christian
cc9e0786c2
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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name: "💡 Idee oder Wunsch"
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about: "Etwas, das Vogelalbum können sollte"
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title: ""
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- idee
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## Worum geht es
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## Was du damit vorhast
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Der wichtigste Teil. Eine Funktion ist leichter zu bauen, wenn klar ist, wofür
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sie da ist — oft gibt es für denselben Zweck einen einfacheren Weg.
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## Wie du es heute löst
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<!-- Falls es einen Umweg gibt: welchen? -->
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## Würdest du daran mitarbeiten?
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- [ ] Ja, ich würde es selbst bauen
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- [ ] Ja, beim Testen
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- [ ] Nein, ich melde es nur
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Zur Einordnung, bevor du tippst: Ein Artenkatalog für eine andere Region ist
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ausdrücklich erwünscht und reine Datenarbeit — siehe docs/erkennung.md.
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