_area: 50000
44      min_score: 0.4
45      threshold: 0.6
46    cat:
47      min_area: 1000
48      max_area: 30000
49      min_score: 0.4
50      threshold: 0.6
51 
52# Configuración de grabación
53record:
54  enabled: true
55  retain:
56    days: 7
57    mode: motion
58  events:
59    retain:
60      default: 14
61      mode: active_objects
62      objects:
63        person: 30
64        car: 14
65 
66# Configuración de snapshots
67snapshots:
68  enabled: true
69  timestamp: true
70  bounding_box: true
71  crop: true
72  retain:
73    default: 14
74    objects:
75      person: 30
76 
77# Configuración de cámaras Ezviz
78cameras:
79  # Cámara entrada principal
80  entrada:
81    ffmpeg:
82      inputs:
83        # Stream de alta resolución para grabación
84        - path: rtsp://admin:ABC123@192.168.1.100:554/h264/ch1/main/av_stream
85          roles:
86            - record
87        # Stream de baja resolución para detección
88        - path: rtsp://admin:ABC123@192.168.1.100:554/h264/ch1/sub/av_stream
89          roles:
90            - detect
91      output_args:
92        record: preset-record-generic-audio-copy
93    detect:
94      enabled: true
95      width: 640
96      height: 480
97      fps: 5
98    motion:
99      mask:
100        # Máscara para ignorar zonas (árboles, calle)
101        - 0,0,300,0,300,200,0,200
102    zones:
103      porche:
104        coordinates: 400,480,640,480,640,300,400,300
105      jardin:
106        coordinates: 0,480,400,480,400,200,0,200
107    objects:
108      filters:
109        person:
110          mask:
111            - 0,0,200,0,200,100,0,100  # Ignora esquina superior izquierda
112 
113  # Cámara garaje
114  garaje:
115    ffmpeg:
116      inputs:
117        - path: rtsp://admin:DEF456@192.168.1.101:554/h264/ch1/main/av_stream
118          roles:
119            - record
120        - path: rtsp://admin:DEF456@192.168.1.101:554/h264/ch1/sub/av_stream
121          roles:
122            - detect
123    detect:
124      enabled: true
125      width: 640
126      height: 480
127      fps: 5
128    objects:
129      track:
130        - person
131        - car
132        - bicycle
133        - motorcycle
134 
135  # Cámara interior (salón)
136  salon:
137    ffmpeg:
138      inputs:
139        - path: rtsp://admin:GHI789@192.168.1.102:554/h264/ch1/main/av_stream
140          roles:
141            - record
142        - path: rtsp://admin:GHI789@192.168.1.102:554/h264/ch1/sub/av_stream
143          roles:
144            - detect
145    detect:
146      enabled: true
147      width: 640
148      height: 480
149      fps: 5
150    objects:
151      track:
152        - person
153        - dog
154        - cat
155    record:
156      events:
157        required_zones:
158          - zona_principal
159    zones:
160      zona_principal:
161        coordinates: 100,480,540,480,540,100,100,100
162 
163# Interfaz web
164ui:
165  live_mode: jsmpeg
166  timezone: Europe/Madrid

1cameras:
2  entrada:
3    zones:
4      # Zona alta prioridad: porche
5      porche:
6        coordinates: 400,480,640,480,640,300,400,300
7        objects:
8          - person
9        filters:
10          person:
11            min_score: 0.6  # Más estricto en esta zona
12 
13      # Zona media: jardín
14      jardin:
15        coordinates: 0,480,400,480,400,200,0,200
16        objects:
17          - person
18          - dog
19        filters:
20          person:
21            min_score: 0.5
22 
23      # Zona a ignorar: calle pública
24      calle:
25        coordinates: 0,200,640,200,640,0,0,0
26        objects: []  # No detectar nada aquí

1cameras:
2  entrada:
3    motion:
4      mask:
5        # Formato: lista de coordenadas x,y
6        # Máscara para árbol que se mueve
7        - 50,100,150,100,150,250,50,250
8        # Máscara para carretera con coches pasando
9        - 0,0,640,0,640,80,0,80
10      threshold: 25  # Sensibilidad de movimiento (1-255)
11      contour_area: 100  # Área mínima de contorno
12      delta_alpha: 0.2
13      frame_alpha: 0.2
14      frame_height: 100  # Reducir para mejor rendimiento

1objects:
2  filters:
3    person:
4      min_area: 5000  # Ignora personas muy pequeñas (lejos)
5      max_area: 100000  # Ignora objetos muy grandes
6      min_score: 0.5  # Confianza mínima del modelo
7      threshold: 0.7  # Umbral final para confirmar
8      min_ratio: 0.4  # Ratio ancho/alto mínimo
9      max_ratio: 3.0  # Ratio máximo
10 
11    # Perros suelen ser más pequeños
12    dog:
13      min_area: 2000
14      max_area: 50000
15      min_score: 0.4
16 
17    # Coches son grandes
18    car:
19      min_area: 15000
20      max_area: 300000
21      min_score: 0.5

1# automations.yaml
2 
3# Notificación cuando detecta persona en entrada
4- alias: "Alerta: Persona en la entrada"
5  trigger:
6    - platform: state
7      entity_id: binary_sensor.entrada_person
8      to: "on"
9  condition:
10    # Solo si no estamos en casa
11    - condition: state
12      entity_id: group.familia
13      state: "not_home"
14    # Solo de día (evitar notificaciones por vecinos de noche)
15    - condition: time
16      after: "08:00:00"
17      before: "22:00:00"
18  action:
19    - service: notify.telegram
20      data:
21        title: "🚨 Persona detectada"
22        message: >
23          Se ha detectado una persona en la entrada.
24          {{ now().strftime('%H:%M') }}
25        data:
26          photo:
27            - url: "http://frigate:5000/api/entrada/latest.jpg"
28              caption: "Persona en entrada"
29 
30# Alerta especial: persona en zona prohibida de noche
31- alias: "Alerta CRÍTICA: Intruso de noche"
32  trigger:
33    - platform: state
34      entity_id: binary_sensor.entrada_person
35      to: "on"
36  condition:
37    - condition: time
38      after: "23:00:00"
39      before: "06:00:00"
40    - condition: state
41      entity_id: group.familia
42      state: "home"
43  action:
44    - service: notify.all_devices
45      data:
46        title: "🚨🚨 ALERTA DE SEGURIDAD 🚨🚨"
47        message: "Persona detectada en entrada a las {{ now().strftime('%H:%M') }}"
48    - service: light.turn_on
49      target:
50        entity_id: light.jardin
51      data:
52        brightness: 255
53    - delay: "00:00:05"
54    - service: tts.google_translate_say
55      data:
56        entity_id: media_player.salon
57        message: "Atención: persona detectada en la entrada"
58 
59# Detección de perro en zona prohibida
60- alias: "Perro en el sofá"
61  trigger:
62    - platform: state
63      entity_id: binary_sensor.salon_dog
64      to: "on"
65  action:
66    - service: notify.mobile_app_mi_telefono
67      data:
68        title: "🐕 Rocky en el sofá"
69        message: "El perro está en el sofá del salón"
70        data:
71          image: "http://frigate:5000/api/salon/latest.jpg"
72 
73# Registro de coches que entran/salen
74- alias: "Log coche en garaje"
75  trigger:
76    - platform: state
77      entity_id: binary_sensor.garaje_car
78  action:
79    - service: logbook.log
80      data:
81        name: "Garaje"
82        message: >
83          {% if trigger.to_state.state == 'on' %}
84          Coche detectado (entrada)
85          {% else %}
86          Coche salió
87          {% endif %}

1# En tu dashboard
2type: vertical-stack
3cards:
4  - type: custom:frigate-card
5    cameras:
6      - camera_entity: camera.entrada
7        live_provider: jsmpeg
8      - camera_entity: camera.garaje
9        live_provider: jsmpeg
10      - camera_entity: camera.salon
11        live_provider: jsmpeg
12    menu:
13      buttons:
14        frigate: true
15        live: true
16        clips: true
17        snapshots: true
18        timeline: true
19    live:
20      preload: true
21      lazy_load: true
22    performance:
23      profile: low
24 
25  - type: horizontal-stack
26    cards:
27      - type: entity
28        entity: binary_sensor.entrada_person
29        name: "Persona entrada"
30        icon: mdi:walk
31      - type: entity
32        entity: binary_sensor.garaje_car
33        name: "Coche garaje"
34        icon: mdi:car
35      - type: entity
36        entity: binary_sensor.salon_dog
37        name: "Perro salón"
38        icon: mdi:dog

1# Para 5+ cámaras, optimiza estos valores
2 
3# Aumentar memoria compartida de Docker
4# En docker-compose.yml:
5shm_size: "512mb"  # 64mb por cámara aproximadamente
6 
7# En frigate.yml:
8detect:
9  fps: 5  # 5 FPS es suficiente para detección
10  width: 640  # No necesitas más para detección
11  height: 480
12 
13# Deshabilitar detección en cámaras menos críticas
14cameras:
15  pasillo:
16    detect:
17      enabled: false  # Solo grabación, sin detección

1{
2  "detectors": {
3    "coral": {
4      "inference_speed": 8.5,  // ms por inferencia
5      "detection_start": 1234567890.123
6    }
7  },
8  "cameras": {
9    "entrada": {
10      "camera_fps": 5.0,
11      "process_fps": 5.0,
12      "detection_fps": 5.0,
13      "capture_pid": 1234
14    }
15  }
16}

1# Añadir modelo custom para paquetes
2model:
3  path: /config/model_cache/ssd_mobilenet_v2_custom_package.tflite
4  width: 320
5  height: 320
6  labelmap_path: /config/labelmap.txt
7 
8# labelmap.txt
9person
10car
11dog
12package

1# Usar double_take para reconocimiento
2# Requiere instalación adicional
3 
4cameras:
5  entrada:
6    ffmpeg:
7      inputs:
8        - path: rtsp://...
9          roles:
10            - detect
11            - record
12            - face  # Stream para caras

1# automation: Enviar clip de evento a Telegram
2- alias: "Enviar clip de intruso"
3  trigger:
4    - platform: state
5      entity_id: binary_sensor.entrada_person
6      to: "on"
7  action:
8    - delay: "00:00:10"  # Esperar a que termine el evento
9    - service: telegram_bot.send_video
10      data:
11        file: >
12          http://frigate:5000/api/events/{{
13            states.binary_sensor.entrada_person.attributes.event_id
14          }}/clip.mp4
15        caption: "Persona detectada en entrada"

1# Verificar conectividad
2ping 192.168.1.100
3 
4# Probar RTSP directamente
5ffprobe -rtsp_transport tcp \
6  rtsp://admin:ABC123@192.168.1.100:554/h264/ch1/main/av_stream
7 
8# Si usa TCP forzado, añadir en frigate.yml:
9cameras:
10  entrada:
11    ffmpeg:
12      input_args: preset-rtsp-restream-low-latency

1# Verificar USB
2lsusb | grep Google
3 
4# Debería mostrar:
5# Bus 001 Device 003: ID 1a6e:089a Global Unichip Corp.
6 
7# Si no aparece, probar otro puerto USB 3.0
8# O reinstalar drivers:
9echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | \
10  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list
11sudo apt update
12sudo apt install libedgetpu1-std

1# Usar JSMPEG en lugar de webRTC
2ui:
3  live_mode: jsmpeg
4 
5# O reducir bitrate del stream
6cameras:
7  entrada:
8    ffmpeg:
9      output_args:
10        detect: -f rawvideo -pix_fmt yuv420p