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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2.5 KiB
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# Die Vogelalbum-Dokumentation
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<sub>[← zurück zum Überblick](../README.md)</sub>
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Das [README](../README.md) beantwortet, *was* Vogelalbum ist und wie man es in
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drei Zeilen startet. Hier steht alles andere.
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## Wie es aussieht
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| **Die Sammlung** — 148 Arten, gesehene in Farbe, der Rest als Schatten mit Fragezeichen | **Eine Art** — Foto, Steckbrief, Erstfang und alle Besuche |
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| **Die Sichtungen** — jeder Besuch mit Foto, Dauer und Sicherheit | **Die Abzeichen** — fünfzehn Stück, vom Erstfang bis zu tausend Besuchen |
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| **Dunkel** — folgt dem System, umschaltbar im Kopf | **Auf dem Telefon** — dieselbe Seite, keine eigene App nötig |
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## Einrichten
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| Kapitel | worum es geht |
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| **[Installation](installation.md)** | mit und ohne Docker, Schritt für Schritt |
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| **[Die Kamera anschließen](kamera.md)** | Stream-Formate, Schwellwerte, Nachtabschaltung — und wie groß ein Vogel im Bild sein muss |
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| **[Einstellungen](einstellungen.md)** | alle Umgebungsvariablen, und was stattdessen im Admin geht |
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Die Kameraseiten haben eigene Anleitungen, weil sie auf eigener Hardware
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laufen: **[Raspberry Pi](../pi/README.md)** und **[ESP32-S3](../esp32cam/README.md)**.
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## Verstehen
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| Kapitel | worum es geht |
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| **[Wie die Erkennung funktioniert](erkennung.md)** | drei Stufen, der Kniff mit dem Artenfilter, was das Modell nicht kann |
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| **[Wie gut ist das wirklich](genauigkeit.md)** | gemessene Zahlen — und was im Feld tatsächlich passiert ist |
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## Betreiben
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| Kapitel | worum es geht |
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| **[Betrieb](betrieb.md)** | mehrere Kameras, Live-Bild, Detector auf eigenem Host, Deployment |
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| **[Coolify-Deployment](../deploy/COOLIFY.md)** | der ganze Weg inklusive Datenumzug |
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## Mitarbeiten
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| Kapitel | worum es geht |
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| **[Entwicklung](entwicklung.md)** | Tests, Übersetzungen, Layoutprüfung, Artenkatalog erweitern |
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| **[Datenquellen und Lizenzen](datenquellen.md)** | woher Modelle und Fotos kommen, und warum AGPL |
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| **[CONTRIBUTING](../CONTRIBUTING.md)** | Spielregeln und Rechteeinräumung |
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<sub>Die Bilder in diesem Ordner sind Aufnahmen der Live-Instanz
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<https://vogelalbum.gaertner.onl>, erzeugt mit Playwright. Nach einer Änderung an
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der Oberfläche gehören sie neu gemacht — alte Screenshots sind das Erste, was
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einem Besucher auffällt.</sub>
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