Vogelalbum 1.0.0

Eine Kamera am Vogelhaus, ein Rechner der erkennt wer da war — und eine
Sammlung, die sich von allein fuellt.

Zwei neuronale Netze: eines findet den Vogel im Bild, eines bestimmt die
Art. 148 heimische Arten, auf Deutschland eingeschraenkt und neu normiert —
ohne diese Einschraenkung wird aus einer Kohlmeise eine nordamerikanische
Schwesterart. Daraus entsteht ein Sammelalbum: nummerierte Seiten,
gefundene Arten in Farbe, fehlende als Schatten, dazu Erstfang, Punkte,
Stufen und 15 Abzeichen.

Laeuft vollstaendig auf eigener Hardware. Kein Cloud-Dienst, kein Konto,
keine Telemetrie; die Bilder verlassen das eigene Netz nicht.

Zwei getrennt deploybare Teile: die Sammlung als Django-Anwendung, die
Erkennung als eigener Dienst. Der Erkennungs-Dienst fragt selbst an und
braucht deshalb weder eine erreichbare Adresse noch einen offenen Port —
er laeuft hinter einem gewoehnlichen Router.

Dabei: Firmware fuer Raspberry Pi und ESP32-S3, Anbindung an Home
Assistant ueber MQTT, Oberflaeche auf Deutsch und Englisch, Einstellungen
je Kamera aus dem Browser, und ein Weg fuer Fotos von unterwegs.

AGPL-3.0.

.gitea/ISSUE_TEMPLATE/fehler.md

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+name: "🐞 Fehler melden"
+about: "Etwas tut nicht, was es soll"
+title: ""
+labels:
+  - fehler
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+<!--
+Danke fürs Melden. Je konkreter, desto eher ist es behoben — Zahlen und
+Logzeilen helfen mehr als Adjektive.
+-->
+
+## Was passiert
+
+<!-- Was hast du gesehen? -->
+
+## Was du erwartet hättest
+
+## Wie man es auslöst
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+1.
+2.
+3.
+
+## Wo es passiert
+
+- [ ] Web-App (die Sammlung)
+- [ ] Detector (die Erkennung)
+- [ ] Kameraseite Raspberry Pi (`pi/`)
+- [ ] Kameraseite ESP32 (`esp32cam/`)
+- [ ] Anbindung an Home Assistant
+
+## Dein Aufbau
+
+| | |
+|---|---|
+| Installiert per | Docker / ohne Docker |
+| Stand | Ausgabe von `git rev-parse --short HEAD` |
+| Betriebssystem | |
+| Kamera | z.B. Pi Zero W + OV5647, ESP32-S3 + OV2640 |
+
+## Ausgaben
+
+<!--
+Hilfreich, je nachdem wo es klemmt:
+
+    docker compose -f docker-compose.heim.yml logs --tail=50 detector
+    curl -s http://<kamera>:8080/status    # Raspberry Pi
+    curl -s http://<kamera>:8081/status    # ESP32 — eigener Port, siehe esp32cam/README.md
+
+⚠️ Bitte vorher Token und Passwörter herausnehmen.
+
+⚠️ Und: NICHT mit `curl` am laufenden Stream (`/stream`) messen. Ein zweiter
+Zuschauer sättigt die Funkstrecke und erzeugt genau die Timeouts, die du
+vielleicht gerade suchst. `/status` fasst den Stream nicht an.
+-->
+
+```
+```