大佬们，N100集成frigate接入了8个摄像头，cpu占用一直五六十正常吗，还没开检测

kevinr

附上配置文件


mqtt:
  enabled: false

ffmpeg:
  hwaccel_args: preset-vaapi


record:
  enabled: true
  retain:
    days: 7 # 可根据存储情况调整为 3 或 5
    mode: all

audio:
  enabled: True

logger:
  default: info  # 设置日志级别为 info

cameras:
  dantawo:
    enabled: true
    detect:
      enabled: false
    ffmpeg:
      hwaccel_args: preset-vaapi
      inputs:
        - path: rtsp://
          roles:
            - record
            - audio
      
     其余省略。。。。。。。。。。。



version: 0.15-1

wdmywm3

15个摄像头，直觉上这个占用差不多吧？
就算不检测，本身视频解析也是要占用算力的

kevinr

wdmywm3 发表于 2025-4-7 12:44
15个摄像头，直觉上这个占用差不多吧？
就算不检测，本身视频解析也是要占用算力的 ...

8个摄像头，主要感觉gpu在打酱油，才十几度占用

motoyu

正常 frigate 超吃性能

gasment

不对劲，我7条2k流录制+7条720p流检测，用的4核i3,空闲时20多占用，
单录制不检测按官方说是不进行解码的，但看你ffmpeg吃了很多cpu，
config不全，宿主系统没提，输入视频流参数没有，无法判断

hhh.

ffmpeg:
  hwaccel_args: preset-intel-qsv-h264

detectors:
  ov:
    type: openvino
    device: GPU

model:
  width: 300
  height: 300
  input_tensor: nhwc
  input_pixel_format: bgr
  path: /openvino-model/ssdlite_mobilenet_v2.xml
  labelmap_path: /openvino-model/coco_91cl_bkgr.txt



参考这个配置，检测器建议 OpenVino
注意：       preset-intel-qsv-h264  只支持H264，摄像头如果黑屏，请更改码流为H264

kevinr

hhh. 发表于 2025-4-7 19:07
ffmpeg:
  hwaccel_args: preset-intel-qsv-h264

gpu终于干活了，感谢大佬，另外您知道怎么开启音频录制吗，roles:- audio也加了还是没声音

kevinr

gasment 发表于 2025-4-7 16:38
不对劲，我7条2k流录制+7条720p流检测，用的4核i3,空闲时20多占用，
单录制不检测按官方说是不进行解码的 ...

我应该知道原因了，roles:- record且detect:enabled: false时候还会检测画面，而且是按最高分辨率和fps检测的，导致cpu非常高

改成这样就好了

ffmpeg:
  hwaccel_args: preset-intel-qsv-h264

detectors:
  ov:
    type: openvino
    device: GPU


detect:
  enabled: True
  width: 1280
  height: 720
  fps: 5


model:
  width: 300
  height: 300
  input_tensor: nhwc
  input_pixel_format: bgr
  path: /openvino-model/ssdlite_mobilenet_v2.xml
  labelmap_path: /openvino-model/coco_91cl_bkgr.txt

rumianoesa

model:
  width: 320
  height: 320
  input_tensor: nchw
  input_pixel_format: bgr
  labelmap_path: /labelmap/coco-80.txt
  path: /config/yolo_nas_s.onnx
  model_type: yolonas


用默认的openvino老是把挂着的衣服，放着的鞋子识别成人
实测用yolonas会准确的多，但是模型需要自己用脚本生成，官网给的参还是老旧不可用的，找到github的issue才搞定

rumianoesa

录制音频需要配置ffmeg参数
output_args:
  record: preset-record-generic-audio-copy