智能视频监控系统

Copyright © Quectel Wireless Solutions Co., Ltd. 2026. All rights reserved.


本项目是一款基于Quectel Pi H1智能主控板开发的智能视频监控系统。系统集成Frigate NVR网络视频录像机平台,依托计算机视觉技术,提供目标检测、人脸识别与事件记录等核心功能。

在设备兼容性上,系统支持多类型摄像头灵活接入:

  • USB摄像头:本地加载。

  • IPC(网络摄像头):基于ONVIF协议实现标准化设备控制,通过RTSP流媒体协议完成低延迟视频流传输。

系统配备Web可视化管理界面,用户可便捷实现实时监控与数据管理等操作,适用于家庭安防、商业监控等应用场景。

../../../_images/image_E1xLbR6c8o52FrxHxBoc7Lrxnzc.webp

开发资源汇总

开发配件清单

开发配件只是作为参考,不同的开发环境可能会有所差异,比如通过ssh远程连接进行开发,可以不使用USB拓展板,显示屏也可以根据需要进行替换。


配件名称


数量


规格参数

Quectel Pi H1智能主控板


1块

电源适配器


1个

HDMI线


1根


规格:HDMI 2.0;线长:1m;接口:HDMI-A(公头)-HDMI-D(公头)

网线


1根


线长:1m;传输速率:千兆;

CPU散热风扇(可选)


1个

扩展坞(可选)


1个

网络摄像头


1个

USB摄像头


1个

显示屏


1个


24英寸HDMI显示器

配件实物参考

../../../_images/image_TC70biJBMofLYTxfz3xcIPeDnze.webp

快速上手

开发准备

Quectel Pi H1 智能主控板出厂默认搭载 Debian 13 系统镜像,因此无需再次烧录镜像,仅需按照如下步骤操作即可。

硬件连接

完成以下所有硬件连接操作:

../../../_images/image_RL4JbQ4xAolBZIxORSQc5V5BnUd.webp
  1. 显示连接:将Micro HDMI线一端接入智能主控板的Micro HDMI接口,另一端接入显示器的HDMI接口。

  2. 网络连接:将网线一端接入智能主控板的千兆网口,另一端接入路由器的网口(确保路由器已联网)。

  3. 输入设备连接:将USB键盘、鼠标、usb摄像头接入扩展坞的USB接口,再将扩展坞接入智能主控板的USB接口;若用无线输入设备,将接收器插入扩展坞的USB口即可。

  4. 供电连接:将USB-A电源线的USB-A端接入电源适配器,USB-C端接入智能主控板的电源口(通常标注 POWER IN)。

  5. 散热风扇连接:先将散热风扇的排线插入智能主控板的FAN插槽中,再将散热器两端固定在主控板预留插孔中。

  6. 网络摄像头连接: 使用网络摄像头的自带电源线接通电源,并确保其与主控板处于同一局域网内。

连接完成参考

../../../_images/image_SsD4bVqY5oLvPwxu7qtcmJsPnlb.webp

项目实现

准备步骤

网络摄像头首次联网需要连接WiFi或路由器,且手机也需要连上路由器/热点的WiFi,然后再通过腾达app添加摄像头设备,详情查看网络摄像头的快速安装指南。

:要保证所有的单板电脑和网络摄像头在同一个局域网下,否则无法获取摄像头设备的RTSP视频流。

安装Docker

#卸载所有冲突的软件包
sudo apt remove $(dpkg --get-selections docker.io docker-compose docker-doc podman-docker containerd runc | cut -f1)
#设置Dockerapt仓库
sudo apt-get update
sudo apt-get install curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/debian/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/debian $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
#安装Docker软件包
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

启动Docker服务

#自动启动Docker服务
sudo systemctl start docker
#验证Docker是否正在运行
sudo systemctl status docker

如下图所示则Docker启动成功:

../../../_images/image_KrjMbdLPYokvt6xw0BdcMnGOnAf.webp

部署Frigate系统

#在根目录下新建frigate文件夹并创建配置文件
mkdir ~/frigate
cd frigate/
mkdir storage config 

点击下载配置文件 然后使用SCP命令上传文件至~/frigate目录下,参考 SCP文件拷贝,执行下面命令安装Frigate。

:确保 docker-compose.yml 文件在~/frigate目录下,否则无法执行下面命令。

sudo docker compose up -d

安装项目依赖库

在系统终端下运行下面命令安装项目依赖库。

pip install --upgrade pip
pip install onvif-zeep wsdiscovery opencv-python pyyaml

摄像头设备发现与配置

在~/frigate目录下,赋予camera_discover.py文件执行权限,运行后会自动扫描并生成 config.yml 文件来配置USB摄像头以及支持ONVIF协议的网络摄像头。

chmod +x ~/frigate/camera_discover.py
python3 camera_discover.py

:若无法运行camera_discover.py文件,请检查文件中的CONFIG_PATH路径是否正确指向 ~/frigate/config/config.yml

摄像头后台设置

在单板电脑系统中打开火狐浏览器输入"网络摄像头的IP地址",使用默认用户名:admin,密码:admin123456,进入后台设置音视频编码参数。

../../../_images/image_Xt7ybHMl4om1pYxxH7uc4Qq0nid.webp ../../../_images/image_GzoFbY2ndo61uDxskt9cCad5nfh.webp

:网络摄像头的IP地址可通过腾达APP查看设备信息获取。

启动Frigate服务

在系统终端下执行启动命令:

sudo docker compose -f  ~/frigate/docker-compose.yml down && sudo docker compose -f ~/frigate/docker-compose.yml up -d

启动完成后打开浏览器输入 “智能主控板的ip地址:5000” 即可访问frigate服务。

应用演示

实时监控功能演示

Live 界面可以实时观看系统的监控画面,支持多路摄像头同时显示:

../../../_images/image_N1XUbNxv6oZilXxEpGsciL5Qnbb.webp

审查功能演示

Review 界面可以查看不同时间段的安全事件警报,系统会自动检测并录制符合条件的对象(人、车等):

../../../_images/image_RjBUbRcCzoHFmnxdJg1c0Gl0nhd.webp

目标追踪功能演示

Explore 界面会显示配置文件中设置的追踪对象,如:人、车等,并展示检测框和置信度:

../../../_images/image_KSZXbXqmOoJi1jx0R6FcsL8enqe.webp

视频导出功能演示

  • Review 页面 → 右键(电脑)或长按(手机)回放条目 → Export;

  • 或在摄像头的 历史 页面 → 点击导出按钮.

../../../_images/image_XgbHb3JkWoUV6gxBnp4cDcAUnVd.webp

导出的视频会在主导航栏的 Export 页面管理并可下载。

../../../_images/image_ZEXnbZK9UosTokxtkLQcZR3onRb.webp

人脸识别功能演示

人脸识别功能通过将检测到的人脸与预先添加的人脸数据进行匹配,来识别已知的人员。当识别出已知人员时,他们的姓名将作为 子标签 添加。

Face Library 页面 → Add Face → Enter Face Name → Upload Face Image → Next →Done添加人脸,当Frigate检测并尝试识别人脸时,它会出现在人脸库的 训练 标签页中,同时显示相关的识别置信度。

../../../_images/image_EXMBb5WVUoVdjRx7aSzceKOWnwd.webp

注:更多功能及玩法请参考 Frigate官方网站

技术支持与贡献

如在使用过程中遇到问题,欢迎在 移远官方论坛 提交技术咨询,我们的技术支持团队将及时为您解答。