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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Docker
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Docker
# Der Medien-Eingang, mit seiner Konfiguration fest im Image.
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# 🔑 Warum nicht einfach die .conf hineinmounten: Einzeldatei-Bind-Mounts sind
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# auf Coolify brüchig. Schlägt ein Deploy fehl, legt Docker die fehlende
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# Mount-Quelle als leeres VERZEICHNIS auf dem Host an — der nächste Versuch
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# mountet dann ein Verzeichnis auf eine Datei und der Container kommt in eine
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# Absturzschleife, die nach einem Konfigurationsfehler aussieht und keiner
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# ist. Das hat auf derselben Coolify-Instanz schon einmal einen Abend
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# gekostet; deshalb hier gebacken statt gemountet.
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# Preis dafür: eine Änderung an nginx-media.conf braucht einen Rebuild, nicht
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# nur einen Neustart. Die Datei ändert sich praktisch nie.
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FROM nginx:1.27-alpine
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COPY deploy/nginx-media.conf /etc/nginx/conf.d/default.conf
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EXPOSE 8080
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