Frigate: Lokale Kameras ohne Cloud

Der lokale Gegenentwurf zur Cloud-Kamera

Cloud-Kameras sind bequem eingerichtet – aber jede Aufnahme läuft über fremde Server, und ohne Monatsabo gibt es oft nur Standbilder oder sieben Tage Historie. Frigate geht den anderen Weg: Die Open-Source-Software läuft auf deiner eigenen Hardware, analysiert Kamerabilder lokal und speichert Aufnahmen auf deiner eigenen Festplatte. Kein Cloud-Konto, keine monatlichen Gebühren, keine Bewegungsdaten bei einem Anbieter.

Frigate ist ein vollständiger NVR (Network Video Recorder): Die Software verbindet sich per RTSP mit deinen Kameras, erkennt Personen, Fahrzeuge und Tiere in Echtzeit und legt Ereignisse samt Snapshot und Videoclip ab. Über MQTT spricht Frigate direkt mit Home Assistant oder ioBroker – die Grundlage für Automationen wie „Licht an, wenn eine Person am Eingang erkannt wird“.

Was Frigate anders macht

• Alles bleibt im Haus: Videostreams, Objekterkennung und Speicherung laufen auf deinem Server. Fällt das Internet aus, nimmt Frigate einfach weiter auf.
• Objekterkennung statt Pixel-Alarm: Frigate unterscheidet Personen, Fahrzeuge, Tiere und Pakete. Bewegungsalarme durch Schatten, Regentropfen oder Äste gehören damit weitgehend der Vergangenheit an.
• Offene Standards: RTSP für das Bild, MQTT für Ereignisse, dazu REST-API und Web-UI. Kein Hersteller kann Funktionen abschalten, Preise erhöhen oder den Dienst einstellen.
• Home Assistant an Bord: Die offizielle Integration erzeugt Entitäten automatisch per MQTT-Discovery; Live-Bilder kommen über den integrierten go2rtc-Stream mit geringer Latenz.

Wusstest du schon?

Frigate ist nicht auf Home Assistant angewiesen. Der NVR läuft eigenständig und veröffentlicht alle Ereignisse per MQTT – auch ioBroker, Node-RED oder ein eigenes Dashboard können direkt darauf zugreifen.

Hardware: Server und Beschleuniger

Frigate transkodiert Videostreams und führt ein neuronales Netz für die Objekterkennung aus – beides kostet Rechenleistung. Die gute Nachricht: Für die meisten Heime reicht günstige Hardware.

Server: Pi für den Start, Mini-PC für mehrere Kameras

• Raspberry Pi 4/5 (1 Kamera, Einsteiger): Mit einem Raspberry Pi 4🛒(öffnet in neuem Tab) startest du günstig und stromsparend. Ohne Beschleuniger schafft die CPU etwa 5–8 FPS bei der Erkennung einer 720p-Kamera – genug für zuverlässige Personen-Erkennung, aber mit wenig Reserven für weitere Kameras.
• Mini-PC mit Intel N100 (2–6 Kameras, Empfehlung): Ein Beelink Mini S12 Pro🛒(öffnet in neuem Tab) oder ein gebrauchter Leasing-Rückläufer bietet x86-Leistung, eine echte SSD und kann die Intel-iGPU für die Erkennung nutzen (OpenVINO). Das ist die entspannteste Wahl für wachsende Setups.
• Google Coral USB (Beschleuniger): Der Google Coral USB Accelerator🛒(öffnet in neuem Tab) übernimmt die Objekterkennung und hebt die Rate auf 15–25 FPS. Auf dem Pi ist er praktisch Pflicht, auf dem Mini-PC ein Komfort-Plus.

Pro-Tipp

Kaufe nicht nach Maximalwerten: Starte mit einer Kamera, beobachte die CPU-Last in der Frigate-UI und skaliere erst dann. Ein zu groß dimensionierter Server kostet Strom und Geld, das in besseren Kameras sinnvoller investiert ist.

Kameras: RTSP, ONVIF, PoE

Frigate spricht mit jeder Kamera, die einen lokalen RTSP-Stream liefert. Prüfe vor dem Kauf drei Punkte:

1. RTSP ohne Cloud-Zwang: Die Kamera muss einen lokalen Stream anbieten, zum Beispiel rtsp://benutzer:passwort@192.168.30.10:554/stream1. Reine Akku-Kameras liefern meist keinen dauerhaften RTSP-Stream und fallen damit raus.
2. ONVIF für Komfort: ONVIF ermöglicht PTZ-Steuerung und Autotracking. Für reine Überwachung mit festem Bildausschnitt reicht RTSP allein.
3. Zwei Stream-Profile: Ein niederauflösender Detect-Stream (720p, 5 FPS) für die Erkennung und ein hochauflösender Record-Stream (1080p oder 2K) für Aufnahmen. Diese Trennung entlastet die CPU drastisch.

Kabel schlägt Funk: PoE-Kameras (Power over Ethernet) hängen an einem Netzwerkkabel, das Strom und Daten liefert – keine WLAN-Aussetzer, keine Akupflege, dauerhafte Aufnahmebereitschaft. Wenn es WLAN sein muss, ist die Reolink E1 Zoom🛒(öffnet in neuem Tab) ein Beispiel für eine Kamera mit lokalem RTSP-Stream und SD-Karte.

Pro-Tipp

Lege für jede Kamera ein eigenes starkes Passwort an und ändere die Standardzugangsdaten sofort. Der RTSP-Zugang ist ein Vollzugriff auf das Bild – Standardpasswörter sind das größte Einfallstor bei IP-Kameras.

Installation: Add-on oder Docker

Variante 1: Home-Assistant-Add-on (empfohlen)

1. In Home Assistant unter Einstellungen → Add-ons den Community-Add-on-Store öffnen und Frigate installieren.
2. Stelle sicher, dass der Mosquitto-Broker läuft – Frigate veröffentlicht alle Ereignisse über MQTT.
3. Nach dem Start erreichst du die Frigate-Web-UI über Port 5000; der integrierte go2rtc-Stream liefert die Live-Ansicht.

Variante 2: Docker-Container

Auf einem eigenständigen Server läuft Frigate als Docker-Container mit dem offiziellen Image ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable. Die config.yml und der Aufnahmeordner werden als Volumes gemountet. Diese Variante eignet sich, wenn NVR und Smart-Home-Zentrale bewusst getrennt laufen sollen – die MQTT-Anbindung bleibt identisch.

Konfiguration: die config.yml

Frigate wird vollständig über eine YAML-Datei konfiguriert. Ein minimales Setup mit einer Kamera sieht so aus:

mqtt:
  host: core-mosquitto
  user: frigate
  password: MQTT_PASSWORT

cameras:
  haustuere:
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://CAMERA_USER:CAMERA_PASSWORT@CAMERA_IP:554/detect
          roles:
            - detect
        - path: rtsp://CAMERA_USER:CAMERA_PASSWORT@CAMERA_IP:554/main
          roles:
            - record
    detect:
      enabled: true
    record:
      enabled: true
      retain:
        days: 7
    snapshots:
      enabled: true

Die beiden roles sind der Kern des Setups: detect nutzt den leichten 720p-Stream für die Objekterkennung, record schreibt den hochauflösenden Stream auf die Platte. Ersetze die Platzhalter CAMERA_USER, CAMERA_PASSWORT, CAMERA_IP und MQTT_PASSWORT durch deine echten Werte – die Stream-Pfade findest du im Handbuch deiner Kamera.

Zonen und Masken: weniger Fehlalarme, mehr Datenschutz

Direkt in der Kamera-Sektion definierst du Bereiche, die Frigate auswerten oder ausblenden soll:

    zones:
      eingang:
        coordinates: 0.10,0.10,0.90,0.10,0.90,0.60,0.10,0.60
    privacy_mask:
      - coordinates: 0.00,0.00,0.15,0.00,0.15,1.00,0.00,1.00

• Zonen lösen Ereignisse nur in definierten Bereichen aus – eine Person auf dem Gehweg erzeugt dann kein Ereignis, obwohl sie im Bild ist.
• Privacy Masks schwärzen fremde Bereiche (Nachbarfenster, Gehweg) dauerhaft im Bild.
• Motion Masks unterdrücken die Bewegungsanalyse in unruhigen Bereichen wie Baumkronen, ohne das Bild zu verändern.

Aufnahmen und Speicher planen

Eine durchgehend aufgezeichnete 1080p-Kamera erzeugt je nach Bitrate etwa 20–40 GB pro Tag. Vier Kameras mit sieben Tagen Retention landen damit schnell bei 600 GB bis über 1 TB. Zwei Stellschrauben senken den Bedarf deutlich:

• Nur Ereignisse behalten: Mit mode: motion oder mode: active_objects unter record.retain speichert Frigate nur Segmente mit relevanter Bewegung – für viele Setups reichen dann 50–100 GB pro Kamera und Monat.
• Snapshots für Push, Clips für die Analyse: Für Benachrichtigungen genügt meist ein JPEG-Snapshot; der Videoclip bleibt für den Blick in die Frigate-UI.

Eine SSD ist Pflicht: Daueraufzeichnung mit ständigen Schreibzyklen zerstört SD-Karten in Wochen. Im Mini-PC steckt eine NVMe- oder SATA-SSD, am Pi hängt idealerweise eine USB-SSD.

Home Assistant und Benachrichtigungen

Sobald Frigate läuft, verbindet die offizielle Home-Assistant-Integration beide Systeme per MQTT-Discovery. Pro Kamera bekommst du:

• Binärsensoren für Bewegung und erkannte Objekte, zum Beispiel binary_sensor.haustuere_person_occupied
• Kamera-Entitäten mit Live-Bild über go2rtc (WebRTC, geringe Latenz)
• Sensoren für aktive Ereignisse und Erkennungsstatistiken

Eine typische Benachrichtigung filtert auf das MQTT-Topic frigate/events: Der Automation-Trigger prüft, ob das erkannte Objekt eine Person ist und in der Zone eingang liegt – erst dann geht die Push-Nachricht raus. So klingelt das Handy nur bei echten Ereignissen, nicht bei jeder Katze und jedem Schatten.

Netzwerk, Backup, Datenschutz

Kameras isolieren

Kameras gehören in ein eigenes VLAN ohne Internet-Zugriff – genau wie es der Guide Netzwerk-Hygiene beschreibt. Frigate und der MQTT-Broker dürfen mit dem Kamera-VLAN sprechen; die Kameras selbst brauchen kein einziges Ziel im Internet. Das blockiert Hersteller-Telemetrie und verhindert, dass eine angreifbare Kamera zum Sprungbrett ins Heimnetz wird.

Backup

Sichere zwei Dinge: die config.yml (klein, gehört in jedes Backup) und – je nach Bedarf – den Aufnahmeordner. Aufnahmen sind groß; ein vollständiges Backup ist selten nötig, wenn du auf Ereignis-Aufzeichnung setzt und die Clips, die du behalten willst, lokal nachsortierst.

Erst die Rechtslage, dann die Zonen

Lokal zu speichern ist ein großer Datenschutz-Vorteil – befreit dich aber nicht von den Regeln zur Videoüberwachung. Bevor du montierst, klärt der Artikel Überwachungskameras: Was ist erlaubt? Bildausschnitt, Hinweispflicht und Mietrecht. In Frigate setzt du die Vorgaben danach technisch um: Privacy Masks schwärzen fremde Flächen dauerhaft, Motion Masks ignorieren dort Bewegung, und Zonen lösen Ereignisse nur auf deinem eigenen Grundstück aus.

Wusstest du schon?

Privacy Mask und Motion Mask sind nicht dasselbe: Die Privacy Mask schwärzt Pixel sichtbar im Bild – wichtig, wenn es um die DSGVO-Argumentation geht. Die Motion Mask unterdrückt nur die Analyse. Für fremde Flächen im Bild brauchst du beides.

Fazit: kaufen statt mieten

Frigate ist der konsequente Gegenentwurf zur Cloud-Kamera: einmal Hardware anschaffen, konfigurieren, fertig – keine Abo-Falle, keine abgeschalteten Funktionen, keine Videodaten auf fremden Servern. Der Preis ist etwas Einarbeitung: RTSP-Adressen, eine YAML-Datei und ein MQTT-Broker. Wer Home Assistant schon nutzt, hat alle Bausteine bereits im Haus.

Starte mit einer Kamera und dem Pi oder einem gebrauchten Mini-PC, lerne Zonen und Masken kennen – und skaliere erst, wenn das Setup stabil läuft.