推荐使用:Home Assistant Reolink 插件 - 智能家居监控的新篇章
2024-06-07 23:13:41作者:卓炯娓

如果你正在寻找一种将你的Reolink设备无缝集成到智能家居系统中的方法,那么这个开源的Home Assistant Reolink插件无疑是最佳选择。它由开发者fwestenberg精心打造,让您的Reolink摄像头轻松融入Home Assistant生态,实现全方位的家庭安全监控。
项目简介
Home Assistant Reolink插件允许您在Home Assistant平台上与Reolink的各类设备进行交互,包括但不限于摄像头和NVR等。借助这个插件,您可以实时查看视频流、控制PTZ功能、调整传感器灵敏度,以及管理和接收运动检测报警。
项目技术分析
该插件通过自定义组件的方式集成,支持手动安装和HACS(Home Assistant Community Store)一键安装。其核心技术点包括:
- 支持Reolink设备的标准服务,如设置敏感度、背光补偿和日夜模式。
- 提供了额外的服务接口,包括PTZ控制、设定敏感度和日/夜模式等,方便用户按需调整。
- 自动创建相机实体,提供配置选项,如切换主/子流、协议和通道。
- 带有实时运动检测的二进制传感器,可根据需求设置关闭延迟。
- 集成开关控制,例如邮件提醒、FTP上传、红外灯和录音功能。
应用场景
- 家庭安防:利用Reolink摄像头和插件,您可以设置多角度监测,一旦发生异常,立即收到警告并查看实时画面。
- 商业监控:无论是在办公室还是零售商店,这款插件都能为您提供稳定可靠的视频监控解决方案。
- 远程访问:只要家里的Home Assistant服务器可从本地网络访问,您就能在全球任何地方查看家中情况。
项目特点
- 灵活性:无论是手动还是通过HACS,安装过程简单快捷,兼容不同类型的Reolink设备。
- 全面性:提供全方位的设备控制服务,包括PTZ操作和多种模式设定。
- 易用性:在Home Assistant界面内即可完成所有配置,无需专业知识。
- 智能报警:集成运动检测传感器,动态调整警报敏感度,减少误报。
- 拓展性强:可与其他Home Assistant组件结合,打造个性化的家庭自动化系统。
现在就加入Home Assistant Reolink插件的大家庭,让您的Reolink设备发挥出最大潜能,享受更智能、更便捷的家庭监控体验吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
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++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K