Frigate

Qué es

Frigate es un grabador de vídeo en red (NVR) open source y self-hosted, creado por Blake Blackshear, que añade detección de objetos por IA en tiempo real para cámaras IP. Procesa los flujos de vídeo en local usando OpenCV y TensorFlow, de modo que las imágenes nunca salen de tu equipo. Se integra de forma muy estrecha con Home Assistant y se publica bajo licencia MIT (la marca y el logo “Frigate” están registrados aparte).

Para qué sirve

• Grabar las cámaras IP 24/7 con retención de vídeo basada en los objetos detectados.
• Detectar personas, coches y otros objetos en tiempo real para disparar alertas precisas y reducir falsos positivos frente a la simple detección de movimiento.
• Definir zonas y máscaras para que las alertas solo salten en áreas concretas de la escena.
• Centralizar la videovigilancia dentro de Home Assistant, OpenHAB, Node-RED o cualquier sistema compatible con MQTT.

Cuándo usarlo

Es ideal cuando quieres una solución de videovigilancia privada, sin suscripción a la nube y con todo el procesamiento en casa, especialmente si ya usas Home Assistant. Frente a alternativas como Shinobi o ZoneMinder, destaca por la detección de objetos por IA acelerada por hardware. No es la mejor opción si buscas una cámara llave en mano sin montar servidor ni configurar archivos YAML.

Ejemplo

Frigate se despliega habitualmente con Docker. Una configuración mínima en docker-compose.yml y un config.yml quedaría así:

# docker-compose.yml
services:
  frigate:
    container_name: frigate
    image: ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable
    restart: unless-stopped
    shm_size: '256mb'
    devices:
      - /dev/bus/usb:/dev/bus/usb # Google Coral por USB
    ports:
      - '8971:8971'
    volumes:
      - ./config:/config
      - ./storage:/media/frigate

# config/config.yml
mqtt:
  enabled: false

detectors:
  coral:
    type: edgetpu
    device: usb

cameras:
  salon:
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://usuario:clave@192.168.1.10:554/stream
          roles:
            - detect
    detect:
      width: 1280
      height: 720

Tras levantar el contenedor, la interfaz web queda disponible en el puerto 8971, donde puedes ver las cámaras, editar zonas y máscaras y revisar los eventos detectados.

Puntos clave

• Detección de objetos por IA en local con aceleradores de hardware: Google Coral EdgeTPU, Hailo-8/8L, GPUs NVIDIA (CUDA), Intel OpenVINO y Apple Silicon.
• Re-streaming RTSP y soporte de WebRTC y MSE para vídeo en directo con baja latencia, reduciendo las conexiones a la cámara.
• Integración nativa con Home Assistant (entidades de cámara, sensores y eventos) y comunicación vía MQTT con otros sistemas domóticos.
• Interfaz web propia con editor de zonas y máscaras, y demo pública disponible.

Ten en cuenta

Frigate es un proyecto activo y bien mantenido (última versión v0.17.1, marzo de 2026), pero requiere montar tu propio servidor y configurarlo mediante archivos YAML. Para un rendimiento aceptable se recomienda un acelerador de IA y una CPU Intel con instrucciones AVX/AVX2; el Coral EdgeTPU ya no se aconseja para instalaciones nuevas. El núcleo es gratuito y open source (MIT), pero existe un servicio de pago opcional, Frigate+, que ofrece modelos personalizados entrenados con tus propias imágenes.