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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# Betrieb
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Live zuschauen, mehrere Kameras, der Detector auf einem eigenen Host und das
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Deployen der Web-App. Also alles, was nach dem ersten erkannten Vogel kommt.
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## Live zuschauen
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Eine Kamera liefert **einen** Stream. Wer direkt bei ihr zuschaut, nimmt ihn
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der Erkennung weg — auf einem Pi Zero W ist das keine Einstellung, sondern
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Physik: die Funkstrecke trägt rund 2 Mbit/s, ein zweiter Client sättigt sie.
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Der Detector liest den Stream aber ohnehin rund um die Uhr. Also verteilt er
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ihn weiter:
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```bash
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python -m detector watch --source http://kamera:8080/stream --live-port 8131
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```
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Damit schauen beliebig viele Leute zu, und die Kamera merkt nichts davon — sie
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hat weiterhin genau einen Zuschauer. Solange niemand hinsieht, wird auch nichts
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umkodiert: bei MJPEG-Quellen gehen die JPEG-Bytes unverändert durch, und das
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Kodieren für andere Quellen passiert im HTTP-Thread, einmal je Bild statt
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einmal je Zuschauer. Die Erkennung wird davon nicht langsamer.
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| Adresse | wozu |
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| `http://<detector>:8131/live` | MJPEG, für mehrere Zuschauer |
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| `http://<detector>:8131/bild.jpg` | Einzelbild |
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| `http://<detector>:8131/` | Seite mit Livebild |
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### In der Web-App
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Eingetragen wird das **im Django-Admin bei der Kamera**: `Live-Adresse` auf
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`http://<detector>:8131/live`, dann `Live-Bild zeigen` ankreuzen. Danach gibt
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es die Seite `/live/` und einen Eintrag in der Navigation. Ohne Freigabe
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existiert beides nicht — kein Link, keine Seite, 404.
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Das Bild lädt der Browser direkt beim Verteiler; die Web-App reicht nichts
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durch. Sonst hinge an jedem Zuschauer eine offene Verbindung im Webserver.
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> **Für eine öffentliche Instanz: `VOGELALBUM_LIVE_ERLAUBT=0`.** Dann ist Live
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> nicht einschaltbar, auch nicht mit einem Fehlklick im Admin, und die
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> Admin-Liste zeigt „gesperrt". Ein Livebild aus einem Privatgarten soll nicht
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> an einem Häkchen hängen — für einen Showcase ist die Sammlung ohnehin das
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> Interessantere.
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Der Verteiler selbst kennt keine Anmeldung. Er gehört ins Heimnetz.
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## Mehrere Kameras
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Jede Kamera bekommt einen eigenen Token. Der Token identifiziert sie — die
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Web-App muss nie wissen, wo sie steht, und ein kompromittierter Standort lässt
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sich einzeln stilllegen, ohne die anderen anzufassen.
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```bash
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manage.py camera add futterhaus --name "Futterhaus Garten" --location "Garten"
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manage.py camera add nistkasten --name "Nistkasten Apfelbaum"
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manage.py camera list
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manage.py camera rotate futterhaus # Token erneuern
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manage.py camera disable nistkasten
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```
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Der Token wird **genau einmal** ausgegeben; gespeichert ist nur sein SHA-256.
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Bei 256 Bit Entropie braucht es kein Salt, und wer die Datenbank in die Hand
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bekommt, kann damit trotzdem nichts einliefern.
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Pro Kamera läuft eine eigene `detector watch`-Instanz. Sie können auf
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demselben Host laufen; rechne mit rund 40 % eines Kerns je Kamera bei
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`--classify-every 2` und 4 fps.
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Die Sammlung ist dabei **gemeinsam**: Findet die Gartenkamera die erste Amsel,
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ist sie im Dex freigeschaltet — die Nistkastenkamera bekommt für dieselbe Art
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keinen zweiten Erstfang. Das ist Absicht, es ist die Sammlung eines Menschen
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und nicht die einer Kamera. Die Sichtungsliste lässt sich trotzdem nach Kamera
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filtern.
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`manage.py camera list` markiert Kameras, die sich über eine Stunde nicht
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gemeldet haben — der schnellste Weg zu „warum kommt da nichts mehr".
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## Betrieb
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### Detector auf einem eigenen Host
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Ein frischer Debian- oder Ubuntu-Container, dann:
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```bash
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sudo ./scripts/setup_detector_host.sh
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```
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Das Skript legt den Dienstbenutzer `vogelalbum` an, klont nach `/opt/vogelalbum`,
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baut das venv, holt die Modelle, schreibt `/etc/vogelalbum.env` und installiert
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die systemd-Unit. Idempotent — ein zweiter Lauf aktualisiert nur.
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Danach `/etc/vogelalbum.env` ausfüllen und `systemctl enable --now
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vogelalbum-detector`.
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**Dimensionierung**
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| CPU | 1 Kern je Kamera (bei `--classify-every 2` und ~4 fps rund 40 % Last) |
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| RAM | 512 MB je Instanz, 1 GB für Luft |
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| Platte | 4 GB fürs System, plus ~150 kB je gespeicherter Sichtung |
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**Netz:** ausgehend zur Kamera und zur Web-App. **Eingehend nichts.**
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Achtung, wenn Kamera und Erkennungs-Host in verschiedenen Netzsegmenten
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liegen: Die Route muss stehen. Bei uns hängt die Kamera im WLAN-Segment und
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der Server im LAN — ein Scan des falschen Segments findet sie schlicht nicht.
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**Zweite Kamera:** eigene `/etc/vogelalbum-<name>.env`, die Unit als
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`vogelalbum-detector@.service` ablegen, dann `systemctl enable --now
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vogelalbum-detector@nistkasten`.
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## Die Web-App deployen
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Nur die Web-App wird deployt. Der Detector bleibt im Heimnetz — er braucht
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Sichtverbindung zur Kamera.
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1. DNS auf den Host zeigen lassen.
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2. Anwendung aus dem Repo anlegen, Build über `docker-compose.yml`.
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⚠️ **Der Eingang ist `medien` auf Port 8080, nicht `web` auf 8000.** Das
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compose startet zwei Dienste: Gunicorn und einen nginx davor, der die
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Vogelfotos vom Volume ausliefert. Zeigt der Reverse Proxy direkt auf
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`web`, lädt die Seite — aber **jede Karte der Sammlung hat ein kaputtes
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Bild**, denn Django liefert unter `DJANGO_DEBUG=0` keine Medien aus.
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Begründung ausführlich in [deploy/nginx-media.conf](../deploy/nginx-media.conf).
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3. Persistentes Volume auf `/data` mounten. **Das ist der Schritt, den man
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vergisst** — ohne ihn löscht jeder Deploy Sammlung und Fotos.
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4. Umgebungsvariablen setzen (siehe [Einstellungen](einstellungen.md)).
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5. Denselben Token auf dem Erkennungs-Host eintragen und `VOGELALBUM_API` auf die
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öffentliche Adresse setzen.
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6. Auf einer öffentlichen Instanz `VOGELALBUM_LIVE_ERLAUBT=0` setzen — steht im
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`docker-compose.yml` schon drin. Ohne die Angabe wäre das Livebild aus dem
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eigenen Garten erlaubt, denn der Standard im Code ist `1`.
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Der erste Start dauert ein paar Minuten: Der Entrypoint holt einmalig die
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Referenzfotos. Danach kostet der Schritt nichts mehr. `migrate`,
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`collectstatic` und `seed_dex` erledigt er ebenfalls — neue Arten im Katalog
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landen also mit dem nächsten Deploy automatisch in der Datenbank.
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📘 **Schritt für Schritt mit Coolify, inklusive Umzug einer bestehenden
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Sammlung: [deploy/COOLIFY.md](../deploy/COOLIFY.md).** Dort steht auch, wie
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Datenbank und Fotos als 1:1-Kopie auf das Volume kommen — Kamera-Tokens,
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Handbestimmungen und Abzeichen bleiben dabei erhalten, und die Kameras zu
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Hause liefern mit ihrem bisherigen Token weiter.
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### Einbinden auf einer anderen Seite
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`/widget/` ist dafür da — keine Navigation, transparenter Hintergrund:
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```html
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<iframe src="https://vogelalbum.example.org/widget/"
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style="width:100%;height:110px;border:0" loading="lazy"></iframe>
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```
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Wer lieber selbst gestaltet, nimmt `/api/stats/` — Level, Artenzahl und die
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letzte Sichtung als JSON.
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