O.P.
刚刚购买了其中一个 https://coral.ai/products/accelerator/ 来插入 Viseron 或 Frigate，以获得基于 Linux 的 NVR 系统，并具有一些有趣的 AI。
我已经检查过与 Viseron 的作者合作，一旦 Docker 启动并运行，安装似乎很简单，因为 Python 3.9 可以在 Docker 容器中运行，而不必安装在 Linux 机器上（对我来说运行 Python 3.10）
我有兴趣了解还有谁拥有它，以及您已经设法用它做什么。
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是的，我有一个并且正在运行它在我的 Docker 主机上并传递到 Frigate 容器 - 对此非常满意 - 可能会再获得一个，这样我就可以尝试通过我的 ESXI 主机将其传递到运行 Frigate（在 Docker 中）的 Linux 虚拟机，这会让我更高兴，但是第一次设置它时没有时间乱搞。
Craig
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O.P.
我的计划是继续使用我的专用 TP-连接 NVR 进行 24/7 录制，并带有哑运动检测，并仅使用 Linux 服务器进行 Smarts，例如物体识别、图像分类、人脸识别、戴棒球帽等。
当真正感兴趣的东西时发生（这会因相机而异），我希望它能够向我的手机发送主动警报，并可能拍摄一些短视频或静态照片以进行进一步调查 - 甚至可能触发警报或泛光灯或其他东西。
期待看到我能想出什么。
我在 Linux docker 机器上安装了 CompreFace，这是面部识别模块 - 花了我大约 10 分钟（包括下载时间），另外还花了 10 分钟分钟加载一些照片并训练它 - 绝对令人惊叹！期待将其连接到我的相机 - 但要做到这一点，我需要使用 Coral 使对象识别可靠地工作。
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并没有真正添加太多我的相机设置非常即插即用，但我刚刚在我运行家庭助理的 NUC 的 wifi 卡插槽中安装了 m.2 版本的 Coral（比 USB 版本便宜得多）。不使用 docker 或其他任何东西，一旦我将它添加到 frigate 配置文件中，Frigate 插件就会立即拾取它。工作起来就像一个魅力。
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让 USB 版本的 Coral 在 ESXi 下工作是很困难的。该设备首先显示为 Global Unichip USB 设备，然后更改其 USB ID。这使得将其可靠地映射到 VMware 来宾变得“棘手”。
最后，我无法忍受所有麻烦，并使用了英特尔 NCS 2。它不再制造，也不再生产。不提供与 Coral 相同的性能，但它可以直接与 ESXi 配合使用，并且与 Frigate 配合使用时的性能比使用 CPU 检测器要好一个数量级。
让 Coral 在 VMware 下工作的权威指南似乎成为此博文：
https://williamlam.com/2023/
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