在Synology NAS上使用go2rtc接入UniFi Protect摄像头流媒体
2025-05-26 03:04:45作者:曹令琨Iris
本文将详细介绍如何在Synology NAS上通过Docker部署go2rtc服务,并成功接入UniFi Protect摄像头的RTSP流媒体。go2rtc是一个轻量级的实时流媒体转换工具,能够将各种协议的视频流转换为标准格式,方便在浏览器或其他客户端中播放。
准备工作
在开始配置之前,请确保您已经具备以下条件:
- 一台运行Synology DSM系统的NAS设备
- 已安装并熟悉Synology的Container Manager(Docker管理工具)
- 获取了UniFi Protect摄像头的RTSP或RTSPS流地址
- 了解如何在路由器上配置端口转发
Docker容器部署
- 在Container Manager中搜索并下载最新的go2rtc镜像
- 创建容器时,确保映射以下端口:
- 1984: go2rtc的WebUI和管理端口
- 8554: RTSP协议端口
- 8555: RTMP协议端口
- 容器创建后无需立即配置环境变量
配置go2rtc
go2rtc的核心配置需要通过其Web界面完成,这是许多用户容易忽略的关键步骤:
- 在浏览器中访问NAS的IP地址加上1984端口(例如:http://192.168.1.100:1984)
- 进入WebUI后,点击"配置"选项卡
- 在配置文件中添加您的摄像头流媒体源,格式如下:
streams:
camera1:
- rtsp://192.168.1.1:7441/xxxxxxxxxxxx
- rtsps://192.168.1.1:7441/xxxxxxxxxxxx?enableSrtp
其中:
- camera1是您为这个流指定的名称(可自定义)
- 可以同时配置多个协议源(如RTSP和RTSPS),go2rtc会自动选择可用的协议
- xxxxxxxxxxxx部分替换为您摄像头的实际token
测试与使用
配置完成后,您可以通过以下方式测试流媒体是否正常工作:
- 在浏览器中访问:http://NAS_IP:1984/api/stream.m3u8?src=camera1
- 使用VLC等播放器打开:rtsp://NAS_IP:8554/camera1
- 在WebUI的"播放器"选项卡中直接测试播放
常见问题解决
-
"stream not found"错误:这通常表示配置未正确加载,请检查:
- 确保通过WebUI正确保存了配置
- 确认流名称(camera1)与访问时使用的名称一致
- 检查摄像头流地址是否能直接在VLC中播放
-
证书问题:如果使用RTSPS协议遇到证书错误,可以:
- 改用RTSP协议(如果网络环境安全)
- 在配置中添加"insecure_skip_verify: true"参数
-
性能优化:对于多路摄像头,建议:
- 为每个摄像头分配独立的流名称
- 考虑启用硬件加速(如果NAS支持)
高级配置
对于更复杂的使用场景,您还可以配置:
- 身份验证:为go2rtc添加访问控制
- 转码参数:调整视频质量以适应不同网络条件
- 录制功能:设置自动录像规则
- API集成:与其他智能家居系统联动
通过以上步骤,您应该已经成功在Synology NAS上部署了go2rtc,并能够流畅地访问UniFi Protect摄像头的视频流。go2rtc的轻量级特性和强大功能使其成为家庭和小型企业监控系统集成的理想选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
644
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
249
317
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873