frigate配置硬件加速

前言：

在上一篇教程中，我们写了最基本的安装教程，此片教程，我们针对上一个教程的基础上增加视频流的硬件加速，减少视频流CPU处理的负载。

注意，本章教程，只是针对视频的硬件加速处理，并不涉及ai推理。

教程：

我们针对上一篇教程的docker compose的启动配置，进行追加硬件加速内容。

intel处理，IGPU核显：

docker 容器追加参数：注意。。。是省略已有参数

services:
  frigate:
    privileged: true
    ...
    devices:
      - "/dev/dri:/dev/dri"

config.yml配置文件任意位置增加配置：
H264视频流，一般早期的摄像头基本都是264

ffmpeg:
  hwaccel_args: preset-intel-qsv-h264

hwaccel_args

ffmpeg:
  hwaccel_args: preset-intel-qsv-h265z

注意上面这两个配置，是qsv，需要10代处理器以上包含10代，早期硬件，调用参数我会在文章结尾添加，如需查看是否成功可以使用intel_gpu_top命令查看状态，或者在frigate的webui界面的系统区域查看是否有GPU相关信息。

NVIDIA显卡，计算卡：

docker 容器追加参数：注意。。。是省略已有参数

services:
  frigate:
    ...
    image: ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable
    deploy:   
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              device_ids: ['0'] 
              capabilities: [gpu]

config.yml配置任意位置增加：

ffmpeg:
  hwaccel_args: preset-nvidia-h264

配置完成后，可以使用nvidia-smi查看是否有ffmpeg的进程，或者进入frigate的webui界面系统区域查看是否有GPU信息。

教程到此结束！

结尾：

其实frigate支持很多平台的硬件加速，包括树莓派amd Intel nvidia 和RK3588这种开发板，但是我没都写，只是写了常用的两个平台，至于3588可能以后我会考虑买个开发板玩玩，之后在追加针对3588的配置教程。

这里我贴一张其他平台的ffmpeg的hwaccel_args方便大家参考！