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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2.0 KiB
Desktop File
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# Detector als Dienst auf dem dedizierten Erkennungs-Host.
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# Wird von scripts/setup_detector_host.sh installiert. Von Hand:
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# sudo cp deploy/vogelalbum-detector.service /etc/systemd/system/
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# sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl enable --now vogelalbum-detector
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# Zugangsdaten in /etc/vogelalbum.env (chmod 600, root:root):
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# VOGELALBUM_SOURCE=http://vogelkamera.local:8080/stream
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# VOGELALBUM_API=https://vogelalbum.gaertner.onl
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# VOGELALBUM_TOKEN=<Token aus 'manage.py camera add'>
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# VOGELALBUM_SAVE_TO=/var/lib/vogelalbum/rohdaten
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# Für eine zweite Kamera: Datei als vogelalbum-detector@.service ablegen, %i im
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# EnvironmentFile-Pfad verwenden und je Kamera eine /etc/vogelalbum-<name>.env
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# anlegen. Dann läuft `systemctl enable --now vogelalbum-detector@nistkasten`.
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[Unit]
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Description=Vogelalbum Detector (Arterkennung am Vogelhaus)
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After=network-online.target
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Wants=network-online.target
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[Service]
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Type=simple
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User=vogelalbum
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Group=vogelalbum
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WorkingDirectory=/opt/vogelalbum
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EnvironmentFile=/etc/vogelalbum.env
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Environment=PYTHONUNBUFFERED=1
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# Die Schwellwerte stehen bewusst hier und nicht im Code: sie gehören zur
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# Kamera, nicht zum Programm. 'gate detector' ignoriert Bewegung — nötig,
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# weil unsere Kamera auf eine Hecke schaut, die im Wind steht.
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# --nachtsicht ergaenzen, wenn die Kamera Infrarot hat. Ohne den Schalter
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# pausiert die Analyse, sobald das Bild zu dunkel zum Erkennen ist.
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ExecStart=/opt/vogelalbum/venv/bin/python -m detector watch \
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--gate detector \
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--classify-every 2 \
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--cooldown 5 \
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--min-bird-frames 1 \
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--verbose
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# Der Stream reißt nachts gern mal ab; einfach wieder hochkommen.
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Restart=always
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RestartSec=15
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# Ein Bilderkenner braucht weder Schreibzugriff aufs System noch neue Rechte.
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NoNewPrivileges=true
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PrivateTmp=true
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ProtectSystem=strict
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ProtectHome=true
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ProtectKernelTunables=true
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ProtectControlGroups=true
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RestrictSUIDSGID=true
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ReadWritePaths=/var/lib/vogelalbum
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StandardOutput=journal
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StandardError=journal
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[Install]
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WantedBy=multi-user.target
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