中文文档新特性

新增 Docker Compose 配置生成器，能够根据你的硬件生成合适的安装 Docker Compose 配置文件。

Docker镜像

• docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:0.17.0

• docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:0.17.0-standard-arm64

• docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:0.17.0-tensorrt

• docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:0.17.0-rk

• docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:0.17.0-rocm

• docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:0.17.0-tensorrt-jp6

上面的镜像地址为我们托管在cnb.cool的镜像地址，在国内能够获得更为流畅的下载体验。

如果你有需要使用原地址的需求，只需要将docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate 替换为 ghcr.io/blakeblackshear/frigate 即可。

需注意，我们将定期清理过于老旧的版本的镜像，请随时关注最新版本

预览版本镜像

• docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:0.17.0-axcl

该镜像暂时只有国内镜像版本

0.17.0主分支特性：

破坏性更新

本次发布包含多个重大变更，Frigate 将尝试自动更新配置。在某些情况下可能需要手动更改。强烈建议在升级前备份当前配置和数据库：

 1. 只需将当前配置文件复制到新位置

 2. 停止 Frigate 并备份 frigate.db 文件

生成式 AI 现已支持描述与目标描述功能。因此，全局  配置现在仅用于设置服务提供商，其他字段已迁移至 objects → genai。请参阅新版 生成式AI 文档。

录制保留策略

录制保留现已完全分层：连续录制（record → continuous）与 画面变动录制（record → motion）的配置为独立字段。

车牌识别模型更新

部分车牌识别模型已更新，大多数用户应手动切换至 小型模型，其在 CPU 与 GPU 上均有良好表现，尤其是只有小型模型才支持中文车牌。大型模型与 0.16 版本相同，且在 0.17 中的准确度不如升级后的小型模型。仅当你所在地区有多行车牌且小型模型识别文字有困难时，才使用大型模型。

strftime_fmt 弃用

strftime_fmt在 0.16 中已弃用，在 0.17 中应从配置中完全移除。日期/时间格式现基于 网页 所选语言自动确定。

自动检测摄像头分辨率的逻辑已更改

一些摄像头无法正确获取其分辨率，在之前的版本中，会假设一个默认值，而这个值并不总是正确的。如果 Frigate 在启动时卡住，你可能需要在配置中定义 detect 分辨率的 width 和 height。

go2rtc 的 exec、expr 和 echo 源现在默认被禁用

这几个命令会造成容器逃逸等严重的安全问题，该限制将降低攻击者访问配置时的安全风险。如果实在需要使用这几个源，可以通过环境变量 GO2RTC_ALLOW_ARBITRARY_EXEC 来禁用该限制。请参阅文档 转流传输 章节 。

NVIDIA GTX 900 系列显卡不再受支持

由于 ONNX Runtime 的更新，NVIDIA GTX 900 系列显卡不再受支持

新功能

Frigate 0.17 引入多项重要新功能。

分类模型训练

0.17 支持两种不同的分类模型类型：状态分类 与 目标分类。这些模型可在本地通过 MobileNetV2 使用 ImageNet 数据进行训练。

状态分类

可选择摄像头画面中某一个具有多种状态的区域，并基于该区域产生的状态的图片进行训练。例如，可创建状态分类模型来判断大门当前是开启还是关闭。

此处为判断垃圾桶盖是否开启

更多详见文档。

目标/物体分类

可选择某一特定目标类型（比如狗），并对特定个体进行分类。

例如，可训练模型识别你的一个叫 旺财 的狗，则会自动为其添加子标签；而不认识的狗则会忽略。还有个常见的例子是对建筑工地人员是否佩戴安全帽进行检测分类。

此处我们训练的狗的名字叫 Dewy

该功能需要自行通过页面收集合适的图片进行训练。

自定义成员权限组

0.17 现可创建额外的成员用户权限组，以限制其对特定摄像头的访问权限。拥有管理员权限的用户可在网页的设置（或配置文件的 auth → roles）中创建具体的权限组，并至少分配一个摄像头。被分配至新权限的权限组将获得：

• 受保护的 API 访问权限

• 受限的前端访问权限（和普通成员权限组的功能相同：实时、回放/历史、浏览、导出），但仅限于有权限的摄像头

  更多详见文档。

  基于 AI大模型 的核查项总结

  0.17 支持使用 AI大模型 对核查项进行总结。与添加可搜索的目标详情项不同，核查总结会输出结构化信息，让 AI 大模型生成标题、描述，并将活动分类为危险、可疑或正常。

  该信息将在网页中自动显示，便于快速发现需要进一步核查的活动，并更容易理解某段视频中发生的状况。

  更多详见文档。

  语义搜索触发器

  触发器利用语义搜索，在追踪目标与指定图片或描述匹配时自动执行操作。可配置触发器，Frigate 将使用定义的追踪目标的图片或描述与预定义图片亦或文本相似度达到阈值时执行特定动作。触发器按摄像头管理，可通过 Frigate 网页的设置页的“触发器”选项卡进行配置。

  详见文档。

物体/目标检测器改进

0.17 提升了多种检测器的性能，并支持新的目标检测硬件。

NVIDIA GPU 性能

通过引入 CUDA Graphs 增强了 NVIDIA GPU 支持。CUDA Graphs 可减少每次推理时 CPU 的使用，从而加快推理速度并降低 CPU 占用。但因模型复杂度限制，YOLO-NAS、语义搜索及车牌识别模型无法通过 CUDA Graphs 加速，它们仍会像以前一样直接在 GPU 上运行。

Intel OpenVINO

0.17 支持在 Intel NPU 上运行模型。对许多模型而言，NPU 性能接近 GPU 但更高效，可为 GPU 腾出资源运行更多增强功能。

OpenVINO 还进行了多项优化，降低了目标检测的内存与 CPU 占用。

RKNN

0.17 在 RKNN 平台上带来多项改进：

自动模型转换：自动将 ONNX 模型转换为 RKNN 格式，使 Frigate+ 及其他模型可在启动时无缝配置与转换。

加速增强支持：可在 NPU 上转换并运行语义搜索与人脸识别模型，大幅提升性能，同时在大型模型下保持高精度。

Apple Silicon

0.17 支持在 Apple Silicon NPU 上运行目标检测，通过 Apple Silicon Detector 在主机上运行，并经 IPC 代理连接 Frigate，在同一 Apple 设备上实现快速高效的推理。

详见文档。

Google Coral 上运行 YOLOv9

0.17 支持在 Coral 设备上运行量化版 YOLOv9，相比默认 mobiledet 模型精度更高。但因硬件限制，仅支持标准 COCO labelmap 中的部分目标。Frigate+ 也增加了对 Google Coral 上 YOLOv9 模型的支持，并支持所有 41 个 Frigate+ 标签。

更多详见文档。

新增社区支持的检测器

MemryX：MemryX MX3 M.2 模块。

Degirum SDK：支持多种模型推理的代理。

Synaptics：Synaptics SL1680 NPU。

AXERA：爱芯加速卡支持

前端改进

除支持新功能外，前端也有诸多提升。

回放详情

0.17 的历史页面新增“详情”模式。该模式为每个核查项显示一张卡片，展开后可查看所有追踪目标及其生命周期事件。选择任一生命周期事件可将视频跳转至对应时间戳。还可在视频上叠加追踪目标轨迹，辅助调试。

重新设计的目标追踪详情面板

浏览页的“目标追踪详情”面板经重新设计，布局更简洁、信息更集中。“目标生命周期”选项卡更名为“追踪详情”，显示追踪目标的视频叠加而非静态图片，活动展示更直观清晰。

全新设置菜单

0.17 的设置菜单经重新设计，侧边栏对可用选项进行分类，提升扩展性，便于未来版本支持完整的网页配置。

注意：调试页面已从“设置”移至到摄像头实时监控页面。可在实时监控页面的设置（右上角的齿轮图标）菜单中启用开关访问调试页面。

添加摄像头向导

0.17 支持通过 网页 添加摄像头，无需手动修改配置文件。首次安装并启动 Frigate 时，主仪表盘会提供按钮以通过向导添加摄像头。

可在设置的“摄像头 → 管理”页面访问向导。

无需重启即可更新

0.17 支持动态保存更多功能。通过网页保存摄像头、区域和遮罩后无需重启即可生效，未来版本将支持更多此类功能。

配置安全模式

若检测到无效配置，Frigate 将进入安全模式并高亮问题位置。在安全模式下，前端只能使用配置编辑器，可直接在网页中修正问题而无需外部编辑器。

其他值得注意的前端改进

• 历史时间轴无录制指示器：无录制时，时间轴将显示黑色背景，更加一目了然。

• 可点击鸟瞰页面：在 Frigate 网页 中点击鸟瞰页面内的摄像头可直达其独立实时页面。

• 调试页面中的行动轨迹：启用“行动轨迹”开关即可显示各追踪目标的行动轨迹。

• 音频调试支持：启用音频检测后，调试页面包含“音频”选项卡，显示摄像头麦克风的实时 dbFS 与 RMS 值。

其他后端功能与改进

音频转录与分析

Frigate 0.17 支持完全本地化的音频转录，可使用 sherpa-onnx 或 faster-whisper。

在 Frigate 网页的某个摄像头实时监控页面中，可为定义了 audio 功能的流提供实时音频转录功能；在浏览页面中，任何语音事件均可通过“追踪目标详情”面板的 Transcribe（转录） 按钮进行转录和/或翻译。

更多详见文档。

流程与效率改进

Frigate 0.17 采用 forkserver 进程驱动方式，这有助于实现更好的分段内存控制与进程管理。部分进程还会以较低优先级启动，从而在需要时让最重要的进程获得更多 CPU 时间。

核查项改进

核查项的交互逻辑经过优化，更加直观：

• 重新设计的静止目标追踪

• 静止目标追踪功能得到增强，通过新特性减少将目标错误地标记为“活动”的情况：

• 追踪现在会利用目标位置的历史记录，更好地避免因不准确的边界框而将目标判定为活动状态。

• 当某目标被标记为已移动时，Frigate 会使用图形启发式方法，将其与已知静止时的状态进行对比，二次确认该目标是否真的离开了原始位置。

  更智能的徘徊目标处理

  静止行为现可根据目标类型动态调整：

  通常会长时间静止的目标（比如汽车）在徘徊区停下时，不会一直保持核查项活跃。

  不应该长期静止的目标（比如人）只要停留在区域内，核查项会继续保留。

  基于严重等级的核查项截止

  当更高严重等级的事件（例如“到家”警报）结束时，相关核查项也会结束。持续的低严重等级运动（如路过的车辆）不会再维持高严重等级核查项的活跃状态。此时警报结束，并立即开始一个新的检测核查项。

  增强功能改进

  车牌识别新增归一化配置：可去除一些易混淆字符（如 -、空格等），确保同一车牌能被更一致地识别。详见文档。

  车牌识别现使用更新的 PaddleOCR 模型，支持中文字符识别。

  所有增强功能现可通过 device 配置项指定运行设备，这在多 GPU 的环境下极其有用。

  其他改进

• IPv6 支持：可通过配置 networking → ipv6 → enabled 进行开关。详见文档。

• 权限组映射支持：现可在配置中将 Frigate 权限组映射到代理 Header 中使用的任意值。详见文档。

• MQTT 摄像头运行状态主题：新增专用主题用于发布摄像头运行状态信息。详见文档。

• HomeKit 安全视频的 go2rtc 支持改进：包括在与 HomeKit 共享摄像头时自动保存持久化配置。详见文档。

• 网页设置新增开关：可在实时仪表盘上始终显示摄像头名称。

• 浏览器控制台日志：新增日志以帮助调试实时视图问题。详见文档。

• 网页设置面板新增回退超时配置：可设置在使用 MSE（原生）播放失败后，回退到 jsmpeg 前的等待时长。

• 即时快照下载：可从单摄像头实时监控页面下载即时快照。

• 录制回放修复与效率提升：加快回放的加载速度。

• 用户账户密码策略更严格：强制增加最小长度和特殊字符要求，提升安全性。

• 添加通过 MQTT 动态切换每个摄像头的 生成式AI 的功能