I turned my security cameras into an automatic bird identification system
Я превратил свои наружные камеры видеонаблюдения в систему автоматической идентификации птиц с помощью BirdNet-Go — открытого проекта, который запускает модели распознавания птичьего пения локально на оборудовании. Система работает 24/7, анализируя аудиопоток с камер через RTSP и мгновенно определяя виды птиц, летучих мышей и даже лягушек по их звукам. Всё происходит без облака, без API и ежемесячных платежей — модели, включая Google Perch v2 (14 795 видов против 6000 в BirdNET 2.4), хранятся локально на сервере или Raspberry Pi.
Я настроил три существующие IP-камеры, подключив их к BirdNet-Go, и добавил правила оповещений: например, мгновенное уведомление в Discord-канал #birdnet при появлении кардинала или редкого вида. Система ведёт журнал всех обнаружений, отмечая новые виды для отслеживания биоразнообразия двора — за год зафиксировано 418 726 обнаружений 271 уникального вида, средняя уверенность 60,9%, самым частым оказался домовый вьюрок (118 667 записей). Интеграция с BirdWeather позволяет делиться данными с сообществом, а связка с Home Assistant выводит результаты на панель управления. Микрофоны камер автоматически глушатся при обнаружении речи — полезная функция для конфиденциальности. Для двора, где нет камер, рассматриваю отдельный микрофон, чтобы не нарушать приватность, но сохранить функциональность. Пока это не дверbell, но может использовать её RTSP-поток, если он есть. Всё работает как «птичий компаньон», который никогда не спит.