Reolink 免费 AI 运动检测与 Home Assistant 集成，AI 工具指南

使用 Reolink 摄像头和 Home Assistant，通过 AI 驱动的运动检测系统增强您的家庭安全。本指南提供了一种使用现成工具设置免费且有效的系统的全面分步方法。通过将 Reolink 摄像头与 iSpy、AI-Tool 和 Deepstack AI 集成，您可以实现智能运动检测，并通过 Home Assistant 接收及时通知。

要实现此 AI 运动检测系统，您需要以下组件： * **Reolink 摄像头：** (例如，RLC-520, RLC-810A) - 这些摄像头提供运动检测的视频流。 * **iSpy v7.2.1.0 64 位 (免费软件)：** 此软件管理摄像头流并在检测到运动时捕获图像。 * **AI-Tool：** 此工具使用 AI 处理捕获的图像以识别特定对象。 * **Deepstack AI：** 此 AI 引擎执行对象检测。 * **Home Assistant：** 此家庭自动化平台集成所有组件并提供通知。

1. **安装 iSpy：** 在您的 Windows 计算机上下载并安装 iSpy。 2. **添加摄像头：** * 打开 iSpy 并使用“使用向导添加 IP 摄像头”选项。 * 对于 Reolink RLC-520 和 RLC-810A，选择“未列出”并手动添加品牌和型号。 * 勾选“扫描 RTSP 地址”框并单击“下一步”。 * 输入摄像头的用户名/密码。 * 如果您知道摄像头的 IP 地址，请手动输入或单击“扫描本地网络”。 * 选择流。建议使用子流（例如，FFMPEG:410:rtsp://user:password@IP Address:554/h264Preview_01_sub）以减少网络流量。 3. **命名摄像头：** 添加后，使用“编辑摄像头”选项重命名摄像头。

1. **运动检测选项卡：** * 转到“编辑摄像头”屏幕并选择“运动检测”选项卡。 * 在您希望检测运动的区域绘制检测区域。覆盖整个区域是可以的，因为 AI 会优化检测。 2. **图像选项卡：** * 启用“启用本地保存”，并将“保存时”设置为“运动检测”。 * 如果需要，删除“叠加文本”。 3. **存储选项卡：** * 将“媒体位置”设置为一个您容易记住的文件夹（例如，C:\aiinput\video\CameraName\Grabs）。 * 启用“存储管理”以在设定的时间段后（例如，24 小时）自动删除图像。

1. **安装 Deepstack AI：** 下载并安装适用于 Windows 的 Deepstack AI。 2. **下载 AI-Tool：** 从 GitHub 获取 AI-Tool .zip 文件。 3. **解压 AI-Tool：** 将 .zip 文件夹的内容解压到 Program Files 等位置。

1. **DeepStack 选项卡：** * 选择您的 Deepstack 安装文件夹。 * 将 API 设置为“检测 API”，模式设置为“高”，并选择一个端口（例如，83）。 * 勾选“自动启动 Deepstack”。 2. **设置选项卡：** * 将“默认输入路径”设置为 iSpy 中用于媒体位置的文件夹。 * 将“Deepstack URL”设置为 localhost:port#（例如，localhost:83）。 * 勾选“用户登录时启动”。 3. **摄像头选项卡：** * 单击“添加”并为摄像头命名（例如，FrontDoor）。 * 将“输入文件夹”设置为 iSpy 的图像文件夹（例如，C:\aiinput\video\FrontDoor\Grabs）。 * 选择您希望检测的相关对象（例如，Person, Car）。 4. **MQTT 设置：** * 在“操作”下，单击 MQTT 旁边的“设置”。 * 输入您的 Home Assistant MQTT 代理服务器:端口（例如，192.168.0.72:1883）和凭据。 * 主题将是 ai/[Camera]/motion [Detection]，它会传递一个类似 ai/FrontDoor/motion Person 的负载。 * 设置“冷却时间”以避免过多的通知（例如，一分钟）。

更新您的 Home Assistant `Configuration.yaml` 文件以监听来自 AI-Tool 的 MQTT 负载。以下是一个示例配置： ```yaml binary_sensor: - platform: mqtt name: “Motion - Front Door - Vehicle” device_class: motion state_topic: “ai/FrontDoor/motion” payload_on: “Car” off_delay: 60 - platform: mqtt name: “Motion - Front Door - Person” device_class: motion state_topic: “ai/FrontDoor/motion” payload_on: “Person” off_delay: 60 ```

在 Home Assistant 中创建自动化，以根据 MQTT 消息触发操作。例如，当检测到车辆时发送通知： 1. **名称：** 运动检测 - 前门 - 车辆 2. **模式：** 单次 3. **触发器：** * 类型：MQTT * 主题：ai/FrontDoor/Motion * 负载：Vehicle 4. **操作：** * 类型：调用服务 * 服务：Notify.mobile_app_iphone * 服务数据： ```yaml message: Motion Detection - Front Door - Vehicle data: attachment: content-type: jpeg push: category: camera entity_id: camera.front_door ```

* **误报：** 调整 AI-Tool 中的检测区域和对象检测设置以最大程度地减少误报。 * **网络流量：** 使用 Reolink 摄像头的子流有助于减少网络负载。 * **冷却时间：** 在 AI-Tool 中设置适当的冷却时间可防止通知泛滥。 * **Deepstack 性能：** 确保 Deepstack AI 运行顺畅并拥有足够的资源。

遵循本指南，您可以使用 Reolink 摄像头、iSpy、AI-Tool 和 Deepstack AI 与 Home Assistant 集成，设置一个强大且免费的 AI 驱动的运动检测系统。该系统提供智能对象检测和及时通知，显著增强您的家庭安全。