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.
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christian committed
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cc9e0786c2
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# Wie gut ist das wirklich
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Gemessene Zahlen statt Versprechen: 43 von 44 Arten richtig, keine falsch
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bestimmt — und daneben das, was im Feld tatsächlich passiert ist, nämlich
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wochenlang nichts. Beides gehört zusammen.
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`scripts/benchmark.py` jagt echte Vogelfotos durch dieselbe Pipeline, die auch
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an der Kamera läuft, und vergleicht mit der bekannten Art:
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```bash
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./venv/bin/python scripts/benchmark.py --referenz web/media/referenz
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./venv/bin/python scripts/benchmark.py --hole # mehr Bilder von Commons
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```
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Über 44 Referenzfotos, ein Bild je Gartenvogelart:
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|---|---|
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| Richtig bestimmt | **43 / 44 — 97,7 %** |
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| Als unbestimmt verworfen | 1 (Mauersegler, füllt 6 % des Bildes) |
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| **Falsch bestimmt** | **0** |
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Die Null bei den Falschbestimmungen ist das eigentliche Ergebnis. Bei
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Unsicherheit schweigt das System, statt zu raten.
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**Diese Zahl ist eine Obergrenze, keine Prognose.** Commons-Fotos sind gut
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belichtete Nahaufnahmen von Fotografen, die den Vogel im Sucher hatten. Eine
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feste Kamera am Futterhaus liefert Gegenlicht, Bewegungsunschärfe und halb
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verdeckte Vögel.
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### Was im Feld tatsächlich passiert ist
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Die Null oben stammt aus Referenzfotos. **Am eigenen Futterhaus sieht es
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anders aus** — hier die Fälle, die bis zum 30.09.2026 aufgetreten sind.
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#### 🔴 Eine Falschbestimmung mit 94,5 % Sicherheit
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Am 30.09.2026 bestimmte das Modell eine **Kohlmeise als Blaumeise** — und war
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sich dabei sicherer als bei jeder richtigen Bestimmung davor.
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|---|---|
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| Sicherheit | 0,945 |
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| Bilder mit Vogel | 5 von 31 |
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| Der Grund | **Der Kopf war verwischt** |
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Die gelbe Brust mit dem dunklen Längsstreifen war zu sehen, die blaue Kappe
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nicht — und genau die unterscheidet die beiden Arten. Das Modell musste ohne
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das entscheidende Merkmal entscheiden und tat es trotzdem mit voller
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Überzeugung.
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🔑 **Die Sicherheit misst nicht, ob genug zu sehen war.** Sie sagt nur, wie gut
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das Sichtbare zu einer Art passt. Bei Bewegungsunschärfe kann sie hoch sein und
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trotzdem falsch liegen — genau der Fall, den der Absatz über die Obergrenze
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vorhersagt.
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**Korrigieren:**
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```bash
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./venv/bin/python web/manage.py sichtung_bestimmen 228 kohlmeise --trocken
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./venv/bin/python web/manage.py sichtung_bestimmen 228 kohlmeise
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```
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⚠️ **Nicht einfach das Feld im Admin ändern.** An einer Bestimmung hängt der
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Dex-Eintrag der falschen Art, der Erstfang und die dreifachen Punkte. Der
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Befehl räumt das mit auf und rechnet die Punkte mit derselben Formel neu, die
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auch bei der Vergabe gilt.
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#### 🔴 24 Sichtungen von Spiegelungen auf Wasser
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Am 27.09.2026 lieferte die Kamera an der Vogeltränke zwischen **19:01 und
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19:40** vierundzwanzig Sichtungen. Keine einzige davon war ein Vogel.
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| | Tränke | Futterhaus |
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|---|---|---|
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| mittlerer Vogel-Wert | **0,000** | 0,431 |
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| Bilder mit Vogel | 3,5 % | 25,7 % |
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Die Diagnose am selben Tag: *„Die Fehlmeldungen sind Spiegelungen vom
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Mond auf der Wasseroberfläche."* Die Uhrzeiten bestätigen es — **alle 24 in
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derselben Stunde, keine einzige tagsüber.**
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⚠️ **Die Vogelerkennung hat korrekt gearbeitet: Sie meldete null.** Gespeichert
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wurde trotzdem. **Das ist der eigentliche Fehler** — ein Besuch wird angelegt,
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obwohl die Erkennung ausdrücklich „kein Vogel" sagt.
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📌 **Noch offen:** eine Untergrenze für den *mittleren* Vogel-Wert. `--min-bird-frames`
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steht auf 1, `min_bird_score` auf 0,05 — aber nichts prüft den Durchschnitt über
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den ganzen Besuch. Bei 0,000 dürfte nichts entstehen.
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🔑 **Wasser ist ein anderer Fall als ein Futterhaus.** Eine Tränke spiegelt
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Himmel, Sonne und Mond, und eine wandernde Lichtfläche sieht für eine
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Bewegungserkennung aus wie ein Tier.
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#### Das „beste Foto" ist nicht das mit der höchsten Sicherheit
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Beim Korrigieren der Falschbestimmung fiel auf, dass dieselbe verwischte
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Aufnahme zum besten Foto der Art geworden war:
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#228 Sicherheit 0,945 5/31 Bilder ← war "bestes Foto"
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#200 Sicherheit 0,936 23/67 Bilder ← die scharfe Aufnahme
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```
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**Die Sicherheit sagt, wie sicher sich das Modell bei der Art ist — nicht, ob
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das Bild etwas taugt.** Seitdem entscheidet `scoring.bildguete`:
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```
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Anteil der Bilder mit Vogel × mittlerer Vogel-Wert
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```
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Beides misst dasselbe: *Der Vogel war wirklich und deutlich da.* Wer lange klar
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im Bild stand, hat auch ein gutes Einzelbild.
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⚠️ **Das ist ein Hilfsmaß, keine Schärfemessung.** Richtig wäre die
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Laplace-Varianz des gespeicherten Bildes, gemessen im Detector. Das hier kommt
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ohne Bildverarbeitung aus und trifft in der Praxis dieselbe Wahl.
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### Warum `--min-bird-score` bei 5 % steht
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Gemessen, nicht geraten:
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| `--min-bird-score` | richtig |
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|---|---|
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| 0.02 – 0.05 | 43 / 44 |
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| 0.10 | 40 / 44 |
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| 0.20 | 38 / 44 |
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Ein zu hoher Wert wirft richtige Bestimmungen weg. Beim Mäusebussard gewinnt
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global der amerikanische *Buteo lineatus* mit 57 %, unser *Buteo buteo* kommt
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auf 5 % — innerhalb der deutschen Arten liegt er trotzdem klar vorn. Genau das
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ist die Nordamerika-Schlagseite, und genau deshalb ist `bird_score` ein Maß
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für „kenne ich diese Weltgegend", nicht für „ist das ein Vogel".
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Der Katalogumfang kostet dabei nichts: 47 oder 148 Arten in der Whitelist
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liefern dasselbe Ergebnis.
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