christian
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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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contact_links:
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- name: 🔒 Sicherheitslücke
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url: https://gitea.gaertner.onl/christian/vogelalbum/src/branch/main/SECURITY.md
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about: Bitte nicht als Issue — Meldeweg steht in SECURITY.md
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- name: 📖 Dokumentation
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url: https://gitea.gaertner.onl/christian/vogelalbum/src/branch/main/docs
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about: Installation, Kameraaufbau, Einstellungen, Betrieb
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- name: 🐦 Die laufende Instanz
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url: https://vogelalbum.gaertner.onl
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about: So sieht es aus, wenn es läuft
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