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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2.9 KiB
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# Nur die Erkennung: der Rechner mit Sichtverbindung zur Kamera, der an eine
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# Sammlung woanders liefert.
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# cp .env.beispiel .env # Abschnitt "Nur der Detector" ausfuellen
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# docker compose -f docker-compose.detector.yml up -d
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# Der typische Fall: Die Sammlung steht oeffentlich im Internet, die Kameras
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# stehen zu Hause. Dieser Container gehoert ins Heimnetz, in dasselbe Netz wie
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# die Kamera.
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# 🔑 **Nach aussen muss dafuer kein Port offen sein.** Die Verbindung geht nur
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# in eine Richtung: Der Detector meldet ausgehend an die Sammlung, die
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# Sammlung erreicht ihn nie. Kein Portforwarding, kein Tunnel, kein DynDNS.
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# ⚠️ Architektur: ai-edge-litert gibt es als Wheel fuer x86_64 und arm64. Ein
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# Raspberry Pi 4/5 mit 64-Bit-System traegt den Detector, ein Pi Zero nicht —
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# dem fehlt nicht das Wheel, sondern die Rechenleistung.
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# Fuer mehrere Kameras: diese Datei je Kamera mit eigenem Projektnamen und
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# eigenem Token starten, siehe docs/betrieb.md.
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name: vogelalbum-detector
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services:
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detector:
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build:
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context: .
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dockerfile: Dockerfile.detector
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restart: unless-stopped
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environment:
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VOGELALBUM_SOURCE: ${VOGELALBUM_SOURCE:?Stream-URL der Kamera, siehe .env.beispiel}
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# Wohin gemeldet wird. Anders als bei docker-compose.heim.yml steht die
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# Sammlung hier NICHT im selben Compose-Netz, also die volle Adresse —
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# mit https://, wenn sie oeffentlich steht.
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VOGELALBUM_API: ${VOGELALBUM_API:?Adresse der Sammlung, z.B. https://vogelalbum.example.org}
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# Der Token DIESER Kamera, angelegt mit 'manage.py camera add'. Auf
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# einer oeffentlichen Instanz hat jede Kamera ihren eigenen; der
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# gemeinsame VOGELALBUM_INGEST_TOKEN bleibt dort leer.
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VOGELALBUM_TOKEN: ${VOGELALBUM_TOKEN:?Token dieser Kamera, siehe manage.py camera add}
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VOGELALBUM_GATE: ${VOGELALBUM_GATE:-detector}
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VOGELALBUM_SAVE_TO: /daten/rohdaten
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VOGELALBUM_PROTOKOLL: /daten/protokoll.csv
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VOGELALBUM_NACHTSICHT: ${VOGELALBUM_NACHTSICHT:-}
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VOGELALBUM_REGION: ${VOGELALBUM_REGION:-de}
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# Schwellwerte und Artenliste holt sich der Detector von der Sammlung.
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# Faellt sie aus, laeuft er mit dem letzten Stand weiter und warnt nur.
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VOGELALBUM_KONFIG_ALLE: ${VOGELALBUM_KONFIG_ALLE:-300}
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VOGELALBUM_LIVE_PORT: ${VOGELALBUM_LIVE_PORT:-0}
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command:
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- watch
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- --classify-every=2
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- --cooldown=5
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- --min-bird-frames=1
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- --verbose
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# Gueltige Portnummer als Vorgabe, nicht 0 — Compose weist "0:0" ab, siehe
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# die ausfuehrliche Begruendung in docker-compose.heim.yml. Ob etwas
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# lauscht, entscheidet VOGELALBUM_LIVE_PORT oben.
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ports:
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- "${VOGELALBUM_LIVE_PORT:-8131}:${VOGELALBUM_LIVE_PORT:-8131}"
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volumes:
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# Rohbilder und Protokoll. Die Rohbilder sind spaeter das Material fuer
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# ein Nachtraining — deshalb ein Volume und kein tmpfs.
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- vogelalbum-rohdaten:/daten
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volumes:
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vogelalbum-rohdaten:
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