Система видеонаблюдения Xeoma. Или не MotionEye единым...

26 октября 2021, 15:46

В бескрайних полях и просторах всевозможных тем, связанных с "Умным домом", существует немалое количество программ для видеонаблюдения с различным функционалом.

Данная статья коротко расскажет об одной из них.

Итак...

В поисках системы видеонаблюдения, которая, будучи установлена на Raspberry Pi 3B, будет полегче и менее глючная по сравнению с MotiomEye, но имеющая как минимум такой же функционал, я набрел на систему Xeoma. 

Так вот, Хеома от ФеленаСофт представляет собой не просто программу для видеонаблюдения.

Все гораздо интереснее... 

Система Сервер-Клиент. Сервер можно установить, например, на Raspberry 3, а клиент - на компьютер с Windows или Mac OS, или на смартфон с андроид или с iOS..

Существует полностью бесплатная версия (ограниченный функционал), пробная версия для тестирования (почти полный функционал) и коммерческие версии под разный бюджет и потребности, а также помесячная аренда лицензий!

При этом, клиент - бесплатное ПО. Лицензия нужна только для сервера. 

Простой интерфейс, понятные настройки. Множество функций от простых - типа Детектора движения, до сложных - типа Face ID, распознавание эмоций или оставленных предметов и т.д. Соответственно, функции аналитики тоже бывают бесплатными и платными.

Установка сервера

Давайте разберемся с установкой на примере Raspberry PI 3B (поддерживается также Raspberry Pi 1 B). Заходим на страничку загрузок и берем ссылку на актуальную версию программы. 

Или просто в  консоли вставляем и запускаем:

wget https://felenasoft.com/xeoma/downloads/latest/linux/xeoma_linux_arm7.tgz

Для х64 запускаем:

wget https://felenasoft.com/xeoma/downloads/latest/linux/xeoma_linux_arm8.tgz
1600x_image.png?1634662855

Далее распаковываем скачанный файл.

tar -xvf xeoma_linux_arm7.tgz

Для х64 запускаем:

tar -xvf xeoma_linux_arm8.tgz
1600x_image.png?1634662855

Добавим программу в автозапуск.

./xeoma.app -install -coreauto
1600x_image.png?1634662855

После завершения установки, увидим пароль доступа к серверу. Обязательно сохраняем его. 

Впоследствии мы будем вводить этот пароль в клиенте.

Говорят, если на малине имеется графическая оболочка, то можно запустить клиента двойным кликом по ярлыку xeoma.app.

Но так как у меня версия консольная, я буду устанавливать клиента на комп с Windows. 

Установка клиента

На той же странице загрузок скачиваем актуальную версию для Windows. Установка ничем не примечательная.

После запуска клиента, входим в Меню/Удаленный доступ/Подключение к удаленному серверу и в поле Адрес сервера XeomaClient или Ретранслятора вводим адрес нашей малины, а в поле Пароль вводим пароль, который мы сохранили ранее.

1600x_image.png?1634662855

Минимальные настройки

После подключения, система начнет автоматический поиск камер, находящихся в сети. И мою камеру система нашла сама и довольно быстро. Сервер умеет работать с множеством камер, не только находящимся в локальной сети, а еще и с USB камерами, камерами для Raspberry, любыми камерами в сети Интернет, вещающими поток...

Если после нахождения камер нас не перенесло в окно конфигурации сервера, нажимаем на Шестеренку и попадаем в конфигурацию.

Здесь мы произведем минимальную настройку системы. То есть обеспечим запись видео после определения движения в поле зрения камеры. 

Для этого нам понадобятся три модуля:

  •  "Универсальная камера"
  • "Детектор движения"
  • "Просмотр и архив"

Настройки модулей индивидуальны и у каждого будут свои. Потому на скринах покажу, как это сделано у меня.

1600x_image.png?1634566118
1600x_image.png?1634565924
1600x_image.png?1634565923
1600x_image.png?1634565923

После настройки всех модулей у нас все работает так, как мы и хотели. А именно, после появления движения включается запись видео.

В завершение...

Надеюсь, получилось коротко и понятно.

Еще хотелось бы добавить пару слов. Так сказать, свое мнение о системе, за время работы с ней в течение полугода.

  1. Система очень гибкая и многофункциональная. Причем, совсем бесплатной ее назвать нельзя. И наличие функций зависит от уровня лицензий. Чем выше уровень лицензии, тем больше модулей с крутым функционалом будет доступно.
  2. Система легче, комфортнее и функциональнее, чем MotiomEye. Процессор Raspberry Pi4 нагружается до 90% только при использовании модулей со сложным функционалом, тип "Распознавание лиц" или "Распознавание автономеров".
  3. Учитывая, что я использовал систему в рамках Умного дома, то обнаружилось несколько отсутствующих функций, которые мне очень нужны. Например, интеграция в MQTT, для получения сервером Умного дома информации о сработке модуля "Детектор движения". Что интересно, в Home Аssistant имеется стоковая интеграция Xeoma. Но это всего лишь проброс камер, сконфигурированных в Xeoma.
  4. На сайте Xeoma есть подробнейшее описание всех настроек системы, всех настроек модулей и прочая полезная информация.
  5. На сайте Xeoma есть раздел Акции, где можно без особых усилий, бесплатно получить бессрочную лицензию разных уровней на разное количество камер, выполняя различные условия.


Все новости мира умных домов - t.me/SprutAI_News или Instagram
Остались вопросы? Мы в Telegram - @SprutAI

Хочешь умный дом но нет времени разбираться?
Посмотри примеры работ и выбери себе интегратора.
  1. Антон Григорьев (Infinity)

    За такую статью могут дать бесплатную лицензию на камеры. 

    Остальным от 500 р. за Xeoma Starter, 2 камеры, бессрочная лицензия. 

    За 4 камера просят 3 200 р., по 800 р. за камеру.

    Я тут как то искал что то бесплатное и адекватное и пока пришел к мысли что если купить второй Synology то это ещё две лицензии на камеры и возможно их можно буде объединить в некий пул. Так себе конечно решение.
    Тема бесплатных программ для видеонаблюдения интересна...

  2. (fenst)
    (fenst) месяц назад

    Данная статья ОЧЕНЬ коротко расскажет об одной из них.

  3. (Alex55)
    (Alex55) месяц назад

    День добрый!
    Сделайте пожалуйста краткое сравнение 2-3 вариантов, кто уже пробовал разные варианты для УД!?
    По Xeoma уже понятно. Альтернативы?

  4. (Alex55)
    (Alex55) отредактировано месяц назад

    Вот ещё нашёл на sprut.ai - Motion Eye - что это, и зачем оно вообще?
    Ещё есть хорошие варианты?

  5. (alazart)
    (alazart) отредактировано месяц назад

    Перебрал несколько вариантов и сейчас использую бесплатное, но функциональное решение https://www.ispyconnect.com/. Есть возможность получения дополнительного функционала за подписку, но он мне не требуется, так как развернул сервер у себя, а не в облаке

  6. (ssuslov)
    (ssuslov) месяц назад

    https://frigate.video

    Для дома оптимально. Простой, мощный, бесплатный, интеграция в Home Assistant,  детекцию объектов может на процессоре, а может на Google Coral.

  7. (snkku)
    (snkku) 21 день назад

    А зачем видеонаблюдение на малине? По сути её задача с HA получить триггер от камеры или dvr и взять снапшот для обработки в deepstack(бесплатно и можно удаленно) и отсыла снапшота в мессенджер, если кого-обнаружило.

    • Владимир Карпенко (Reliable_bob)

      Безусловно, Вы правы. При наличии  dvr или другого оборудования для видеонаблюдения, нет смысла крутить видеосервер на малине.

  8. (hellad)
    (hellad) 4 дня назад

    Тоже сейчас изучаю вопрос видеонаблюдения в связке с умным домом. Ранее использовал связку MotionEye+Facebox в докере на моём Synology DS918+. Работает, но похоже не хватает производительности. В телеграм оповещения приходили не о всех случаях, когда на мой взгляд должно было распознано лицо.

    Пробовал Xeoma - вроде интересный вариант, но у меня слишком часто глючила и зависала программа (причём как в windows, так и в Ubuntu). Ну и для реализации интересных функций нужно готовить ощутимый бюджет.

    Есть ещё варинты типа :

    ZoneMinder - как многие opensource продукты похоже надо слишком во многое самому погружаться, чтобы настроить работающее без глюков решение.

    уже упомянутый выше DeepStack - пробую его сейчас в связке с также упомянутым Agent DVR, но вроде как тут нужно железо достаточно мощное. Для личного использование не требует оплаты лицензий. Есть поддержка MQTT и Home-Assistant.

    пока не тестировал имеющий c Home-Assistant интеграцию Frigate NVR, который вроде использует OpenCV и Tensorflow.

    платный и прожорливый BlueIris, который в последних версиях вроде как подружили с DeepStack.

    платная, но несравнимая по производительности программа NX Witness. Если ограничиться только записью по движению, без распознаваний, то близкий к оптимальному вариант. Скорость поиска по архиву впечатляет. Месяц дают на пробу полнофункциональную программу.

    Похоже в итоге буду выбирать между Agent DVR и NX Witness.

К списку статей

Устройства в материале

Raspberry Pi 3 Model B

Производитель: Raspberry Pi

Тематические чаты

Похожие статьи

25 сентября 2020, 11:49
Сенсорный монитор для управления умным домом. Настройка и использование.
30 августа 2019, 07:28
Несколько нетривиальных способов использования датчика открытия окон/дверей от Xiaomi/Aqara.
15 ноября 2018, 09:42
Способы автоматизации механических ворот
28 августа 2018, 09:48
От голого Raspbian до веб-интерфейса homebridge за четыре команды в терминале.
18 февраля 2020, 17:06
В данной статье описывается сборка слаботочного эл. щита на базе Wiren Board 6, а так же силового щита для небольшой квартиры.
01 октября 2019, 07:07
"У всякого в умном дому неведомо никому" (с) Народная мудрость
08 апреля 2020, 11:32
Голосовые уведомления через Xiaomi Gateway, Home Assistant и HomeKit. Пример реализации, кейсы применения.
24 августа 2018, 09:49
Как удаленно управлять Mac через Siri.
29 сентября 2018, 09:05
Мы рассмотрим как из камеры и кнопки (Mi/Aqara) сделать домофон для HomeKit
15 июня 2018, 12:13
Охранная система в гараж на ESP8266 с интеграцией в Apple HomeKit