Fonctions

Vidéosurveillance

Caméras, enregistrements, détection et analyse IA.

Le menu Sécurité (ancien menu « Alarme ») réunit une alarme à secteurs proche des centrales professionnelles et un enregistreur vidéo intégré (NVR) : caméras en direct, enregistrement, détections, relecture sur une frise, exports.

Alarme et vidéosurveillance domotiques : non certifiées (NF&A2P, EN 50131), elles ne remplacent ni une alarme certifiée ni une télésurveillance.

Alarme

Vocabulaire

Types de détecteurs

Options par détecteur : modes, délai d'entrée propre, carillon, contournable, silencieux, double détection (deux activations en 2 min), caméras associées, inversé, hors service.

Comportements

• Délai de sortie par mode : les détecteurs d'intrusion sont ignorés. À la fin, une ouverture restée ouverte ouvre un délai d'entrée ; un détecteur de mouvement encore actif est ignoré jusqu'à sa prochaine détection.
• Armement avec ouvertures : refus avec la liste (ou contournement explicite / automatique selon le réglage). Un détecteur non contournable bloque.
• Armer est refusé pendant un délai d'entrée ou un déclenchement : il faut désarmer avec un code.
• Limite de déclenchements par détecteur et par armement (3 par défaut).
• Intrusion confirmée : un second détecteur différent dans la fenêtre de confirmation (10 min).
• Alarme annulée : désarmée dans la minute qui suit le déclenchement → notification « annulée ».
• Sirènes par nature d'alarme et par secteur, avec un retard possible (levée de doute) ; relancées après un redémarrage, et dès qu'une sirène redevient disponible.
• Mode test d'un secteur (30 min au plus) : chaque activation est notée, rien ne sonne.
• Programmation : armer, désarmer ou rappeler d'armer à heure fixe (éventuellement seulement si tout le monde est parti).
• Présence : quand tout le monde est parti (téléphones), rappel ou armement Totale automatique ; au retour d'une personne alors que l'alarme est armée, rappel de désarmer.
• Défauts : capteur indisponible, supprimé, pile faible (< 15 %), sirène indisponible.
• Redémarrage : l'état est restauré ; les délais reprennent ; un délai d'entrée échu pendant l'arrêt déclenche l'alarme.

Personnes et codes

• Plusieurs codes par personne, 4 à 8 chiffres, jamais stockés en clair (empreinte HMAC-SHA256 avec une clé propre à l'installation, <données>/alarm-codes.key) ; deux codes identiques sont refusés.
• Types : habituel, sous contrainte (désarme en apparence, prévient discrètement les contacts choisis, rien n'apparaît sur les écrans), temporaire (dates, et plages horaires possibles), à usage unique (ou nombre d'utilisations).
• Droits par code : armer, désarmer, modes permis ; par personne : secteurs permis.
• Blocage du clavier après N codes erronés (5 par défaut, 2 min) ; alerte sabotage possible.
• Le code personnel des comptes My Habita reste accepté (réglable).

Vidéosurveillance

Architecture

caméra ──RTSP──► go2rtc (lancé par le moteur, 127.0.0.1) ──┬── direct : WebRTC / MSE (relais du moteur) / HLS (Android)
                                                           ├── ffmpeg « Recorder » : segments MP4 → stockage
                                                           └── ffmpeg « Analyzer » : 5 images/s 160×120 (mouvement) + vignette
                                                                 + 2 images/s couleur ≤ 416 px ──► analyse IA (ai-worker)
caméra ──ONVIF──► My Habita : profils, PTZ, préréglages, événements (personne, véhicule…)

• Une seule connexion à la caméra, partagée par le direct, l'enregistrement et l'analyse.
• go2rtc écoute sur 127.0.0.1 (API 1984, RTSP 8554) avec un mot de passe tiré au hasard à chaque lancement ; seul le port WebRTC 8555 (TCP/UDP) est ouvert au réseau local.
• Enregistrement sans réencodage (-c:v copy), son converti en AAC, segments MP4 fragmentés de 10 s : <stockage>/<caméra>/<AAAA-MM-JJ>/<ms>.mp4, indexés dans <données>/video.db (reconstructible : Relire les dossiers).
• Aperçus de la frise : une petite image par segment (240 px de large, 2 à 8 Ko), <ms>.jpg à côté du <ms>.mp4, faite par ffmpeg dès que le segment est terminé (première image clé, ≈ 60 ms), ou à la demande pour un segment plus ancien (par lots de 6 dans un même ffmpeg) ; effacée avec son segment par la conservation, les aperçus orphelins par Relire les dossiers.
• Mode événements : l'enregistreur tourne en continu mais seuls les segments autour des événements (secondes avant / après) sont gardés ; les autres sont effacés après quelques minutes.
• Conservation par caméra (jours en continu, jours pour les événements), favoris jamais effacés, quotas par stockage (taille maximale, espace libre minimal).
• Mode privé (manuel, alarme désarmée, quelqu'un à la maison) : ni direct, ni enregistrement, ni analyse par My Habita.

Ajouter une caméra

Sécurité → Caméras → Ajouter. Choisissez la marque (Tapo, VIGI, Reolink, Hikvision, Dahua, Amcrest, Axis, Foscam, Uniview, EZVIZ, Imou, UniFi Protect, eufy, ONVIF générique, autre RTSP), saisissez l'adresse IP et les identifiants, puis Tester : My Habita interroge la caméra en ONVIF (ou essaie les adresses habituelles de la marque), ouvre les flux, affiche une image, le codec et la définition.

TP-Link Tapo : dans l'application Tapo, Réglages → Paramètres avancés → Compte de la caméra ; ONVIF sur le port 2020, flux stream1 (principal) et stream2 (secondaire).

Rechercher : WS-Discovery (ONVIF) sur le réseau local ; pour des caméras sur un autre VLAN, indiquez le réseau (192.168.50.0/24) : sondes ONVIF et test du port RTSP sur chaque adresse.

Stockages

Le stockage par défaut est /var/lib/myhabita/recordings. Pour enregistrer ailleurs (disque, partage réseau), le dossier doit être autorisé pour le service (protection systemd) :

sudo myhabitactl nvr-storage add /srv/videos
sudo myhabitactl nvr-storage nfs 192.168.1.10:/volume1/cameras
sudo myhabitactl nvr-storage smb //nas/cameras utilisateur

puis, dans Sécurité → Réglages → Stockages, ajoutez le dossier et choisissez-le pour les caméras.

Analyse IA (personnes, véhicules, animaux)

Reconnaissance d'objets par le serveur lui-même (processeur, sans carte graphique, sans cloud) :

• Moteur : ONNX Runtime (onnxruntime-node 1.30.0, Microsoft, licence MIT), installé à part dans /opt/myhabita/vendor/ai/ (pas dans les dépendances du moteur) et chargé dynamiquement (createRequire) ; configuration video.aiDir, variable MYHABITA_AI_DIR. Sans lui, rien ne change et l'interface donne la commande d'installation.
• Modèle : YOLOX-Tiny (Megvii, licence Apache-2.0, 80 classes COCO, entrée 416 × 416), fichier ONNX officiel. Classes retenues : personne → person ; vélo, voiture, moto, bus, camion → vehicle ; oiseau, chat, chien, cheval, mouton, vache → animal.
• Images : l'analyseur de la caméra (ffmpeg, déjà lancé pour le mouvement) ajoute une sortie couleur à 2 images/s, réduite pour tenir dans 416 × 416 (PPM sur le descripteur 3). Le moteur ne les analyse que pendant un mouvement (et 5 s après), tant qu'un objet suivi bouge ou reste à confirmer, ou en continu si la caméra le demande. Sans détection de mouvement, le mouvement sert quand même de déclencheur (sans créer d'événement « Mouvement »).
• Calcul : un processus séparé (dist/ai-worker.mjs), lancé à la première image utile, priorité basse (nice 10), 2 fils de calcul, arrêté après 10 min sans travail ; relancé s'il s'arrête ou se bloque (20 s). Une analyse à la fois pour toutes les caméras ; seule la dernière image de chaque caméra attend (les images de plus de 2 s sont écartées).
• Tri : natures cherchées, score minimal (0,6 par défaut), zones et masques de la caméra : le point de référence d'un objet est le milieu du bas de son rectangle (pieds, roues).
• Suivi (IoU d'une image à l'autre) : un objet compte après 2 détections de suite ; objets immobiles (voiture garée, statue) : après 30 s (véhicule), 1 min (animal) ou 3 min (personne) sans bouger, ils ne comptent plus et ne déclenchent rien tant qu'ils ne bougent pas.
• Événements : un par nature (person, vehicle, animal), source ai, score (confiance en %), zones, rectangle ; il se termine quand plus rien n'est vu depuis le délai « Fin d'un événement » de la caméra. L'image de l'événement est prise en pleine définition, puis le rectangle y est recalculé pour lui correspondre. Les entités det_person, det_vehicle, det_animal de la caméra sont créées d'avance (identifiants stables) ; notifications, automatisations (déclencheur « caméra ») et alarme les utilisent comme les autres détections.
• Mesures (serveur de développement : 4 processeurs virtuels QEMU sans AVX) : ≈ 100 ms par image avec 2 fils (≈ 200 ms avec 1, ≈ 60 ms avec 4) ; chargement du modèle ≈ 0,2 s ; ≈ 180 Mo de mémoire pour le processus d’analyse. Un processeur avec AVX2 (type « host » de l'hyperviseur) est 2 à 3 fois plus rapide.

Réglages par caméra (CameraDef.detection.ai, valeurs par défaut pour les caméras plus anciennes) :

État (VideoSystemStatus.ai) : installed, dir, runtime, model, faceModels, lookModel, running, cameras, inferenceMs (moyenne des 50 dernières), faceMs, lookMs, framesPerMin, droppedPerMin, lastError, installHint.

Analyse IA : visages, animaux et véhicules nommés, objets (Sécurité → Analyse IA)

Onglet Analyse IA (/securite/ia) : aperçu du jour, personnes, animaux et véhicules, inventaire des objets, objets surveillés, réglages. Lecture : cameras.view (limitée aux caméras visibles) ; modification : cameras.configure.

• Visages (désactivé par défaut ; interrupteur global et case par caméra) : sur l'image pleine définition d'un événement « Personne », le haut de chaque personne est recadré ; YuNet (OpenCV Zoo, MIT) y cherche les visages (score ≥ 0,8, largeur ≥ 40 px), ils sont alignés sur les 5 repères d'ArcFace (similitude aux moindres carrés, 112 × 112) puis décrits par SFace (OpenCV Zoo, Apache-2.0 : 128 nombres). Comparaison (cosinus) aux visages confirmés des personnes nommées : nom donné au-delà du seuil (0,42 par défaut, réglable de 0,28 à 0,65) et seulement si aucune autre personne n'est presque aussi proche (écart ≥ 0,04). Sinon le visage rejoint un groupe à nommer (le plus ressemblant, une photo par passage). Jusqu'à 4 nouvelles tentatives, toutes les 3 s, tant que la personne est là et n'est pas reconnue. Un visage très ressemblant et net devient une référence de plus (30 au plus par personne, les meilleures).
• Animaux et véhicules (approximatif) : apparence décrite par MobileNetV2 (OpenCV Zoo, Apache-2.0 ; caractéristiques du « pooling » global, 1 280 nombres — la sortie est ajoutée au modèle ONNX en mémoire), comparée seulement entre objets de la même classe (chat, voiture…), seuil 0,80.
• Nommer un groupe ou des photos : identité existante ou nouvelle ; les photos deviennent des références et les passages déjà enregistrés prennent le nom. Fiche d'une identité : photos (photo principale, « ce n'est pas elle », supprimer), passages, renommer, réunir deux identités, supprimer (photos et empreintes effacées, événements gardés sans nom).
• Événements : champ subject: { id, name } | null (personne reconnue, animal ou véhicule nommé, objet surveillé) ; « Personne · Gaël » dans les listes ; notification « Personne reconnue : Gaël » (la notification d'une personne attend la reconnaissance, 6 s au plus).
• Inventaire : toutes les 15 min (réglable) et après un mouvement, l'image actuelle est analysée avec les 80 classes COCO (noms en français) ; relevés gardés 30 jours ; statistiques sur 24 h ou 7 jours (plus grand nombre vu ensemble, part des relevés), passages des personnes, animaux, véhicules et identités.
• Objets surveillés : objet choisi dans l'inventaire (classe + position, apparence de référence) ou zone dessinée (apparence seule). Vérifiés toutes les 2 min (30 s pendant une confirmation) et après chaque mouvement ; jamais pendant un mouvement ni quand une personne recouvre l'objet (rectangle agrandi de 20 %). À sa place (même classe, recouvrement ≥ 0,4) : en place ; ailleurs et ressemblant : déplacé ; sinon disparu. Un changement n'est retenu qu'après 3 vérifications concordantes étalées sur au moins 60 s (réglables). Événements object_moved / object_missing (source ai, sujet = l'objet ; image « avant » : /ai/watched/:id/image.jpg, « après » : l'image de l'événement), notification selon l'objet, entité obj_<id> « en place » sur l'appareil de la caméra (alarme, automatisations). « C'est normal » : l'apparence actuelle devient une référence de plus (nuit, infrarouge, objet remis un peu ailleurs).
• Objets laissés (par caméra) : sac, valise, parapluie, bouteille, tasse, ordinateur portable, téléphone, livre… absent du premier relevé, revu à la même place pendant au moins 5 min sans personne dessus → événement object_left.
• Données : tables ai_identities, ai_samples (vecteurs en float32), ai_inventory, ai_watched, ai_watch_log et colonnes subject_id / subject_name des événements, dans video.db (version 2 ; copie « pre-migration » faite avant) ; photos dans <données>/video/ai/ (samples/, inventory/, watched/). Conservation : photos non nommées 30 jours (réglable), photos non confirmées supprimées avec leur événement, relevés 30 jours, historique des objets 90 jours. video.db n'est pas sauvegardée : les identités ne le sont pas non plus.
• Mesures (même serveur) : description d'un visage ≈ 40 à 50 ms (SFace), détection des visages dans une personne ≈ 50 à 100 ms (YuNet), apparence ≈ 15 à 35 ms par objet (MobileNetV2) ; tout passe par le même processus d'analyse, une demande à la fois. Mémoire du processus : ≈ 145 Mo avec le seul détecteur d'objets, ≈ 235 Mo avec les visages, ≈ 310 Mo avec les apparences (modèles chargés à leur première utilisation, tout est rendu après 10 min sans travail).
• Réglages globaux (GET/PUT /ai/settings, défauts DEFAULT_AI_SETTINGS) : faces (false), faceThreshold (0,42), faceMinPx (40), looks (true), lookThreshold (0,80), inventoryMin (15), inventoryScore (0,4), watchEveryS (120), watchConfirmS (60), watchChecks (3), unknownDays (30).

Installation des programmes vidéo

sudo myhabitactl nvr-install --restart     # ou --no-ai pour se passer de l'analyse IA

Installe ffmpeg (paquet Debian), go2rtc (publication officielle, empreinte SHA-256 vérifiée) dans /opt/myhabita/vendor/go2rtc/ et l'analyse IA (scripts/install-ai.sh : archives npm onnxruntime-node et onnxruntime-common 1.30.0, modèles yolox_tiny.onnx, face_detection_yunet_2026may.onnx, face_recognition_sface_2021dec.onnx, image_classification_mobilenetv2_2022apr.onnx, empreintes SHA-256 épinglées, aucun script npm exécuté, seule la bibliothèque de l'architecture du serveur gardée : ≈ 115 Mo dans /opt/myhabita/vendor/ai/ ; seuls les éléments absents ou différents sont téléchargés). Sans eux, My Habita fonctionne normalement et l'interface explique quoi faire. --check indique ce qui est présent.

API

Préfixe /api/v1. Droits : alarm.*, cameras.view, recordings.view, recordings.export, cameras.configure (voir permissions.ts).

Alarme

État en direct : événement WebSocket alarm (AlarmStatus : état global, partitions, alerts, ready, open, lockedUntil), alarm_chime (carillon).

Caméras

État en direct : camera, camera_removed, camera_status, camera_event (filtrés selon les droits sur chaque caméra).

Enregistrements et événements

Analyse IA

Lecture d'un enregistrement dans le navigateur

Les segments sont des MP4 fragmentés autonomes, horodatés à partir de 0 : le lecteur web les ajoute un à un dans un SourceBuffer (MediaSource, mode segments) avec timestampOffset = (début du segment − début de la lecture) / 1000, saute les trous et précharge la suite. Android enchaîne les segments dans ExoPlayer.

La frise montre au survol (et pendant qu'on fait glisser le curseur, à la souris ou au doigt) l'aperçu de l'instant pointé : le navigateur garde les images par segment (les bornes reçues servent pour tout instant du segment), arrondit l'instant demandé selon le zoom, annule les requêtes dépassées et précharge les segments voisins ; la lecture part au relâchement du curseur.

Automatisations

• Déclencheurs : alarme (armée, désarmée, armement, délai d'entrée, déclenchée, intrusion confirmée, défaut, alerte, contrainte ; secteur facultatif), caméra (caméra, natures de détection et, avec l'analyse IA, une personne, un animal, un véhicule ou un objet surveillé précis : subjectId ; une personne reconnue après coup déclenche alors au moment de la reconnaissance).
• Actions : alarme (Totale, Partielle, Nuit, désarmer ; secteurs), caméra (repère, mode privé, enregistrement, position mémorisée), notification avec image d'une caméra.
• Entités de chaque caméra (intégration « Caméras de surveillance ») : caméra (état, enregistrement, détection, mode privé, orientation, positions), mouvement, et une entité par nature détectée (personne, véhicule…) ; avec l'analyse IA, les entités personne, véhicule et animal existent dès la configuration, et chaque objet surveillé a son entité « en place » (obj_<id>).