Ein Handyfoto ist das Gegenteil einer Kameraaufnahme: Jemand zielt auf den
Vogel. Unterhalb von rund einem Viertel Bildflaeche findet SSD-MobileNet ihn
nicht mehr (12 % Flaeche: 38 % gefunden, 6 %: 10 %, 2 %: 0 %) — und auf einem
Zuschnitt, der nur noch aus Vogel besteht, meldet es sich ueberhaupt nicht.
run_zuschnitt() ueberspringt den Sucher. Gemessen an schwierigen Aufnahmen:
aus 'nichts gefunden' wird Haussperling 93 %.
Dabei faellt der Sucher als Torwaechter weg. Die erste Fassung liess
min_bird_score (0.05) entscheiden und gab fuer eine graue Wand Fischadler
20 % zurueck; ueber 148 Vogelbilder und 71 Hintergrundausschnitte kommen bei
dieser Schwelle 82 % der Hintergruende durch. Das Tor ist jetzt die
Sicherheit des besten Treffers (0.45: 96 % der Voegel, 14 % Hintergrund)
zusammen mit min_bird_score.
Alle Messungen stehen in docs/handyfotos.md, auch die dort als verworfen
dokumentierte Kachelsuche.
Die Pruefbilder liegen bewusst NICHT hier: Dieses Repo ist oeffentlich, die
Aufnahmen sind privat. Sie liegen in der Nextcloud unter
Projekte/Vogelalbum/Pruefbilder; 'pruefbilder/' steht in der .gitignore.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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.