Double Take 與 Frigate 一起作為 NVR 處理鏡頭、快照的記錄及其處理對象檢測——當檢測到一個人時在攝像機圖像中尋找一個人。

步驟1:
Home Assistant 安裝 Home Assistant Double Take 附加組件
步驟2:
Home Assistant 安裝 Frigate 附加組件
步驟3:
首先輸入 MQTT 代理詳細信息，並確保包含您的 MQTT 詳細信息的 IP 地址、用戶名和密碼。這也需要與您的 Frigate 服務器連接的 MQTT 代理相同，因為這是它與 Frigate 通信以啟動人臉識別的方式：

mqtt:
  host: mqtt_IP
  username: mqtt-user
  password: mqtt-password

步驟4:
接下來輸入您的 Frigate 服務器的 URL，如果您在 Home Assistant 上運行 Frigate，那麼這將是與您的 Home Assistant 服務器相同的 IP 或主機名，端口為 5000。

frigate:
  url: http://frigate_IP:5000

步驟5:
最後要添加的是我們的DeepStack檢測器，一旦發現一個人，檢測器將處理我們從 Frigate 進行的人臉識別。在這種情況下，我們為此使用 DeepStack，但如果您想使用另一個檢測器 Compreface 或 Facebox，那麼您需要在此處稍微調整此配置。對於 DeepStack，我們需要輸入我們的 DeepStack URL，如果您使用的是 API 密鑰，那麼您也可以在此處指定，可以不用輸入，所以我將其留空：

detectors:
  deepstack:
    url: http://deepstack_IP
    key:
    timeout: 30

連接狀態MQTT、Frigate、DeepStack。如果它們顯示為紅色，那麼您需要仔細檢查設置和日誌，並且您可以訪問右上角的日誌。

步驟6:
訓練人臉識別
1.一旦你走到你的相機前並觸發Frigate，你應該會在你的matches中看到這樣的圖像：

2.從一開始，我們可以在這裡看到一些東西，首先它給我們的檢測器命名為 DeepStack，它還返回未知的名稱，因為我們還沒有訓練任何人臉。
3.現在我們要訓練一些人臉，以便我們可以開始匹配圖像。前往train，然後使用頂部的下拉菜單選擇添加新的，然後輸入您要匹配的人的姓名。現在我們有幾種方法可以在這裡匹配人臉，或者我們可以上傳我們自己的圖像進行訓練，或者我們可以使用相機本身的一些圖像來訓練它，或者兩者兼而有之。我將首先向您展示如何上傳圖片，點擊上傳按鈕，然後選擇一些圖片進行上傳，您可以一次選擇多張圖片。一旦你上傳了這些，DeepStack 就會開始根據你的臉訓練一個模型

步驟7:
Home Assistant 自動化，與一般 home assistant 自動化相同，通常我都利用 Node Red 去使用會比較有彈性，如傳line或telegram....
最後的話:
我知道訓練人臉識別並不是最簡單的工作，因為你必須使用命令行來完成它，所以將它內置到 UI 中超級有用。在下一個抓住你！