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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Desktop File
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# Prueft, ob sich die Kameras noch melden.
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# ⚠ Laeuft dort, wo die WEB-ANWENDUNG steht -- nicht beim Detector. Der
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# Befehl braucht die Datenbank, und ein abgestuerzter Detector kann
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# seinen eigenen Ausfall ohnehin nicht melden. Wer das Ausbleiben
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# bemerken soll, muss von aussen schauen.
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# Zieht die Weboberflaeche nach Coolify um, zieht diese Einheit mit.
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[Unit]
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Description=Vogelalbum: melden, wenn eine Kamera schweigt
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After=network-online.target
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[Service]
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Type=oneshot
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WorkingDirectory=/opt/vogelalbum-web
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ExecStart=/opt/vogelalbum-web/venv/bin/python web/manage.py stoerungen_pruefen
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