Atualizações da plataforma Grablo e do controlador, versão por versão.
A tela da web, a tela local, os instaladores, o menu da bandeja do sistema e as mensagens do dispositivo agora aparecem em 17 idiomas. Se você não escolheu um idioma, é usado o idioma de exibição do sistema operacional, e o inglês é usado nos idiomas sem suporte.
Corrigido um problema em que o programa podia fechar no momento em que a conexão com a nuvem era restabelecida depois de uma breve queda da internet.
Se os modelos de IA não puderem ser baixados na primeira inicialização por falta de conexão com a internet, a tela agora explica que é preciso estar conectado à internet, em vez de mostrar só “Parado”.
Corrigido um problema em que, se a tela fosse atualizada ou fechada enquanto os primeiros modelos de IA eram baixados, o guia de configuração reaparecia desde a primeira etapa na próxima vez que a tela era aberta, mesmo com câmeras em funcionamento.
Corrigido um problema em que alguns registros ficavam fora do Histórico, ou a busca pelo cartão ficava lenta, ao selecionar um cartão com muitos registros.
Corrigido um problema no Linux em que uma falha ao registrar o serviço durante a instalação ou a atualização era informada como sucesso, e o programa podia não iniciar de novo depois de uma atualização. Agora as falhas são informadas como erros, e as atualizações iniciadas pelo app são revertidas.
Envie alertas e execute ações quando um som específico for captado pelo microfone de uma câmera ou por um microfone de PC conectado ao dispositivo. Ao adicionar um alerta, você pode escolher as câmeras com microfone e o microfone deste PC.
Em câmeras com microfone, use o botão de alto-falante na visualização ao vivo para ouvir. O som começa desativado, e o botão não aparece em câmeras sem som.
O instalador agora inclui 14 sons integrados, como sirenes, alarmes e campainhas. Ao adicionar uma ação de reprodução de mídia, a sirene de alarme contra roubo já vem selecionada, para você usar na hora.
Depois de enviar um valor a um dispositivo Zigbee, você pode enviar outro valor após um tempo definido. Por exemplo, ligar uma sirene e desligá-la 30 segundos depois.
Os resultados de detecção enviados ao Home Assistant agora incluem o tipo de detecção, o nome cadastrado, a placa e a confiança. As automações do Home Assistant podem agir de forma diferente conforme o que foi detectado.
A tela “Adicionar ação” agora mostra um ícone correspondente para notificação no celular, reprodução de mídia, conversão de texto em fala, Telegram, webhooks, Home Assistant e Zigbee.
Corrigido um problema em que uma ação de reprodução de mídia adicionada com um arquivo na nuvem pela tela remota não era aplicada e mostrava o erro “Não foi possível obter o URL de download dos arquivos na nuvem”.
Corrigido um problema no Windows em que nenhum alerta funcionava depois que o número de alertas e ações passava de certa quantidade.
Corrigida a demora para reiniciar após salvar as configurações, que podia ir de dezenas de segundos a vários minutos dependendo do dispositivo de armazenamento.
Corrigido um problema em que algumas câmeras se reconectavam repetidamente dependendo das configurações de vídeo.
Corrigida a mensagem “Não foi possível concluir a busca” que às vezes aparecia ao selecionar um cartão de pessoa.
Corrigido um problema em que a sessão era encerrada depois de deixar a tela da web ou a tela local aberta por muito tempo.
Corrigido um problema em que câmeras ou alertas recém-adicionados apareciam duas vezes enquanto as configurações eram salvas e o dispositivo reiniciava.
Corrigidas solicitações anormais que podiam encerrar o programa. Agora o programa também guarda um registro de diagnóstico quando ocorre um erro.
Ao abrir o Grablo Spot pelo menu da área de trabalho do Linux pela primeira vez, você vai direto para a configuração da conta local. A aba do navegador da tela local também mostra o ícone do Grablo.
As telas de login e de criação de conta da tela local agora permitem escolher o idioma de exibição.
Corrigido um problema em que uma câmera com endereço ou credenciais incorretos interrompia o vídeo das outras câmeras a cada 90 segundos, aproximadamente. Uma câmera inacessível agora mostra “Não foi possível conectar à câmera” na própria visualização.
Ao selecionar uma pasta de armazenamento que contém outros arquivos ou que não existe, um aviso aparece na hora e a pasta não é salva. Antes, o monitoramento não iniciava depois de salvar.
Corrigido um problema em que vincular a uma conta Grablo um dispositivo configurado primeiro na tela local criava um local vazio separado, o que interrompia o monitoramento ou exibia uma janela de conflito de configurações. Agora, ao selecionar o dispositivo, o local configurado nele é cadastrado na conta como está.
A tela local agora mostra o dispositivo pelo nome do PC em que ele está instalado, em vez de um identificador.
Corrigida a indicação de FPS que se sobrepunha ao botão de ampliar na visualização ao vivo e na visualização ampliada. O Spot não mostra mais o FPS.
Os nomes dos botões e os rótulos para leitores de tela no visualizador ampliado de fotos e vídeos agora seguem o idioma de exibição. O nome do produto nos textos de orientação agora é sempre Grablo Spot.
O Spot agora tem um instalador próprio, o Grablo Spot. Os instaladores para Windows, macOS e Linux, as imagens para Raspberry Pi, o complemento do Home Assistant e a imagem Docker são todos fornecidos para o Spot e estão disponíveis na página de download.
Os dispositivos com o Grablo Spot agora oferecem a própria interface web, a tela local. Abra http://device-IP:8127 no navegador de um PC ou celular na mesma rede e crie uma conta local, armazenada no dispositivo, para usar a maioria dos recursos sem conta Grablo nem assinatura.
As configurações de câmeras e ações agora ficam armazenadas no dispositivo. A tela local e o acesso remoto usam as mesmas configurações e registros, e o que é alterado em um aparece no outro. As configurações dos locais que já existiam na web são transferidas para o dispositivo quando o local é aberto na web. Se o arquivo de configurações for danificado, ele é restaurado automaticamente a partir do backup válido mais recente.
Quando sua conta tem um dispositivo com o software 2.0 ou posterior, a opção “Vários locais” aparece no topo do menu de locais. Ela mostra câmeras de vários locais em uma só tela, e a câmera ampliada é exibida em alta qualidade.
As configurações migradas para a 2.0 não podem ser lidas por versões anteriores, por isso não é possível instalar a 1.x em um dispositivo com a 2.0.
A aba “Alertas” agora se chama “Ações”. Quando uma pessoa, um rosto ou um veículo é detectado, você pode executar “Reproduzir mídia”, “Ler texto em voz alta”, Telegram, Webhook, Home Assistant e Zigbee, além da notificação no celular. Adicione uma ação de cada tipo e todas são executadas ao mesmo tempo. Você pode até deixar de lado a notificação no celular e manter só as outras ações.
Escolha “Detectada: pessoa que corresponde à descrição” ou “Detectado: veículo que corresponde à descrição” e digite como eles são, por exemplo, uma pessoa de blusa vermelha ou um SUV branco. Assim, pessoas e veículos que você não cadastrou também podem ser usados como condição.
“Reproduzir mídia” agora oferece 13 sons padrão, incluindo sirenes, campainha, cachorro latindo e alarme de incêndio. Os sons que você excluir não voltam.
Nos cartões de pessoas, veículos e rostos, a duração de cada permanência agora vai do momento em que a câmera os captou pela primeira vez até a última vez em que os viu. Antes, era o tempo entre as poucas imagens usadas na análise, por isso parecia mais curta do que realmente era. Isso vale para os registros feitos após a atualização.
Em locais com muito tráfego de veículos, parar o monitoramento ou reiniciar após salvar as configurações podia levar vários minutos. Isso foi corrigido e, na maioria dos casos, agora para em poucos segundos.
Enquanto muitas pessoas e veículos eram registrados, a organização dos cartões podia ocupar os registros por muito tempo e fazer as ações na tela esperarem vários segundos. Isso agora acontece bem menos.
Logo depois de salvar as configurações, o breve momento em que o dispositivo reiniciava podia ser interpretado como uma parada, e as alterações salvas eram ignoradas em vez de aplicadas. Isso foi corrigido.
Ao passar entre as telas de pessoas, rostos e veículos, a busca de cada uma é mantida. Quando uma busca falha ou demora demais, “Tentar novamente” e “Limpar busca” permitem continuar na hora.
Com a franquia do servidor de retransmissão deste mês esgotada e sem possibilidade de conexão direta, o aviso só aparecia depois de mais de 30 segundos de tentativas. Agora ele aparece em cerca de 10 segundos.
Em locais com período de retenção longo e muitos registros armazenados, a gravação e a análise podiam ficar para trás enquanto os registros antigos eram limpos. Agora a limpeza é feita em pequenas etapas, proporcionais ao que acabou de entrar, e, quando o espaço em disco está crítico, os arquivos de vídeo são liberados primeiro.
Em um local em que todas as câmeras gravam só quando algo é detectado, os vídeos que passavam do período de retenção não eram limpos. Agora a limpeza é executada 30 segundos depois que o monitoramento começa e, a partir daí, a cada hora, seja qual for o modo de gravação. Uma alteração no período de retenção vale assim que o monitoramento é reiniciado.
Excluir um intervalo podia deixar os arquivos de vídeo para trás, ainda ocupando espaço. Isso foi corrigido. Um intervalo que não pode ser excluído porque outro programa está usando o arquivo é mantido com o registro, e você é avisado de que ele estava em uso, então basta excluí-lo de novo um pouco depois.
Com “Baixar intervalo” ou “Excluir intervalo” aberto, o trecho que você arrastar na barra da linha do tempo se torna o intervalo. O vídeo pausa enquanto você escolhe e volta a ser reproduzido depois, se estava em reprodução.
Baixar um intervalo ou um clipe gravado não espera mais o dispositivo terminar de montar o arquivo. Ele é gravado no disco conforme chega, e até um intervalo longo vem em um único arquivo por câmera. No Safari e no app, o download continua em vários arquivos, como antes.
Salvar as configurações reinicia o dispositivo com as novas configurações, e fechar a janela durante essa reinicialização podia deixar o dispositivo parado. Agora o dispositivo faz a reinicialização de uma só vez, e ela termina mesmo que a janela seja fechada.
Em locais com muitos registros armazenados, a aba de registros podia demorar para abrir, e ir para a linha do tempo depois da aba de pessoas podia deixar o vídeo em branco por dezenas de segundos. Os dois problemas foram corrigidos.
Quando uma busca por texto falha, o motivo é mostrado, por exemplo, falta de memória no dispositivo. Se a memória faltou só por um instante, a busca tenta de novo na próxima vez. Ao cadastrar um rosto, você é avisado se nenhum rosto foi encontrado na imagem.
Em alguns dispositivos Windows com a aceleração por placa de vídeo ativada, a detecção podia parar logo depois do início do monitoramento. Agora a placa de vídeo é preparada uma vez e mantida em uso até o fim, o que torna isso muito menos provável.
No topo da tela do celular, pessoas, veículos, a linha do tempo e as telas de rostos e veículos cadastrados são escolhidos em uma única lista.
Alguns cartões podiam ficar de fora sem aviso ao cadastrar vários de uma vez, e um cartão de rosto com só uma permanência não tinha como ser cadastrado. Os dois problemas foram corrigidos. Digitar para um rosto novo um nome que já existe agora é bloqueado, em vez de mesclá-lo silenciosamente com essa pessoa. Rostos e veículos são cadastrados pelos próprios cartões.
Enquanto o dispositivo estava desconectado, a aba de registros e a busca podiam dizer que não havia ninguém, que não havia gravações ou que não havia resultados. Agora elas mostram que estão aguardando a conexão. Renomear uma câmera agora também mostra o novo nome nos registros anteriores.
O item de atraso da detecção nas configurações de desempenho foi removido, e o valor foi fixado em um segundo. Um local configurado com três ou cinco segundos passa para um segundo na próxima vez que suas configurações forem salvas.
Digitar uma pasta de armazenamento que não é um caminho completo, como D:spot, agora é sinalizado no próprio campo.
Desenhe a área que você quer vigiar, e só as pessoas e os veículos dentro dela são gravados, geram alertas e viram cartões. Movimentos sem relação, como alguém passando do outro lado da rua, ficam de fora, e os cartões e alertas mostram o nome da zona. Gasta-se menos análise fora da zona, o que também alivia o dispositivo.
Decida para cada câmera se ela grava só quando algo é detectado ou o dia inteiro. Uma câmera que grava sempre é reproduzida sem falhas na linha do tempo, e os trechos em que aparecem pessoas e veículos continuam podendo ser encontrados como antes. As gravações que passam do período de retenção são limpas automaticamente.
Até agora, atualizar um dispositivo Windows ou Mac deixado sem monitor exigia que alguém fosse até ele para clicar no instalador. Agora, ao tocar em atualizar na tela, o dispositivo faz a instalação sozinho e se reconecta. Se a nova versão não iniciar corretamente, ele volta sozinho para a versão anterior.
Quando você cria seu primeiro local, quatro etapas são mostradas, uma de cada vez: conectar um dispositivo, escolher o que reconhecer, adicionar câmeras e iniciar. O guia avança quando o dispositivo se conecta e fecha quando o monitoramento começa com sucesso.
As gravações agora incluem os cinco segundos antes de uma detecção, então o momento em que alguém entra na imagem não é mais cortado, e uma pessoa que fica só por pouco tempo também ganha uma gravação. As gravações ainda em andamento podem ser abertas na hora.
A busca agora usa exatamente a imagem que você escolheu e ficou um pouco mais rigorosa, então carros de outra cor ou de outro tipo aparecem bem menos nos resultados. É possível selecionar e cadastrar vários cartões de veículo de uma vez.
Na reprodução de gravações, foram corrigidas as caixas que piscavam todas juntas a cada um a três segundos e as caixas de alguns minutos antes que apareciam depois que uma câmera se reconectava.
Depois de tocar em parar, o monitoramento podia demorar muito para parar de fato. Isso foi corrigido.
Um novo local agora começa com a precisão da detecção em equilibrado e com tamanho mínimo de pessoa de 20% da imagem para os cartões de pessoas. Um local em que você já definiu esses valores os mantém.
Abrir a janela de dispositivos sem nenhum dispositivo cadastrado agora leva direto à tela de adição, em vez de uma lista vazia.
Ao editar uma zona, a forma de antes da edição continuava na tela e ficava sobreposta. Isso foi corrigido.
No Chrome para Android, a parte de baixo das janelas que abrem em tela cheia ficava escondida pela altura da barra de endereço. Isso foi corrigido.
Ao passar de uma visualização pequena para a tela cheia, a imagem ficava borrada por vários segundos. Agora ela muda para a imagem completa em menos de um segundo.
Com várias câmeras em uma só tela, a imagem podia falhar ou variar de qualidade. Agora cada tamanho de visualização é enviado com uma qualidade fixa e estável.
Depois de deixar a tela em outra aba por várias horas, o vídeo podia ficar congelado por um tempo antes de voltar. Isso foi corrigido.
As câmeras mais abaixo na página se reconectavam a cada 30 segundos, o que também interrompia rapidamente as outras câmeras. Isso foi corrigido.
Um carro parado na borda da imagem ganhava um cartão novo toda vez que ficava encoberto por um instante. Agora só um carro que realmente sai da imagem é considerado como tendo ido embora.
Salvar as configurações durante uma breve desconexão deixava o dispositivo funcionando com as configurações antigas. Agora ele reinicia com as configurações salvas assim que se reconecta. Um dispositivo que você pausou continua pausado.
O item “Dispositivo” nas configurações agora mostra, ao lado do modelo, a versão do software do dispositivo e se você está conectado diretamente ou pelo servidor de retransmissão.
A limpeza dos registros antigos quando o disco está cheio ficou mais rápida. Também foram corrigidos os arquivos que podiam ficar para trás ao mover a pasta de um local e as pastas que não podiam ser copiadas com o monitoramento pausado.
Além de pessoas e rostos, agora os veículos também são reconhecidos. A placa de um veículo que aparece na imagem é lida, um cartão é criado para cada placa e todas as passagens desse veículo ficam reunidas em um só lugar. Basta lembrar parte da placa para buscar. Um veículo cuja placa não pôde ser lida também ganha um cartão para aquela aparição, e você pode digitar a placa depois.
Cadastre a placa de um veículo que vem com frequência, ou de um que você está procurando, e você recebe um alerta quando ele aparecer. Cadastre um por vez ou vários de uma vez, e gerencie os veículos cadastrados em uma tabela em que é possível editar, excluir e pesquisar. Uma placa lida com cerca de um caractere errado continua sendo tratada como o mesmo veículo.
Cada tipo pode ser ativado e desativado separadamente. Desativar um tipo que você não usa alivia o dispositivo na mesma medida e também interrompe os alertas desse tipo. A precisão da detecção e o critério de decisão agora são definidos por tipo, na página de configurações de cada um, e os rostos e veículos cadastrados são gerenciados juntos em “Cadastros”.
A aba de registros deixou de ser uma lista de cenas e passou a ser uma linha do tempo. Cada câmera mostra em barras os trechos gravados ao longo do dia, e tocar em um momento reproduz várias câmeras juntas a partir dali. Você pode baixar ou excluir só o intervalo que está vendo, e as câmeras são divididas em páginas quando são muitas.
Abra um cartão de pessoa para ver, em ordem, quando e em qual câmera ela permaneceu. Toque em uma permanência e as gravações daquele trecho se abrem uma a uma. Se outra pessoa tiver se misturado, você pode removê-la ali mesmo.
Ao assistir a uma gravação, agora aparecem caixas ao redor de pessoas e veículos. Dá para saber dentro do vídeo de quem se trata, e tocar em uma caixa busca outros registros dessa pessoa ou desse veículo.
Outra pessoa com uma blusa de cor parecida não toma mais conta dos resultados. O limite da busca agora acompanha a configuração de agrupamento de pessoas, então deixar o agrupamento mais rigoroso deixa a busca mais rigorosa também.
Foi adicionada uma barra de períodos ao lado das listas de cartões de pessoas e veículos. A espessura da barra mostra quando os cartões estão concentrados, e tocar em um ponto leva direto àquele período. Também é possível inverter a ordem para ver a partir dos mais antigos.
Os padrões de um novo local foram ajustados com base em medições feitas em locais reais. O tamanho mínimo de pessoa para um cartão de pessoa é 25% da imagem, a análise é feita dez vezes por segundo e o reconhecimento de pessoas agora prioriza a velocidade por padrão, o que deixa folga em um dispositivo de desempenho comum. Um local em que você já definiu esses valores os mantém.
Até agora, o dispositivo desenhava as caixas no vídeo antes de enviá-lo. Agora só as posições são enviadas e a tela as desenha, o que alivia o dispositivo, coloca cada caixa exatamente no quadro analisado e mantém a caixa sem falhas nos intervalos entre as análises.
Assistir em tamanho pequeno traz uma imagem pequena; assistir em tamanho grande traz uma imagem grande. Uma câmera que não está visível na tela não é recebida e volta quando reaparece, então o uso de dados cai bastante com várias câmeras em uma só tela. Também foi corrigido o vídeo que ficava congelado por mais de vinte segundos ao voltar de outra aba.
Com vários locais em um dispositivo, as gravações e os registros se acumulavam misturados em uma única pasta, e a limpeza pelo período de retenção de um local podia excluir os registros de outro. Agora cada local tem a própria pasta. Os registros guardados antes são transferidos para a pasta do respectivo local na primeira inicialização, e a pasta pode ser movida para outro disco e continuar sendo usada como está. Se você apontar por engano para a pasta de outro local, isso é avisado na hora.
Em locais por onde pessoas ou veículos passam raramente, não eram criados cartões para quem tinha acabado de passar. Isso foi corrigido.
Quando várias pessoas passam bem próximas, agora acontece bem menos de alguém ao lado ser misturado em um cartão ou de a mesma pessoa entrar duas vezes. Também foi corrigida a placa ou o número que passava para quem vinha em seguida depois que uma conexão caía e voltava.
Se uma nova versão for lançada enquanto a tela está aberta há muito tempo, ela passa sozinha para a tela mais recente. A tela que você está vendo não é mexida e a troca só acontece enquanto você faz outra coisa, então nada do que você está fazendo é interrompido e não é preciso atualizar a página por conta própria.
O botão Voltar do Android fecha a janela aberta. As telas que abrem em tela cheia agora usam todas a seta de voltar no canto superior esquerdo.
O manual, que antes era uma única página longa, agora tem três níveis: capa, capítulo e seção. Vá direto a uma seção pelo sumário à esquerda e pesquise dentro do manual.
Até agora, abrir a aba “Pessoas” exigia ler o vídeo de novo para montar as fotos dos cartões, então a primeira exibição levava alguns segundos. As fotos agora são preparadas no momento em que a câmera vê alguém, e os cartões já estão lá assim que você abre a aba.
Alguém que só passou não acaba mais como foto de capa do cartão de outra pessoa. Duas pessoas que estavam na tela ao mesmo tempo não são mais agrupadas em um só cartão, e um cartão que ficou abrangente demais, com várias pessoas, é separado de novo.
Em câmeras que enviam só cerca de três quadros por segundo, a mesma pessoa recebia um número novo o tempo todo, o que atrapalhava o agrupamento. Isso foi corrigido, e agora a pessoa é acompanhada como uma só mesmo quando os quadros chegam devagar.
Duas pessoas que se cruzavam, ou uma que passava atrás de outra, eram trocadas naquele momento. Isso agora acontece bem menos, e alguém que fica encoberto e depois reaparece continua sendo tratado como a mesma pessoa.
A busca ficava mais lenta à medida que mais registros eram guardados. A forma de usar o armazenamento também foi reformulada, então um dispositivo em uso há muito tempo busca em uma velocidade próxima à de quando era novo.
Ver e excluir rostos cadastrados não depende mais do estado da câmera. Cadastrar um rosto a partir de um registro entra em uma fila e o resultado é informado, então você pode confirmá-lo mesmo ao adicionar vários de uma vez.
Quando uma lógica mostra um erro, agora você pode marcar esse erro como visto. O estado de erro em si não muda, só o indicador é limpo, o que facilita distinguir um erro novo de um que você já conhece.
Um laço PID cujo resultado não era um número não repassa mais esse valor para a saída. Endereços Modbus fora da faixa de leitura ou escrita configurada não reutilizam mais silenciosamente o valor anterior nem escrevem no lugar errado. Também foi corrigida uma lógica que nunca terminava seu ciclo e, por isso, não parava ao tocar em parar.
Abrir a visualização de registros depois de parar uma vez podia derrubar o programa. Isso foi corrigido, assim como os cartões de pessoas que deixavam de ser criados após parar e iniciar.
Anotações de desenvolvimento que não tinham utilidade para você foram removidas do arquivo de log, o que facilita encontrar o que importa quando algo dá errado.
Se você instala com o Docker ou usa o complemento do Home Assistant, a versão do Linux sobre a qual a imagem foi construída chegou ao fim da vida útil e deixou de receber atualizações de segurança. As imagens agora usam a versão atual e voltaram a ser cobertas. A instalação e as configurações não mudam; baixe a imagem como de costume.
Um novo produto que faz uma coisa só: encontrar pessoas nas imagens das câmeras que você já gravou. Não há regras para montar nem dispositivos para ligar. Adicione uma câmera e ela começa a manter um registro, que você pode pesquisar das quatro formas descritas abaixo.
As pessoas e os rostos do registro são agrupados automaticamente por quem eles são. Até agora, para encontrar alguém, você precisava achar essa pessoa primeiro; abra a aba “Pessoas” e todos que passaram naquele período já estão agrupados. Você pode escolher agrupar por rosto ou por aparência, então as imagens feitas de um ângulo em que o rosto não aparece ainda são agrupadas pela roupa e pelo porte físico. Dê um nome a um cartão de pessoa e, a partir daí, você pode buscar por esse nome.
Grupos que não são certos nunca são mesclados sozinhos. Várias fotos são colocadas lado a lado e você é perguntado se é a mesma pessoa. Só o que você confirmar é mesclado, e um par que você rejeitar não é sugerido de novo. Uma mesclagem não pode ser desfeita, então confira as fotos antes de decidir.
Descreva a cena que você procura e os registros mais próximos são encontrados. Digite algo como “pessoa de casaco vermelho” e as entradas correspondentes são reunidas para você. Isso funciona para pessoas que nunca foram cadastradas pelo nome.
Busque pela cor da parte de cima e da parte de baixo da roupa, faixa etária, óculos, estampas na blusa, saias e botas, objetos carregados, como bolsas, e a direção para a qual a pessoa está virada. A busca por cor pode incluir tons próximos, para que ninguém escape quando a iluminação muda a aparência da cor.
Ao revisar um registro, toque em uma pessoa na tela e outros registros dela são encontrados para você. A busca por rosto não precisa de um nome cadastrado, e a busca por aparência leva em conta a roupa, o porte físico e os objetos carregados, então funciona até em ângulos em que o rosto não aparece.
Defina a duração do clipe como “Enquanto houver detecção” em vez de um tempo fixo, e a gravação continua enquanto a condição se mantiver e para quando a situação termina. Use quando não há como saber quanto tempo algo vai durar. Cada câmera pode ter uma gravação desse tipo por vez.
Buscar em trinta dias de registros agora leva cerca de meio segundo, em vez de uns quatro. Mesmo com um número muito grande de registros acumulados, buscas que levavam mais de trinta segundos terminam em cerca de três. A lista de rostos cadastrados também abre na hora.
A análise agora descansa enquanto não há movimento na imagem, o que alivia a carga do dispositivo. Você também pode definir quantas vezes por segundo analisar, de uma a dez, conforme o dispositivo e a cena.
Excluir um registro também apaga os dados usados para buscá-lo, então o espaço de armazenamento é realmente recuperado. O mesmo vale quando os registros são limpos automaticamente após o fim do período de retenção.
Vários problemas foram corrigidos juntos: a análise que não iniciava em uma câmera que se conectava com atraso, a tela que parecia congelar por um instante enquanto muitos registros eram gravados e o agrupamento de pessoas que parava no meio do caminho.
A imagem da câmera agora é mantida em um buffer contínuo curto, então, quando uma condição é acionada, o período antes e depois desse momento é salvo como um único vídeo. O que uma imagem estática nunca conseguiria mostrar, o que levou ao evento, agora aparece desde os segundos anteriores. A duração dos trechos antes e depois do evento pode ser definida separadamente em cada entrada.
Novas ações permitem iniciar e parar a gravação quando você quiser, independentemente de qualquer condição. Isso é útil quando uma sessão de trabalho inteira precisa ser guardada, e, se a energia cair no meio da gravação, tudo o que foi gravado até ali continua podendo ser reproduzido.
Um selo de reprodução agora aparece na miniatura da lista de registros, e tocar nele reproduz o vídeo ali mesmo. Fotos e vídeos podem ser percorridos para a esquerda e para a direita no mesmo visualizador, então não é preciso fechar a janela e procurar a entrada de novo, e um vídeo que você já recebeu abre na hora da próxima vez. A barra de reprodução marca o momento em que o evento ocorreu, para você saber exatamente onde olhar.
Uma ação de registro agora pode escolher exatamente quais câmeras e quais valores gravar. Se uma pessoa for vista na câmera 1, por exemplo, o vídeo das câmeras 2 e 3 também pode ser guardado, ou seja, câmeras que não participam da decisão também podem ser gravadas. Cada entrada pode ter os próprios alvos e durações de clipe, e as configurações existentes continuam como estão.
Agora você pode escolher como se decide que um objeto entrou em uma zona: o ponto em que a pessoa ou o veículo toca o chão, o centro do objeto ou a porcentagem de sobreposição com a zona. Antes, só o ponto central era usado, então, com uma câmera inclinada, a decisão se afastava do lugar onde o alvo realmente estava. Usar o ponto de contato com o chão mantém a precisão também para alvos distantes. Os projetos existentes funcionam exatamente como antes.
O controlador agora lembra quais cenas registradas foram cadastradas como amostras de treinamento. Abra o projeto em outro PC ou outro navegador e as que já foram cadastradas continuam marcadas, então a mesma cena nunca entra duas vezes, e o progresso é compartilhado quando várias pessoas revisam juntas. Exclua uma amostra na tela de treinamento e a cena volta a ficar disponível para cadastro.
À medida que fotos e vídeos se acumulam e o espaço livre fica pouco, os arquivos mais antigos são limpos automaticamente. As entradas do registro são mantidas e só os arquivos são removidos, então o histórico do que aconteceu e quando continua intacto. Não há nada para configurar, e os arquivos salvos em um caminho que você mesmo definiu nunca são mexidos.
Valores difíceis de avaliar, como qualidade e tamanho do buffer, agora são escolhidos automaticamente de acordo com a câmera e o dispositivo. Você só define onde salvar e a duração dos trechos antes e depois do evento. Em dispositivos com memória de sobra, é possível manter até cinco minutos de imagens antes do evento.
Quando o navegador ficava aberto por muito tempo, ou ao voltar de outra aba, a imagem da câmera podia ficar parada em “conectando” e só aparecer depois de atualizar a página. Câmeras cujo primeiro quadro demora a chegar também podiam não aparecer, e um stream que já estava em reprodução podia voltar para “conectando”. Todos esses problemas foram corrigidos.
Em PCs sem hardware de aceleração gráfica e em ambientes virtuais (Windows), uma câmera de rede podia não receber nenhum quadro e se reconectar sem parar. Os métodos de aceleração disponíveis agora são verificados antes do uso e, se nenhum puder ser usado, a câmera passa automaticamente para outro método.
Vídeos salvos pela gravação contínua podiam ficar pretos do início ao fim na reprodução. Isso afetava câmeras cujos quadros são recodificados antes de salvar, como webcams USB.
Quando os eventos aconteciam muito próximos uns dos outros, os vídeos não eram salvos por evento: um cortava o outro, e o mais recente só era reproduzido quando ocorria o próximo evento. Agora cada evento gera o próprio vídeo, com os trechos completos antes e depois do evento.
Excluir uma entrada do registro deixava os arquivos de vídeo no disco. Também foi corrigido um problema relacionado em que só parte das fotos era removida quando uma entrada tinha várias condições.
A análise podia travar quando uma zona era desenhada com um número muito grande de vértices.
Reproduzir um vídeo mudava automaticamente para tela cheia, o que escondia a marca do evento na barra de reprodução.
Em regiões poligonais inclinadas, o rótulo ficava solto no espaço vazio, longe da região a que pertencia. Agora o rótulo fica preso ao vértice mais alto da forma, então fica claro na hora qual região ele identifica. As regiões retangulares não mudam.
As regiões desenhadas como polígonos não tinham nenhum rótulo. Com várias regiões em uso, era impossível diferenciá-las na tela; agora os nomes são desenhados como esperado.
Quando uma região ficava encostada na borda superior ou direita da imagem, o rótulo saía da imagem e era cortado ou ficava totalmente oculto. Agora os rótulos ficam sempre dentro da imagem.
As regiões eram desenhadas em cores diferentes conforme a forma, o que facilitava confundi-las com os resultados da detecção. Agora elas usam uma única cor, seja qual for a forma, então os objetos detectados e as regiões que você configurou são fáceis de diferenciar à primeira vista.
Antes, as regiões de análise só podiam ser retângulos. Agora você pode desenhá-las como polígonos de qualquer formato. Em esteiras inclinadas, passarelas e cenas parecidas, em que um retângulo inevitavelmente incluía áreas indesejadas, agora é possível delimitar exatamente a área que importa. Isso funciona da mesma forma em todas as análises de IA.
Ao revisar as cenas gravadas, se você notar algo que a IA avaliou errado, pode cadastrá-lo como amostra de treinamento ali mesmo. Reunir o que não foi detectado e o que foi detectado por engano e treinar de novo permite melhorar a precisão aos poucos. Disponível para classificação de imagens, detecção de anomalias e cadastro de rostos.
A tela de treinamento agora marca as amostras recém-adicionadas que ainda não foram incluídas no treinamento. Você vê à primeira vista o que entrou e se é preciso treinar de novo.
As telas de treinamento e cadastro da detecção de anomalias agora mostram a pontuação atual junto com o limite de decisão. Você vê o quanto a cena atual se afasta do normal enquanto ajusta a sensibilidade.
Uma ação de registro de dados agora pode selecionar exatamente quais variáveis gravar. Não é mais preciso um armazenamento separado para cada tipo de entrada: tudo pode ficar junto, o que simplifica muito a configuração. As configurações existentes continuam funcionando como estão.
A detecção de anomalias agora usa vários núcleos de processamento ao mesmo tempo. O tempo necessário para avaliar um único quadro caiu muito, então o vídeo continua fluido mesmo durante a análise.
Ao destacar as áreas avaliadas como anômalas, a área ao redor agora é levada em conta, e os pontos isolados são filtrados. Só as áreas com defeito real são mostradas, o que deixa a exibição muito mais fácil de ler.
Os resultados do reconhecimento de texto oscilavam um pouco de um quadro para outro. Agora vários quadros são considerados em conjunto e só o resultado mais confiável é emitido, então os valores ficam estáveis mesmo com a mão tremendo ou a iluminação mudando.
Ao analisar uma vez a partir de um gatilho, o resultado daquele momento podia não chegar à variável, ou um valor antigo podia permanecer. Isso foi corrigido. Quando várias ações compartilham a mesma análise, cada resultado agora é gravado corretamente, e a execução junto com a análise contínua também não causa mais interferência em nenhum dos lados.
O reconhecimento facial ignorava a região de análise definida e procurava na imagem inteira. Agora ele procura só dentro da região que você definiu.
A prévia no estado parado se comportava de forma diferente dos valores configurados no analisador. Agora a prévia é executada com as mesmas configurações da análise real, então o que você confirma na prévia continua valendo quando você começa a executar.
Vários problemas relacionados aos registros foram corrigidos juntos: registros recém-gravados que sumiam sem aviso, registros anteriores que não podiam ser vistos com o programa parado e conexões que falhavam depois do acúmulo de muitos registros. Também foram corrigidos o congelamento da prévia da detecção de anomalias e o destaque de defeitos desenhado com um critério diferente da decisão real.
Cadastre algumas imagens de exemplo da câmera e o dispositivo treina o próprio classificador de imagens ali mesmo, sem servidor separado nem treinamento on-line. Ele aprende diretamente no dispositivo e distingue sozinho as categorias que você escolheu.
Treine com imagens do estado normal e ele identifica automaticamente qualquer coisa incomum ou com defeito. É ideal para tarefas como a inspeção visual de produtos, em que é preciso detectar “qualquer coisa diferente do normal”.
Cadastre e gerencie as placas de veículos que você quer permitir, direto no dispositivo. É possível adicionar, remover e listar placas com apelidos e verificar na hora se uma placa reconhecida está cadastrada, o que é útil para estacionamentos e controle de acesso.
Cadastre rostos na hora enquanto assiste à imagem da câmera, sem parar o programa. Você pode gerenciar as fotos de cadastro e ver uma prévia do resultado do reconhecimento antes de cadastrar.
Agora é possível usar o áudio de uma câmera IP ou de um stream de rede como entrada para análise de áudio, reconhecimento de fala e análise de sons por IA. Defina o endereço do stream e, se necessário, um nome de usuário e uma senha (credenciais).
Envie um sinal no momento que quiser e a IA executa a análise uma única vez e grava o resultado. Não é preciso deixar a análise rodando o tempo todo: ela faz uma única passagem só quando necessário, com mais eficiência.
Agora você pode ver ao vivo na tela a confiança (%) do reconhecimento da IA.
Agora você pode definir seu próprio nome de exibição para os itens expostos ao Home Assistant.
Se a conexão de áudio pela rede cair, ela se reconecta automaticamente para que a entrada de som continue sem interrupções.
Os dispositivos de comunicação e de mídia agora se recuperam sozinhos de erros temporários. Também corrigimos vários problemas de estabilidade relacionados ao áudio pela rede e à análise única.
As ações de chat com IA, e-mail e notificação no Telegram agora podem anexar vários arquivos de uma vez. Antes, só era possível enviar um arquivo; agora você pode enviar várias fotos, documentos e outros arquivos juntos. Isso funciona tanto com arquivos fixos quanto com caminhos ou variáveis que mudam conforme a situação.
Ao conectar várias câmeras de rede (ONVIF), elas agora se conectam ao mesmo tempo, em vez de esperar uma de cada vez, então configurações com várias câmeras ficam prontas muito mais rápido. O controlador também lembra o endereço de cada câmera e se conecta diretamente da próxima vez, então a primeira conexão após uma reinicialização também é mais rápida. As câmeras que não respondem são ignoradas mais rápido e não atrasam mais as outras.
Corrigido um problema em que a procura de câmeras podia travar de vez em quando no Windows e um caso raro em que uma câmera podia aparecer como “não encontrada” enquanto várias câmeras se conectavam ao mesmo tempo. A estabilidade geral da conexão também foi reforçada.
Refizemos a forma como as câmeras IP ONVIF são encontradas e conectadas, para seguir o padrão mais de perto. Algumas câmeras que eram encontradas mas não se conectavam (como certos modelos da Dahua) agora se conectam de forma confiável, e dispositivos que não são câmeras, como unidades NAS, são filtrados dos resultados da procura.
Corrigido um problema em que a ação de salvar no banco de dados podia armazenar a mesma entrada duas vezes. Também melhoramos a estabilidade ao lidar com valores vazios e resultados com várias linhas.
O temporizador de atraso (PEND) agora oferece a opção “manter”, que deixa a saída ligada enquanto a condição definida continuar verdadeira, permitindo ajustar o comportamento do temporizador com mais precisão. O temporizador original também foi revisado para funcionar exatamente como esperado.
Agora você pode selecionar e excluir vários registros gravados de uma vez, e as fotos capturadas ou os arquivos armazenados com eles são limpos junto. O limite de retenção agora também vale para as entradas gravadas manualmente, e o espaço de armazenamento é recuperado automaticamente conforme os registros são removidos.
A lista de cadastro do reconhecimento facial agora mostra o número de amostras cadastradas para cada pessoa. Caracteres inválidos que podiam corromper a lista também não são mais permitidos nos nomes.
Corrigido um problema em que o vídeo ao vivo da câmera podia travar durante a conexão em certas situações. O app agora detecta esse estado e se recupera sozinho.
Melhoramos a detecção de capturas que podiam falhar sem aviso quando o armazenamento estava cheio e corrigimos as capturas salvas em subpastas, além do cálculo do tamanho dos arquivos.
Corrigido um erro raro durante o processamento do reconhecimento de vídeo, para um funcionamento mais estável.
Corrigido um problema em que as caixas de detecção no vídeo podiam se arrastar e deixar um rastro entre as detecções. Agora as caixas aparecem de forma limpa e em uma posição mais precisa.
Quando um projeto inicia, só os arquivos necessários para os recursos que você realmente usa são baixados. Os arquivos de recursos não usados são ignorados, então os projetos iniciam mais rápido e mais leves.
Corrigido um problema em que os recursos de anúncio por voz e reconhecimento de fala podiam não carregar os modelos de voz.
Corrigidos os problemas em que o recebimento de mensagens MQTT e algumas configurações de dispositivos Zigbee e Modbus podiam não se conectar ou não funcionar.
Agora você pode selecionar uma área específica da imagem da câmera para ampliar antes do reconhecimento. Objetos distantes ou pequenos são detectados com mais precisão porque essa área é ampliada primeiro. Isso vale para todo o reconhecimento visual, incluindo objetos, rostos, pose, mãos, cor, códigos QR, texto, placas e detecção de incêndio. Se nenhuma área for selecionada, a imagem inteira é usada, como antes.
O mecanismo de detecção de objetos foi substituído por um novo, com mais precisão. Você pode escolher entre três níveis, Rápido, Equilibrado e Preciso, de acordo com o seu ambiente.
Um único comando agora pode detectar e filtrar vários tipos de objeto de uma vez, como pessoas e carros juntos. Os comandos de detecção também foram simplificados.
Agora você pode definir uma taxa de detecção para cada item de análise, eliminando processamento desnecessário e reduzindo a carga do dispositivo. As caixas de detecção também ficam fluidas entre as detecções, sem piscar nem deixar rastros.
As imagens anexadas às notificações push agora são redimensionadas automaticamente para caber no banner de notificação do celular, então os alertas chegam mais rápido e com mais confiabilidade.
Os resultados do reconhecimento facial, da detecção de incêndio e da detecção de objetos e rostos oscilavam na tela ou alternavam entre ligado e desligado perto do limite. Esta versão reduz muito isso. Em vez de avaliar a partir de um único quadro, o Grablo agora combina vários quadros para um resultado bem mais estável.
O reconhecimento facial agora mostra um resultado mais claro em três estados (“Nenhum rosto / Desconhecido / Nome cadastrado”), e você também pode ver a lista de rostos cadastrados.
Foi adicionada uma pasta de dados própria, onde arquivos de resultado, como instantâneos do reconhecimento facial, podem ser armazenados com segurança. Ela funciona da mesma forma no Windows, no macOS e no Linux, e seus arquivos salvos são mantidos mesmo depois de atualizar ou reinstalar o programa.
Quando uma tabela de registro de dados contém imagens salvas, agora você pode ver tanto a miniatura quanto a imagem em tela cheia direto na tabela.
As imagens exibidas em tela cheia agora são renderizadas de acordo com a resolução da sua tela, então ficam mais nítidas, inclusive em telas de alta resolução, como 4K.
Corrigidos vários problemas na execução agendada: um agendamento com número de repetições que executava uma vez a menos do que o definido, agendamentos de repetição mensal e anual que nunca eram acionados, e horários de início e fim iguais, que agora são tratados corretamente como o dia inteiro (24 horas).
Quando uma ação chama outra ação ou um controle que foi desligado (desativado), o Grablo agora o ignora sem problemas, em vez de parar com um erro, então desligar alguns itens não interrompe mais o fluxo inteiro.
Ao executar um projeto, o Grablo agora prepara só as configurações que o projeto realmente usa. Câmeras, analisadores e outras configurações não usados são ignorados na inicialização, então projetos com muitas configurações pesadas iniciam mais rápido e usam menos memória e recursos.
Agora você pode instalar o Grablo como complemento do Home Assistant ou com o Docker. Quando instalado como complemento do Home Assistant, ele se conecta automaticamente, sem precisar de endereço de servidor nem credenciais.
Melhoramos a estabilidade da reconexão das câmeras e corrigimos vários bugs, incluindo o tratamento de caminhos de pasta do Windows com caracteres coreanos (não ASCII).
Agora você pode definir o caminho do arquivo anexado às notificações push com variáveis ou expressões, e não só com um valor fixo. Por exemplo, você pode combinar o caminho da pasta temporária com um nome de arquivo para anexar automaticamente um arquivo criado a cada execução.
Corrigido um problema no Windows em que caminhos com caracteres coreanos ou outros caracteres não ASCII nos nomes de pastas ou arquivos não eram encontrados corretamente. Os arquivos nesses caminhos agora são lidos e salvos corretamente. (Compatível com Windows 10 e posterior.)
Ao usar a detecção de objetos, rostos, cores e anomalias nas ações de análise por IA, agora você pode definir a zona de detecção direto no comando principal, sem um comando separado. Desenhe uma zona para analisar só aquela área ou deixe sem definir para analisar a imagem inteira. Suas ações existentes continuam funcionando como antes.
Foi adicionado um comando que retorna o caminho da pasta temporária do sistema nas ações de arquivo. Ele usa automaticamente a pasta temporária correta de cada sistema operacional, no Windows, no macOS e no Linux, o que é útil para salvar arquivos de que você só precisa por pouco tempo.
Corrigido um problema em que os resultados da detecção de anomalias por IA eram desenhados desalinhados em um canto da tela. Agora eles aparecem exatamente no local detectado.
Evitamos várias situações em que o programa podia ser encerrado inesperadamente por entradas anormais ou dados externos, e reforçamos o tratamento de falhas ao salvar variáveis e no envio de arquivos. O uso normal não é afetado.
Agora você pode escolher qual área da imagem da câmera com IA analisar ou capturar. Crie regiões com nome nas configurações da câmera e selecione uma região nos analisadores de IA e nas ações de captura de imagem para processar só a parte que você quer.
A captura de imagem agora salva a imagem original e limpa da câmera, sem as informações exibidas na tela (como a taxa de quadros) e sem as sobreposições da análise.
Corrigido um problema em que a análise de vídeo por IA podia parar em certas condições, além do desalinhamento entre a região de análise e as sobreposições quando a imagem era girada.
A análise de pose da câmera com IA agora pode medir o quanto o pescoço está inclinado para o lado. Usada junto com a inclinação da coluna, que já existia, ela permite verificar a postura com mais precisão.
Corrigido um problema em que alguns comandos de análise da câmera com IA não eram executados.
Quando o Grablo funciona como escravo Modbus, a comunicação agora é feita em uma tarefa em segundo plano dedicada, com mais estabilidade e capacidade de resposta. Erros de comunicação inesperados são tratados com segurança, sem afetar o restante da configuração, e o uso desnecessário da CPU quando ocioso foi reduzido.
Corrigido um problema em que a conexão com um dispositivo Modbus podia falhar em alguns sistemas Windows. A comunicação Modbus agora também se conecta corretamente no Windows.
O ajuste automático de formatação das entradas adicionado na atualização anterior não valia para alguns campos, como endereços do Home Assistant, endereços de câmeras e caminhos de arquivo. Isso foi corrigido, e pequenas diferenças de formatação agora são ajustadas em mais campos de configuração.
Muitos campos (endereços URL, caminhos de arquivo e pasta, e-mail, portas de dispositivos e outros) agora ajustam automaticamente pequenas diferenças de formatação. Espaços no início ou no fim e aspas que entram ao copiar e colar são removidos e, se você omitir o prefixo http:// em um endereço, ele é preenchido para você. Os destinatários de e-mail podem ser separados por ponto e vírgula ou quebras de linha, além de vírgulas, e os endereços MAC dos dispositivos podem ser digitados sem separadores. Isso reduz muito as falhas de conexão e de execução causadas por pequenos erros de digitação.
Corrigido um problema em que, em alguns casos, o endereço informado do Home Assistant não era aplicado corretamente às consultas de entidades e serviços em tempo real. Salvar as configurações e as consultas em tempo real agora tratam o endereço da mesma forma.
Ampliamos bastante os modelos por idioma disponíveis na conversão de fala em texto (STT) e na conversão de texto em fala (TTS). O reconhecimento de fala agora oferece suporte a inglês, coreano, chinês, japonês, alemão, espanhol, português e russo, além de um novo modelo multilíngue que reconhece coreano, chinês, japonês, inglês e cantonês ao mesmo tempo. A síntese de fala ganhou novas vozes para inglês, chinês, alemão, francês, português e hindi. Você também pode indicar seu próprio modelo se ele não estiver na lista.
A conversão de fala em texto (STT) agora permite escolher a fonte de entrada de áudio. Além do microfone, você pode selecionar o som reproduzido pelo dispositivo (saída do alto-falante) como alvo do reconhecimento, o que facilita transcrever o áudio que está tocando.
Foi adicionado um novo tipo de ação, Consulta de IA com LLM. Envie um texto de consulta (prompt) a provedores de LLM como OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama e OpenAI Compatible e armazene a resposta em uma variável. Anexos de imagem (JPEG/PNG/WebP) são aceitos por todos os provedores; PDFs são aceitos pela OpenAI e pela Anthropic. As imagens anexadas são reduzidas automaticamente para acelerar a transferência e diminuir o custo. Antes de usar, cadastre a chave de API e o modelo de cada provedor em [Setting] > [LLM AI].
A ação de notificação push agora aceita anexos de arquivo. Imagens capturadas ou arquivos de documento podem ser enviados junto com a notificação.
Corrigido um problema em que a leitura de arquivos de texto no Windows podia gerar a mensagem enganosa “File read error: No error”. O runtime C do Windows converte CRLF→LF no modo texto, então o número real de bytes lidos pode ser menor que o tamanho solicitado no fim do arquivo, o que antes levava a um caminho de erro falso positivo. O fim do arquivo (EOF) não é mais tratado como erro: só falhas reais de E/S são informadas. O comportamento de leitura e gravação de arquivos não muda.
O reconhecimento de placas (LPR) agora oferece as predefinições de qualidade FAST e ACCURATE. FAST é indicada para hardware de baixo consumo, como o Raspberry Pi 4, e ACCURATE é voltada para mini PCs e ambientes amd64. O modelo de placas coreanas foi substituído por um modelo v2, com 99,3% de precisão de reconhecimento medida.
A gravação automática por intervalo de cada canal de registro de dados agora pode ser ativada ou desativada, e um novo tipo de ação (registro de dados) grava o canal uma vez. Isso permite instantâneos baseados em gatilhos, como o registro acionado por eventos.
Corrigido um problema em que o Grablo não detectava uma sessão do Home Assistant interrompida após a reinicialização do HA, exigindo um ciclo STOP→RUN para recuperar. Um heartbeat PING/PONG do RFC 6455 a cada 30 segundos agora detecta sessões inativas e reconecta automaticamente em cerca de 30 segundos.
Os arquivos do sistema referenciados por caminhos absolutos nos projetos de exemplo antigos da galeria (v0.x~v1.2.x) agora vêm incluídos diretamente no pacote para Linux. Os exemplos antigos importados agora funcionam na hora, sem downloads adicionais. Arquivos incluídos: SoundFont (TimGM6mb.sf2), mídias de exemplo (sample.mid/mp3/wav/jpg) e certificados OPC-UA (cert.der/key.der).
Corrigido um problema em que a variável de saída “Confidence (%)” do reconhecimento de placas (LPR) informava valores na faixa de 0–1, o que não condizia com a notação “%” do rótulo. Agora ela foi corrigida para a faixa de 0–100, na mesma escala da entrada “Min Confidence (%)”. O campo de confiança na saída JSON de “Scan All” também foi unificado para 0–100.
A câmera com IA agora oferece reconhecimento automático de placas. Há dois modelos disponíveis: escrita latina (Europa, EUA etc.) e placas coreanas. O modelo latino chega a cerca de 97,4% de precisão em um conjunto de validação de 66 países, e o modelo coreano chega a cerca de 96,5%. A votação por maioria entre vários quadros corrige automaticamente leituras erradas de um único quadro, com resultados estáveis. Os modelos são baixados no primeiro uso e, depois disso, continuam funcionando off-line.
A inicialização do Home Assistant não impede mais que outros módulos iniciem. Os erros de “Timeout” que apareciam antes sob carga pesada (como várias câmeras e recursos de IA iniciando juntos) acabaram: a ação agora mostra “Connecting to server…” enquanto a conexão é concluída em segundo plano e retoma naturalmente quando conecta. O intervalo de reconexão também foi reduzido de 60 para 30 segundos.
Se a energia cair enquanto os modelos de IA estão sendo baixados ou extraídos, o sistema detecta automaticamente os arquivos de modelo danificados na próxima inicialização e os reinstala. Não é preciso limpar pastas manualmente, e os recursos de IA, como cruzamento de linha, reconhecimento facial e reconhecimento de fala, voltam a funcionar normalmente no próximo RUN.
Logo após a conclusão dos downloads de modelos e da extração de arquivos compactados, os dados agora são gravados no disco imediatamente. Isso reduz bastante o risco de corrupção de arquivos por queda repentina de energia em ambientes com cartão SD, como o Raspberry Pi.
A análise da câmera com IA agora usa cerca de metade da CPU em comparação com a versão anterior. Os rastros das caixas de detecção na tela também acabaram, com resultados mais limpos.
A conversão de fala em texto e a classificação de áudio usam automaticamente o método de aceleração mais adequado a cada sistema operacional e dispositivo. A mesma entrada agora retorna uma resposta mais rápida.
Em chips mais recentes, como o Raspberry Pi 5 e os Macs com Apple Silicon, a análise de vídeo por IA usa automaticamente um caminho de processamento mais rápido. O mesmo hardware agora consegue analisar mais quadros no mesmo tempo.
Corrigido um problema em que a gravação ou o streaming da câmera podia falhar em sistemas com a biblioteca de vídeo do sistema mais recente.
Um novo recurso bloqueia tentativas de enganar o reconhecimento facial com fotos ou vídeos exibidos em uma tela. O sistema distingue automaticamente rostos reais de imagens em tela, para um uso mais seguro. Você pode ativar ou desativar esse recurso conforme a situação.
Os movimentos de mãos, pés, ombros e outras partes do corpo agora são mostrados de forma mais suave. A trepidação no vídeo foi reduzida, então os movimentos parecem muito mais naturais.
Ao acompanhar uma pessoa ou um objeto no vídeo, o sistema agora se mantém no mesmo alvo mesmo quando a imagem fica pouco nítida por um instante.
Corrigidos vários problemas pequenos que ocorriam durante o cadastro e o reconhecimento de rostos.
Agora você pode cadastrar várias amostras por pessoa, em ângulos diferentes (frente, esquerda, direita) ou com expressões diferentes. O reconhecimento usa a melhor correspondência entre todas as amostras cadastradas, com uma identificação estável em várias poses e expressões.
Corrigido um problema em que o reconhecimento de voz, a síntese de voz e a reprodução de mídia podiam falhar no Debian Trixie (13) ou nas versões do Raspberry Pi OS baseadas em PipeWire. O instalador agora detecta automaticamente o socket de áudio PipeWire da sessão do usuário, então os recursos de som funcionam de imediato, sem configuração manual.
O modelo usado no reconhecimento de voz agora é baixado automaticamente na primeira vez que é usado, em vez de vir incluído no instalador. O instalador ficou menor, então a instalação é mais rápida.
A detecção de incêndio agora analisa o vídeo com mais detalhes, então chamas pequenas ou distantes são detectadas com mais confiabilidade do que antes. Você também pode escolher um modo de precisão para o analisador da câmera (Rápido / Equilibrado / Preciso).
Corrigido um problema em que o vídeo remoto podia ficar congelado em uma tela preta após uma breve interrupção da rede. Agora o vídeo retoma automaticamente assim que a conexão é restabelecida.
Fechar o modal de adição de dispositivos Zigbee não interrompe mais a procura de dispositivos, e os dispositivos que ainda estão em fase de identificação (interview) agora aparecem na lista, para você acompanhar o progresso.
O seletor de período dos gráficos foi redesenhado em uma interface unificada no estilo do Grafana: predefinições rápidas, calendário e entrada de data e hora absolutas ficam todos no mesmo lugar, e os botões ◀ ▶ permitem passar rapidamente para o intervalo anterior ou o seguinte. As configurações de visualização, como tipo de gráfico, período e eixo Y, agora são salvas por widget e restauradas ao reabrir. Além disso, valores que se acumulam continuamente, como energia ou contagem de produção, podem ser exibidos em gráficos de barras como diferenças por intervalo (por hora, por dia, por mês).
Já estão disponíveis imagens do Raspberry Pi OS com o Grablo pré-instalado. Basta gravar em um cartão SD e iniciar.
Corrigidos os problemas em que o frontend podia ficar travado em “Conectando…” depois que o controlador reiniciava e em que fechar o modal após uma atualização obrigatória encerrava a conexão P2P.
Corrigido um problema em que a configuração de intervalo de coleta do componente Registro de dados era ignorada e voltava ao padrão de 1 segundo. O intervalo definido no projeto agora é respeitado exatamente.
Melhoramos a forma como a câmera se recupera quando a conexão é interrompida por alguns instantes. Antes, erros temporários acumulados podiam, em casos raros, desativar a decodificação acelerada por hardware ou causar tentativas repetidas de reconexão. Com esta atualização, cada reconexão começa de um estado limpo, o mesmo padrão usado por sistemas NVR de nível industrial, como Frigate e go2rtc. Em câmeras compatíveis com ONVIF, uma solicitação imediata de quadro-chave restaura o vídeo em cerca de 200 ms.
O progresso dos downloads da nuvem no ciclo RUN e das instalações do runtime do Zigbee foi unificado em uma única sessão. O modal agora é exibido de forma consistente em várias abas ou após atualizar a página durante o download, e as piscadas nas etapas intermediárias foram eliminadas.
O runtime do Zigbee agora só é baixado quando você realmente usa um dongle Zigbee. Quem não usa Zigbee tem um instalador cerca de 30 MB menor, e quem usa Zigbee pela primeira vez recebe os arquivos necessários automaticamente no momento em que precisa deles. O download fica em cache para uma inicialização imediata nas execuções seguintes. Nada muda para quem já usa Zigbee: o runtime continua funcionando como antes, sem download extra.
Resolvidas falhas raras em módulos que dependem de bibliotecas externas: STT (conversão de fala em texto), TTS (conversão de texto em fala), Modbus e OPC UA. Também foi corrigida uma falha que podia ocorrer durante a descoberta automática de câmeras ONVIF em redes com configurações incomuns.
Menos casos em que os IDs de rastreamento eram trocados por engano quando pessoas ou objetos ficavam temporariamente encobertos. Recursos baseados em rastreamento, como a contagem de pedestres por linha, agora são mais precisos.
Câmeras RTSP e USB agora são exibidas de forma confiável no macOS. Resolve casos em que algumas câmeras mostravam imagens cinza ou verdes ou cores distorcidas.
Quando uma câmera RTSP/ONVIF não consegue se conectar logo depois que o controlador inicia, o Grablo agora tenta novamente uma vez de forma automática. A taxa de sucesso da conexão ficou bem maior.
A partir da versão 1.8.2, a compilação para o Raspberry Pi OS de 32 bits (armhf) deixa de ser distribuída. Quem usa Raspberry Pi 3 ou mais recente deve migrar para o Raspberry Pi OS de 64 bits (arm64) e usar a compilação arm64. Quem usa Pi 0/Zero/Pi 2 pode continuar na versão 1.8.1.
O frontend agora se reconecta de forma mais rápida e confiável depois que o controlador é reiniciado ou atualizado, ou após quedas temporárias de rede. Resolve o antigo travamento em “Conectando”: o vídeo volta em 5 a 15 segundos assim que o controlador fica disponível novamente.
Corrigido um problema em que, ao transmitir duas ou mais câmeras ao mesmo tempo, apenas uma voltava ou as outras demoravam muito mais. Depois de minimizar o navegador ou trazer o app para celular de volta do segundo plano, todas as câmeras agora voltam imediatamente e ao mesmo tempo.
O runtime agora detecta automaticamente o hardware do host e escolhe o melhor codificador e decodificador H.264. Usa macOS VideoToolbox, NVIDIA NVENC/NVDEC, Intel Quick Sync, Raspberry Pi BCM2711 V4L2 M2M, Rockchip MPP e outros para reduzir ao mínimo a carga da CPU.
Corrigidas condições de corrida na inicialização do codificador durante ciclos rápidos de RUN/STOP, travamentos permanentes causados pela detecção de repetição do SRTP em reconexões rápidas e vários outros problemas de estabilidade do streaming.
Conecte-se ao Home Assistant em tempo real. Vincule vários servidores Home Assistant ao mesmo tempo, controle sensores, interruptores e luzes da casa inteligente diretamente pelo Grablo ou exponha variáveis do Grablo ao Home Assistant.
Detecta e recupera automaticamente quando o dongle Zigbee é desconectado e reconectado ou quando o serviço Zigbee para inesperadamente. O funcionamento normal é retomado sem intervenção do usuário.
Ative ou desative a aceleração por GPU em cada modelo de análise por IA. Escolha CPU ou GPU para cada modelo de acordo com o seu hardware ou com o equilíbrio de desempenho em relação a outras tarefas.
Conecte mais de 3.400 tipos de dispositivos Zigbee, incluindo lâmpadas inteligentes, sensores de temperatura e umidade, interruptores e botões, diretamente ao Grablo. Adicione os dispositivos encontrados na tela de configurações e, depois, leia os valores dos sensores ou controle-os em uma ação.
Registre automaticamente as mudanças das variáveis ao longo do tempo. Configure limites de armazenamento por tamanho máximo, número de registros ou dias de retenção para gerenciar com segurança os dados de monitoramento de longo prazo.
Foram adicionados cinco novos modelos de análise por IA.
Antes, as zonas de detecção e os pontos de referência tinham de ser inseridos como valores X1, Y1, X2 e Y2 separados. Agora você pode desenhá-los e posicioná-los diretamente na prévia do vídeo, arrastando. Isso vale para detecção de objetos, rostos, poses, mãos, cores e QR code/código de barras.
Ao conectar câmeras IP (ONVIF), o vídeo de maior qualidade agora é escolhido automaticamente. O vídeo H.264/H.265 tem prioridade, o que melhora a qualidade de imagem e a eficiência do streaming.
Corrigido um problema em que a instalação não era concluída corretamente nos ambientes Linux mais recentes, como o Debian 13.
O nome do produto mudou de Grablo para Grablo IoT Core.
A estabilidade da instalação e da execução foi aprimorada em várias distribuições Linux, incluindo Debian 11-13, Ubuntu 22.04/24.04 e Raspberry Pi OS.
Componentes desnecessários foram removidos, o que resultou em um pacote menor e em uma instalação mais rápida.
Câmeras de rede (câmeras IP) compatíveis com ONVIF agora podem ser descobertas e conectadas automaticamente. Transmita o vídeo da câmera em tempo real. As câmeras são reconhecidas automaticamente mesmo quando o endereço IP muda.
Envie notificações push para o app para celular do usuário. Você pode personalizar livremente o título e a mensagem, e até incluir valores de variáveis. Por exemplo, você pode receber um alerta como “Temperatura atual: 35°C” quando a temperatura passar de determinado limite.
O tempo até o vídeo da câmera aparecer foi bastante reduzido. Antes, o stream levava de 5 a 10 segundos para começar. Agora ele aparece quase na hora.
Corrigida uma falha intermitente que ocorria ao entrar no modo de suspensão.
As conexões do navegador agora são restauradas automaticamente quando o dispositivo sai do modo de suspensão.
Corrigido um problema em que o programa falhava quando o dispositivo saía do modo de suspensão. O Grablo agora volta a funcionar normalmente de forma automática depois de sair da suspensão.
Menos avisos repetidos nos logs, o que facilita a leitura dos arquivos de log.
O Grablo agora está disponível para macOS! Macs com Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) e com Intel são compatíveis. Você pode baixar e instalar da mesma forma que nas outras plataformas.
A comunicação serial por Bluetooth agora encontra automaticamente os canais disponíveis, então não é mais preciso definir o número do canal manualmente. Funciona no Linux, no Windows e no macOS.
As credenciais de conexão MQTT agora são armazenadas de forma mais segura, com uma proteção mais forte.
A estabilidade do streaming de vídeo das câmeras via WebRTC foi aprimorada. O ICE sem trickle foi adotado para renegociações mais confiáveis, e foram corrigidas condições de corrida e disputas de dados no gerenciamento das faixas de vídeo.
Quando uma fala é detectada, mas não pode ser convertida em texto, isso agora é tratado como uma conclusão bem-sucedida com texto vazio, em vez de um erro. Isso elimina erros desnecessários que ocorriam principalmente com os modelos do idioma coreano.
Chamadas duplicadas a comandos que já estão em execução (gravação, temporizador, análise de áudio etc.) agora são tratadas corretamente, sem erros.
O Grablo agora está disponível para PC com Windows. Basta instalar com o instalador e executar pela bandeja do sistema. As atualizações são entregues automaticamente quando novas versões são lançadas.
Ao digitar endereços de host em MQTT, Modbus TCP, HTTP e outros módulos de rede, prefixos como http:// ou barras no final agora são tratados automaticamente.
Corrigido um problema em que a inicialização da comunicação SPI falhava em dispositivos FTDI.
Os resultados da análise da câmera com IA agora são mais estáveis. A estabilidade foi aprimorada em todos os recursos de visão por IA, incluindo detecção de objetos, detecção e reconhecimento de rostos, estimativa de pose, rastreamento de mãos, rastreamento de cores, Teachable Machine e EdgeImpulse.
O modelo de detecção de voz foi atualizado para a versão mais recente. A detecção mais precisa do início e do fim da fala melhora a precisão geral do reconhecimento de fala.
A escolha de modelos nas configurações de TTS/STT no dispositivo (On Device) foi aprimorada. Antes, os modelos de todos os idiomas apareciam em uma única lista. Agora você escolhe primeiro um idioma, e só os modelos desse idioma são exibidos.
O suporte a idiomas da conversão de texto em fala (TTS) e da conversão de fala em texto (STT) foi bastante ampliado.
Os modelos necessários para IA, TTS e STT agora são baixados automaticamente da nuvem. Como os modelos não vêm mais incluídos, o tamanho da instalação do controlador ficou bem menor.
Agora você pode consultar o uso de dados da conexão remota no seu perfil. São oferecidos 3GB de tráfego gratuito por mês.
O limite de envio por arquivo aumentou para 250MB, e o armazenamento total aumentou para 1GB.
O streaming de câmera agora funciona ao conectar a partir de redes externas.
Corrigidos bugs nos widgets Incrementador e Lista suspensa.
Cinco novos tipos de widget foram adicionados ao painel.
Foi adicionado um armazenamento de imagens por conta. Envie imagens para a nuvem e use-as nos widgets do painel. Oferece visualização em galeria, envio por arrastar e soltar e gerenciamento da cota de arquivos.
Os arquivos da nuvem usados no projeto são baixados automaticamente para o controlador quando RUN é executado. O progresso do download pode ser acompanhado em tempo real, e a integridade dos arquivos é garantida pela verificação SHA-256.
Foi adicionado um recurso de comunidade para compartilhar projetos e interagir com outros usuários. Permite publicar projetos, curtir, salvar nos favoritos, comentar e receber notificações.
Reconheça QR codes e códigos de barras em tempo real com a câmera. Compatível com vários tipos de código, incluindo EAN-13, Code 128 e QR-Code.
Reconheça textos na imagem da câmera em tempo real. Compatível com vários idiomas, com estabilização para evitar que os resultados do reconhecimento fiquem oscilando.
Adicionado o seguimento de linha para robôs seguidores de linha. Oferece 3 modos: linha escura, linha clara e cor personalizada. Fornece a posição e o ângulo da linha.
Adicionado o reconhecimento de gestos ao rastreamento de mãos. Reconhece 33 gestos diferentes.
Adicionados o reconhecimento de emoções e a estimativa de idade e gênero à detecção de rostos. Classifica 8 emoções e estima a idade e o gênero.
A precisão e a estabilidade do rastreamento de cores foram aprimoradas. As configurações de sensibilidade agora se aplicam a todos os modos de cor, e a oscilação do rastreamento foi reduzida.
A estabilidade geral da câmera com IA foi aprimorada. Corrigidos travamentos durante a análise e aprimorada a estabilidade da conversão de fala em texto (STT) e da conversão de texto em fala (TTS).
Corrigidos erros relacionados ao raspi-config que ocorriam durante a instalação do pacote em placas que não são Raspberry Pi, como BeagleBone e Jetson.
A lógica de tratamento de IP do servidor P2P para conexões remotas foi simplificada, o que melhora a estabilidade da conexão.
Corrigido um problema em que o serviço do Grablo podia não iniciar no Jetson Nano após a instalação. O serviço agora inicia de forma confiável na primeira inicialização.
A estabilidade e a confiabilidade gerais do sistema durante a operação de longo prazo foram aprimoradas.
Corrigido um problema em que a detecção do IP público podia falhar na primeira inicialização. O sistema agora detecta automaticamente as mudanças de rede, para conexões remotas P2P mais estáveis.
Corrigidos vazamentos de memória e falhas que podiam ocorrer durante a operação de longo prazo. A estabilidade geral do sistema foi aprimorada.
Corrigido um problema em que o controlador podia travar durante a troca entre os modos RUN/STOP. Também foi resolvido o tratamento de solicitações duplicadas, que podia causar comportamentos inesperados ao trocar de modo rapidamente.
Corrigidos problemas no streaming de vídeo H.264 com a inclusão da dependência dos plugins do GStreamer necessários. O streaming de vídeo agora funciona de forma confiável em todas as plataformas compatíveis.
A confiabilidade da detecção do endereço IP público para conexões P2P foi aprimorada. Foram adicionados o serviço AWS checkip, uma lógica de novas tentativas e um tratamento de erros melhor, garantindo conexões remotas estáveis mesmo em ambientes de rede difíceis.
Agora funciona de forma confiável no Debian 13, a versão mais recente do sistema operacional. A estabilidade das conexões P2P e dos recursos de análise de áudio foi reforçada.
Corrigido o problema em que os vídeos não eram reproduzidos no ambiente de desktop LXQT. Compatível com vários gerenciadores de exibição, incluindo SDDM e LightDM, para que a reprodução de mídia funcione corretamente em todos os principais ambientes de desktop, como GNOME, KDE, XFCE e LXQT.
O streaming de vídeo agora resiste melhor à instabilidade da rede. A recuperação de perda de pacotes passou a ser feita de forma nativa com os mecanismos padrão do WebRTC, substituindo a implementação personalizada anterior, para uma recuperação de vídeo mais confiável.
Reformulamos a forma como os dispositivos se conectam. Não é mais preciso digitar endereços IP manualmente.
Escolha a placa de destino ao criar um projeto. O editor se adapta automaticamente à sua placa: exibe mapas visuais de pinos, filtra os dispositivos compatíveis, procura dispositivos I2C e permite escolher canais ADC/DAC/PWM.
Placas compatíveis
Crie e edite variáveis diretamente no editor Blockly.
Copie blocos de lógica ou widgets do painel e cole-os em qualquer lugar do projeto.
Variáveis e dispositivos em uso ficam protegidos contra exclusão acidental.
Foi adicionado um novo campo de nome do banco de dados em [Configurações] → [Analisador de IA] para o reconhecimento facial. Assim, você pode criar e gerenciar vários bancos de dados de rostos para diferentes finalidades.
A análise por IA agora oferece suporte a modelos personalizados treinados com o Teachable Machine e o Edge Impulse. Você pode fazer classificação de imagens, detecção de objetos e detecção de anomalias com seus próprios modelos treinados.
Classificação do Teachable Machine
Classificação do Edge Impulse
Detecção de objetos do Edge Impulse
Anomalia visual do Edge Impulse
A escolha da fonte de áudio da análise de áudio foi movida de [Ação] → [Análise de áudio] para [Configurações] → [Analisador de IA].
A análise de áudio passou a ser uma ação independente. Agora você pode usar a análise de áudio com qualquer dispositivo de entrada ou saída de áudio, e não apenas na reprodução de mídia ou na gravação de áudio.
A análise por IA foi separada da ação Câmera e passou a ser uma ação independente. Isso permite configurar pipelines de visão por IA com mais flexibilidade.
Foi adicionada aos grupos de ações a nova opção de repetição “Por intervalo”. Como um laço for na programação, você pode definir o valor inicial, o valor final e o valor do passo para a execução repetida.