视频 Pipeline

Frigate 使用复杂的视频 pipeline，从摄像机源开始并逐步对其应用转换（例如解码、动态侦测等）。

本指南提供概述，帮助用户了解一些关键的 Frigate 概念。

概述

在较高层面上，有五个处理步骤可以应用于摄像机流，如图所示

首先需要获取所有的视频流。根据数据源的不同，它可以像使用FFmpeg通过TCP连接到RTSP流一样简单，也可能更复杂，比如使用go2rtc连接到Apple Homekit相机。单个摄像机可以产生主（即高分辨率）和子（即较低分辨率）视频流。

通常，子视频流被解码以产生全帧图像。作为此过程的一部分，分辨率可能会降低，并且可能会调整图像采样频率（例如保持每秒5帧）。

然后，这些帧将随着时间的推移进行比较，以检测动态区域（也称为动态框）。这些动态框被组合成动态区域，并通过机器学习模型进行分析以检测已知目标。最后，抓拍和录像配置将决定应保存哪些视频片段和事件。

视频Pipeline的详细视图

下图比之前解释的简单视图添加了更多细节。目的是显示处理步骤之间的详细数据路径。