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.

deploy/vogelalbum-detector.service

@@ -0,0 +1,60 @@
+# Detector als Dienst auf dem dedizierten Erkennungs-Host.
+#
+# Wird von scripts/setup_detector_host.sh installiert. Von Hand:
+#   sudo cp deploy/vogelalbum-detector.service /etc/systemd/system/
+#   sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl enable --now vogelalbum-detector
+#
+# Zugangsdaten in /etc/vogelalbum.env (chmod 600, root:root):
+#   VOGELALBUM_SOURCE=http://vogelkamera.local:8080/stream
+#   VOGELALBUM_API=https://vogelalbum.gaertner.onl
+#   VOGELALBUM_TOKEN=<Token aus 'manage.py camera add'>
+#   VOGELALBUM_SAVE_TO=/var/lib/vogelalbum/rohdaten
+#
+# Für eine zweite Kamera: Datei als vogelalbum-detector@.service ablegen, %i im
+# EnvironmentFile-Pfad verwenden und je Kamera eine /etc/vogelalbum-<name>.env
+# anlegen. Dann läuft `systemctl enable --now vogelalbum-detector@nistkasten`.
+
+[Unit]
+Description=Vogelalbum Detector (Arterkennung am Vogelhaus)
+After=network-online.target
+Wants=network-online.target
+
+[Service]
+Type=simple
+User=vogelalbum
+Group=vogelalbum
+WorkingDirectory=/opt/vogelalbum
+EnvironmentFile=/etc/vogelalbum.env
+Environment=PYTHONUNBUFFERED=1
+
+# Die Schwellwerte stehen bewusst hier und nicht im Code: sie gehören zur
+# Kamera, nicht zum Programm. 'gate detector' ignoriert Bewegung — nötig,
+# weil unsere Kamera auf eine Hecke schaut, die im Wind steht.
+# --nachtsicht ergaenzen, wenn die Kamera Infrarot hat. Ohne den Schalter
+# pausiert die Analyse, sobald das Bild zu dunkel zum Erkennen ist.
+ExecStart=/opt/vogelalbum/venv/bin/python -m detector watch \
+  --gate detector \
+  --classify-every 2 \
+  --cooldown 5 \
+  --min-bird-frames 1 \
+  --verbose
+
+# Der Stream reißt nachts gern mal ab; einfach wieder hochkommen.
+Restart=always
+RestartSec=15
+
+# Ein Bilderkenner braucht weder Schreibzugriff aufs System noch neue Rechte.
+NoNewPrivileges=true
+PrivateTmp=true
+ProtectSystem=strict
+ProtectHome=true
+ProtectKernelTunables=true
+ProtectControlGroups=true
+RestrictSUIDSGID=true
+ReadWritePaths=/var/lib/vogelalbum
+
+StandardOutput=journal
+StandardError=journal
+
+[Install]
+WantedBy=multi-user.target