motionEye + распознавание объектов в Home Assistant за пару шагов

motionEye + распознавание объектов в Home Assistant за пару шагов

Недавно я закончил работу над интеграцией VK Cloud Vision в Home Assistant. Ну как закончил — работа не будет завершённой, если я не объясню, как этой интеграцией пользоваться.

Поэтому сейчас покажу, как настроить связку motionEye + VK Cloud Vision, чтобы ваши камеры могли отличать людей и машины от помех: солнечных бликов, качающихся веток и прочего «шума».

Нужно ли распознавание объектов?

В некоторых случаях не нужно 🙂. Если ваша камера наблюдения стоит в квартире, то, скорее всего, будет достаточно просто отслеживать движение через motionEye. Но для улицы это не работает. Ветки, блики, соседские котики — всё это будет вызывать ложные срабатывания, если полагаться только на определение движения.

Но на фильтрации ложных срабатываний всё не заканчивается. С распознаванием возможны более интересные сценарии: автоматический учёт машин в СНТ по номерам, оповещения о птицах у кормушки или запуск действий при обнаружении конкретных объектов.

ℹ️
А если вам хочется полностью локальное решение (и чуть больше танцев с бубном), то посмотрите в сторону Frigate.

Как всё работает?

Интеграция с Vision выполняет ровно одну задачу — распознавание объектов. Но ей нужен какой-то триггер, который запустит распознавание:

Схема работы распознавания объектов в Home Assistant

В качестве триггера для Vision можно использовать motionEye, поэтому давайте займемся его настройкой.

Ставим motionEye за 5 минут

У меня уже есть подробная статья про ручную установку и настройку motionEye, но сегодня мы пойдём более простым и быстрым путём.

Первый шаг — установка аддона. Для этого перейдите в магазин дополнений и установите motionEye из репозитория Home Assistant Community Add-ons.

Установили? Теперь нужно авторизоваться в админке motionEye и добавить камеру (логин admin без пароля):

Следующий шаг — интеграция motionEye в Home Assistant. Установленные аддоны обнаруживаются автоматически, поэтому вам остаётся только перейти в Устройства и службы и нажать Добавить.

Интеграция добавляет камеры из motionEye в Home Assistant и настраивает веб-хуки, которые дальше мы будем использовать в качестве триггера для выполнения распознавания объектов.

VK Cloud Vision — глаза для motionEye

Vision превращает кадры из motionEye в структурированные данные: облачный ИИ анализирует изображения, находит на них объекты (людей, машины, животных), распознаёт текст и даже читает автомобильные номера.

Чтобы всем этим воспользоваться, скачайте интеграцию через HACS и подключите Vision в настройках Home Assistant. Документация по установке и настройке есть на GitHub, поэтому здесь я не буду повторяться.

Давайте лучше перейдём к самому интересному — к автоматизациям.

Автоматизируем! Blueprints в подарок

Чтобы сэкономить вам время, я подготовил готовые blueprint'ы, которые покрывают типовые сценарии:

  1. «Умная» сигнализация с распознаванием объектов:
    1. Активирует сигнализацию только при обнаружении людей или транспортных средств;
    2. Игнорирует ложные срабатывания, такие как движение веток или блики солнца.
  2. Система контроля доступа для транспорта:
    1. Распознавание номеров «своих» автомобилей и автоматическое открытие ворот;
    2. Идентификация скорых, спасателей, пожарных;
    3. Обнаружение служебного транспорта (курьеры, доставка).
  3. Оповещение при обнаружении объектов:
    1. Отправляет уведомление в Telegram с прикреплённым стоп-кадром и списком распознанных объектов.
    2. Отфильтровывает неважные объекты.

Все шаблонные автоматизации можно найти в этом репозитории: импортируйте, настраивайте, пользуйтесь 🙂.

Что дальше?

Blueprints выше — это всего лишь отправная точка. Они решают базовые задачи, но возможности на этом не заканчиваются.

С помощью технологий компьютерного зрения можно сделать, например, «цифровую кормушку» с отчетом о пернатых гостях, или же можно реализовать распознавание автомобильных номеров и автоматическое открытие ворот.

Если захотите сделать что-то своё, то загляните в документацию на GitHub или воспользуйтесь YAML из blueprint'ов в качестве примера.

А если у меня самого появятся новые идеи, то я поделюсь ими в Telegram:

man smart-home
Telegram про умный дом: идеи, девайсы, Home Assistant.

Была ли статья полезна?

Хотите сказать спасибо? Кофе автору — ваша благодарность.

На кофе
Подписка на новые статьи

Уведомления, как только в блоге появится что-нибудь интересненькое.

Подписываясь, вы даете согласие на обработку персональных данных.