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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venv/
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__pycache__/
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*.pyc
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# Modelle sind ~10 MB und stammen aus dem Netz — scripts/fetch_models.sh holt sie.
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models/*.tflite
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models/*.txt
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web/db.sqlite3
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web/db.sqlite3-*
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web/media/
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web/staticfiles/
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testdata/
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data/
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# Testbilder von Commons — scripts/benchmark.py --hole lädt sie neu.
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benchmark_data/
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.env
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*.log
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live/
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# ESP-IDF: Buildartefakte, geholte Komponenten — und sdkconfig, weil dort das
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# WLAN-Passwort aus 'idf.py menuconfig' landet. sdkconfig.defaults bleibt drin.
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esp32cam/build/
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esp32cam/managed_components/
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esp32cam/sdkconfig
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esp32cam/sdkconfig.old
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esp32cam/dependencies.lock
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# .mo wird aus .po gebaut — compilemessages beim Deploy
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web/locale/*/LC_MESSAGES/*.mo
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# Laufzeitdaten des zweiten Detectors (Traenke) -- Rohbilder,
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# Protokoll, Treffer. Gehoert so wenig ins Repo wie live/.
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live2/
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