christian
c11fe9ab04
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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2.7 KiB
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# Änderungen
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Format in Anlehnung an [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/de/1.1.0/),
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Versionen nach [SemVer](https://semver.org/lang/de/).
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## 1.0.0 — 2026-10-18
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Erste Veröffentlichung.
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### Dabei
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- **Arterkennung** aus einem Kamerastrom: ein Netz findet den Vogel im Bild,
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ein zweites bestimmt die Art. Katalog mit 148 heimischen Arten, auf
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Deutschland eingeschränkt und neu normiert — ohne diese Einschränkung wird
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aus einer Kohlmeise eine nordamerikanische Schwesterart.
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- **Sammlung** im Stil eines Klebebildchen-Albums: nummerierte Seiten,
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gefundene Arten in Farbe, fehlende als Schatten. Erstfang, Punkte, Stufen
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und 15 Abzeichen.
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- **Läuft auf eigener Hardware.** Kein Cloud-Dienst, kein Konto, keine
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Telemetrie. Die Bilder verlassen das eigene Netz nicht.
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- **Zwei Teile, getrennt deploybar:** die Sammlung als Django-Anwendung, die
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Erkennung als eigener Dienst. Der Erkennungs-Dienst **fragt selbst an** und
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braucht deshalb weder eine erreichbare Adresse noch einen offenen Port.
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- **Kameras:** alles, was MJPEG oder Einzelbilder über HTTP liefert. Fertige
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Firmware für Raspberry Pi (`pi/`) und ESP32-S3 (`esp32cam/`) liegt bei,
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beide mit `/status` für die Diagnose, ohne den Bildstrom anzufassen.
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- **Fotos von unterwegs:** Bilder lassen sich hochladen und werden von
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derselben Erkennung bestimmt wie die der Kamera.
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- **Home Assistant** über MQTT mit Autodiscovery.
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- **Zweisprachig**, Deutsch und Englisch. Quelltext und Kommentare sind
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deutsch.
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- **Einstellungen je Kamera** aus der Oberfläche — Schwellwerte, Lebensräume,
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Artenliste. Der Erkennungs-Dienst holt sie sich im Betrieb ab und übernimmt
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sie, ohne das Modell neu zu laden.
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- **Fehlalarme**: ein Mindestwert je Besuch verwirft Spiegelungen und
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Bewegungen ohne Vogel, bevor daraus eine Sichtung wird.
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### Sicherheit
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- Je Kamera ein eigener Token (als SHA-256 gespeichert), damit ein
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kompromittierter Standort einzeln stillgelegt werden kann.
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- Getrennte Token für Schreiben und Lesen.
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- Hochgeladene Bilder werden **neu geschrieben statt nur geprüft**: Nur die
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Pixel überleben, Metadaten fallen dabei weg. Das betrifft vor allem den Ort
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in EXIF-Daten von Handyfotos.
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- Im Betrieb: Cookies nur über HTTPS, HSTS, `nosniff` auf den Medien.
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### Bekannte Grenzen
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- Acht heimische Arten kennt das Modell nicht und ordnet sie Verwandten zu:
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Sumpf-, Weiden- und Haubenmeise, Gartenbaumläufer, Kleinspecht,
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Bluthänfling, Kernbeißer, Waldkauz.
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- Der Vogel braucht **5 bis 8 % der Bildfläche**, sonst findet ihn die
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Erkennung nicht. Das ist eine Frage des Bildwinkels, nicht der Auflösung —
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näher montieren hilft, mehr Megapixel nicht.
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- Der unterste Bildrand ist eine tote Zone. Die Landefläche gehört in die
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untere Bildmitte, nicht an die Kante.
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