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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2.3 KiB
Desktop File
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Desktop File
# Ein Detector je Kamera. Der Name hinter dem @ waehlt die Umgebungsdatei:
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# systemctl enable --now vogelalbum-detector@futterhaus
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# -> liest /etc/vogelalbum-futterhaus.env
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# Genau so vorgeschlagen im Kopf von vogelalbum-detector.service, umgesetzt am
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# 24.09.2026 beim Aufsetzen von LXC 112.
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# Zugangsdaten je Kamera in /etc/vogelalbum-<name>.env (chmod 600, root:root):
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# VOGELALBUM_SOURCE=http://vogelkamera.local:8080/stream
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# VOGELALBUM_API=http://sammlung.local:8000
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# VOGELALBUM_TOKEN=<Token aus dem Backend>
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# VOGELALBUM_SAVE_TO=/var/lib/vogelalbum/<name>/rohdaten
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# VOGELALBUM_LIVE_PORT=8131
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# VOGELALBUM_KLASSIFIZIERE=2
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# 🔑 Ein Dienst je Kamera und nicht einer fuer beide: Der Detector liest
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# genau einen Bildstrom. Abwechselnd zu lesen hiesse, die Aufmerksamkeit je
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# Kamera zu halbieren -- und an der Traenke ist ein Vogel womoeglich kuerzer
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# da als am Futterhaus.
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[Unit]
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Description=Vogelalbum-Detector fuer Kamera %i
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After=network-online.target
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Wants=network-online.target
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[Service]
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Type=simple
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User=vogelalbum
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Group=vogelalbum
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WorkingDirectory=/opt/vogelalbum
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EnvironmentFile=/etc/vogelalbum-%i.env
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Environment=PYTHONUNBUFFERED=1
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# Die Schwellwerte stehen bewusst hier und nicht im Code: sie gehören zur
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# Kamera, nicht zum Programm. 'gate detector' ignoriert Bewegung — nötig,
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# weil unsere Kamera auf eine Hecke schaut, die im Wind steht.
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# --nachtsicht ergaenzen, wenn die Kamera Infrarot hat. Ohne den Schalter
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# pausiert die Analyse, sobald das Bild zu dunkel zum Erkennen ist.
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ExecStart=/opt/vogelalbum/venv/bin/python -m detector watch \
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--gate detector \
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--classify-every ${VOGELALBUM_KLASSIFIZIERE} \
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--cooldown 5 \
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--min-bird-frames 1 \
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--verbose
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# Der Stream reißt nachts gern mal ab; einfach wieder hochkommen.
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Restart=always
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RestartSec=15
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# ⚠ Die Kameras lassen nur EINEN Zuschauer zu. Beim Neustart muss der alte
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# Prozess seine Verbindung erst loslassen, sonst bekommt der neue nichts.
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KillSignal=SIGTERM
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TimeoutStopSec=20
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# Ein Bilderkenner braucht weder Schreibzugriff aufs System noch neue Rechte.
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NoNewPrivileges=true
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PrivateTmp=true
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ProtectSystem=strict
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ProtectHome=true
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ProtectKernelTunables=true
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ProtectControlGroups=true
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RestrictSUIDSGID=true
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ReadWritePaths=/var/lib/vogelalbum
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StandardOutput=journal
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StandardError=journal
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[Install]
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WantedBy=multi-user.target
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