Configurar Frigate NVR: detectores, zonas y Home Assistant (2026)

Frigate trabaja en dos etapas: una detección de movimiento barata localiza las regiones que merecen atención y después un modelo real de detección de objetos decide si contienen una persona, un coche, un perro o un paquete. Un NVR convencional se dispara con el cambio de píxeles, por eso avisa con los faros, la lluvia y los arbustos.

Compra un equipo Intel con iGPU y usa el detector OpenVINO si partes de cero; un módulo Hailo-8 si necesitas la latencia más baja por vatio; el detector ONNX si la máquina ya tiene una GPU NVIDIA. La documentación de Frigate indica que Coral ya no se recomienda en instalaciones nuevas, salvo cuando el consumo es una restricción inusualmente estricta.

Un mini PC Intel de serie N o Core i con 8–16 GB de RAM, un SSD para el sistema y un disco duro aparte para las grabaciones cubre una casa típica de cuatro a ocho cámaras. El cuello de botella rara vez es la CPU: son la memoria compartida, la resistencia de escritura del disco y si además quieres búsqueda semántica.

Configura dos flujos en el propio firmware de la cámara: un subflujo de 1280x720 a 5 fps para detectar y el flujo principal a resolución nativa a 15 fps para grabar, ambos en H.264 y con la misma relación de aspecto. El modelo de detección de Frigate trabaja con una entrada de 320x320, así que un flujo de detección 4K no aporta nada y dispara el coste de decodificación.

Usa Docker Compose sobre un equipo Debian en bare metal si quieres la vía soportada; usa el complemento de Home Assistant si aceptas menos control a cambio de una instalación en un clic. Ambos necesitan el mismo config.yml y el mismo broker MQTT.

**Una configuración funcional tiene cuatro bloques: mqtt, detectors, cameras con dos roles de flujo, y los filtros zones y review por cámara.** Todo lo demás tiene valores por defecto suficientes el primer día.

Las zonas filtran qué detecciones importan; las máscaras de movimiento impiden que Frigate mire siquiera una región. Usa una zona cuando el objeto es real pero irrelevante, y una máscara cuando el movimiento ni siquiera es un objeto. La presencia en zona se evalúa por el punto central inferior del recuadro, así que la zona debe cubrir el suelo donde están los pies o las ruedas, no la altura de las cabezas.

Configura primero la integración MQTT en Home Assistant, apunta Frigate al mismo broker y después instala la integración Frigate: crea entidades camera, image, sensor, switch y binary_sensor por cámara y por zona. Sin MQTT configurado antes, la integración se instala y no produce nada.

La búsqueda semántica te deja escribir «furgoneta negra en el acceso de noche» y obtener los clips coincidentes; el reconocimiento facial y el de matrículas convierten detecciones anónimas en detecciones con nombre, y ambos funcionan sin suscripción a Frigate+. Estas funciones cuestan RAM, no dinero.

Frigate+ merece la pena en cuanto tienes un falso positivo concreto y repetido que el modelo estándar no arregla; si no, los modelos gratuitos con buenas zonas hacen el trabajo. Cuesta 50 $ al año (facturación en USD) e incluye hasta 12 modelos afinados, con afinados adicionales a 5 $ cada uno.

Frigate convierte una cuota de nube recurrente por cámara en un coste de hardware único que no crece con el número de cámaras. A partir de dos cámaras, el punto de equilibrio suele caer dentro del primer año.

Cinco errores explican la mayoría de montajes fallidos de Frigate, y solo uno tiene que ver con el hardware.

Compra un mini PC Intel con 16 GB de RAM, ejecuta el detector OpenVINO en su iGPU, usa cámaras PoE con un subflujo de 720p a 5 fps y dedica la primera semana a las zonas en lugar de al hardware. Ese montaje cubre una casa normal y deja margen para añadir un Hailo-8 más adelante si crece el número de cámaras.