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ghcr.io/blakeblackshear/frigate:3a09d01-tensorrt
ghcr.iolinux/amd643a09d01-tensorrt大小: 未知更新于 2026年5月23日
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Frigate NVR™ - IP摄像头实时目标检测
[English] | https://github.com/blakeblackshear/frigate/blob/dev/README_CN.md
一款为 Home Assistant 设计的完整本地NVR，具备AI目标检测功能。使用OpenCV和Tensorflow在本地对IP摄像头执行实时目标检测。
强烈建议使用GPU或AI加速器。AI加速器的性能将超越即使是最优秀的CPU，且开销极低。请参阅Frigate支持的目标检测器。
- 通过https://github.com/blakeblackshear/frigate-hass-integration%E4%B8%8EHome Assistant紧密集成
- 设计旨在最小化资源占用并最大化性能，仅在必要的时间和位置进行目标检测
- 大量利用多进程处理，强调实时性而非处理每一帧
- 使用低开销运动检测确定目标检测的运行位置
- TensorFlow目标检测在独立进程中运行，以实现最高FPS
- 通过MQTT通信，便于集成到其他系统
- 根据检测到的目标设置录像保留策略
- 24/7不间断录像
- 通过RTSP重新流传输，减少对摄像头的连接数量
- 支持WebRTC和MSE，实现低延迟实时查看
文档
请访问 [***] 查看文档
***
如果您想通过***支持开发，请使用https://github.com/***/blakeblackshear%E3%80%82
许可证
本项目采用MIT许可证。
- 代码：本仓库中的源代码、配置文件和文档以MIT许可证提供。您可以自由使用、修改和分发代码，只要包含原始版权声明。
- 商标："Frigate"名称、"Frigate NVR"品牌以及Frigate徽标是Frigate, Inc.的商标，不受MIT许可证保护。
详情请参阅我们的商标政策，了解品牌资产的可接受使用方式。
截图
实时仪表盘
简化的审核工作流
多摄像头时间轴浏览
内置遮罩和区域编辑器
翻译
我们使用Weblate支持语言翻译。欢迎随时贡献。
版权所有 © 2026 Frigate, Inc.
镜像拉取常见问题
功能
排错
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"