guest@muellerchen:~$ cat birdcam.md
The Magic Birdcam
Eine Webcam, ein Vogelhaus und eine Menge „Systemintegration“ 🙂
Die Idee
Eine WLAN-Kamera steckt in einem Vogelhaus mitten in der mecklenburgischen Pampa und streamt auf einen alten 4-Kern-PC. Von da an ist es reine Pipeline: Bild rein — Vogel raus (im besten Fall).
Die Pipeline
Kamera → Frigate → Mosquitto → Node-RED → Telegram, alles containerisiert per Docker Compose:
- Frigate nimmt den Kamerastream entgegen und übernimmt die eigentliche Objekterkennung — erkennt also erstmal nur „da ist ein Vogel“, nicht welcher.
- Jeder Treffer geht als Event an Mosquitto, den MQTT-Broker, der die Nachricht an alle interessierten Abnehmer weiterreicht.
- Node-RED hört auf diese Events und macht den Rest: Bild an BirdNET übergeben — ein fertiges, quelloffenes Modell zur Vogelart-Erkennung, nicht selbst trainiert — Ergebnis prüfen und entscheiden, was als Nächstes passiert.
- Ab 75 % Erkennungssicherheit gilt ein Treffer als „sicher genug“ — erst dann verschickt ein Telegram-Bot ein Foto mit Artname, wenn verfügbar ergänzt um einen passenden Wikipedia-Link.
Infrastruktur
Frigate und der Google Coral Edge TPU laufen auf einem alten 4-Kern-PC unter Debian — das ist die eigentliche Erkennungs-Maschine. Der Raspberry Pi übernimmt nur die Arbeit nach draußen: Nginx Proxy Manager als Tor nach außen, Restreamer stellt den Live-Stream fürs Web bereit, und WordPress hostet die eigentliche Website drumherum.