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.
60 lines
2.5 KiB
Bash
60 lines
2.5 KiB
Bash
# Vorlage fuer docker-compose.heim.yml.
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# cp .env.beispiel .env
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# Zwei Zeilen muessen stimmen, der Rest hat brauchbare Vorgaben.
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# --- Pflicht -----------------------------------------------------------
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# Wo liefert die Kamera ihr Bild? MJPEG-Stream, Einzelbild-URL, rtsp:// oder
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# ein Ordner mit Bildern. Der Aufbau der Kameraseite steht in pi/README.md.
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VOGELALBUM_SOURCE=http://vogelkamera.local:8080/stream
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# Gemeinsames Geheimnis zwischen Detector und Sammlung. Beliebige lange
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# Zeichenkette, einmal ausdenken:
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# openssl rand -base64 32
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VOGELALBUM_INGEST_TOKEN=hier-ein-langes-zufaelliges-geheimnis-eintragen
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# --- Optional ----------------------------------------------------------
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# Port, unter dem die Sammlung im Browser erreichbar ist.
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#VOGELALBUM_PORT=8000
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# Was einen Besuch ausloest: 'detector' laesst das Modell entscheiden und
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# ignoriert Bewegung, 'motion' spart Rechenzeit, setzt aber einen ruhigen
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# Hintergrund voraus. Im Zweifel bei 'detector' bleiben.
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#VOGELALBUM_GATE=detector
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# Kamera mit Infrarot? Dann auf 1 setzen — sonst pausiert die Analyse, sobald
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# das Bild zu dunkel zum Erkennen ist.
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#VOGELALBUM_NACHTSICHT=
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# Welche Region gilt: entscheidet, welche Arten der Klassifikator ueberhaupt
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# erwaegt. Das Modell kennt 965 Arten und ist auf Nordamerika trainiert —
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# ohne Einschraenkung wird aus einer Kohlmeise eine Carolina Chickadee.
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#VOGELALBUM_REGION=de
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# Sekunden zwischen zwei Abfragen der Einstellungen bei der Web-App.
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# 0 schaltet es ab, dann gilt nur die Kommandozeile.
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#VOGELALBUM_KONFIG_ALLE=300
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# Live-Bild im Heimnetz. Die Kamera liefert nur einen Stream; wer direkt bei
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# ihr zuschaut, nimmt ihn der Erkennung weg. Deshalb verteilt der Detector
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# sein eigenes Bild weiter — beliebig viele Zuschauer, die Kamera merkt nichts.
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# Angezeigt wird es erst, wenn die Adresse (http://<host>:8131/live) im
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# Django-Admin bei der Kamera eingetragen und das Haekchen gesetzt ist.
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#VOGELALBUM_LIVE_PORT=8131
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# Sperre darueber, fuer eine oeffentliche Instanz. Auf 0 ist Live nicht
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# einschaltbar — auch nicht mit einem Fehlklick im Admin. Ein Livebild aus dem
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# eigenen Garten soll nicht an einem Haekchen haengen.
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#VOGELALBUM_LIVE_ERLAUBT=1
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# Wird beim ersten Start selbst erzeugt und aufs Volume gelegt. Nur setzen,
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# wer einen eigenen Schluessel mitbringen will.
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#DJANGO_SECRET_KEY=
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# Nur noetig, wenn die Sammlung unter einem Domainnamen erreichbar sein soll.
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#DJANGO_ALLOWED_HOSTS=vogelalbum.example.org
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#DJANGO_CSRF_TRUSTED_ORIGINS=https://vogelalbum.example.org
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