Fugleramme gjenkjenner fuglesang lokalt på Raspberry Pi og tegner fuglene på e-ink

Fugleramme er et MIT-lisensiert prosjekt fra Bergen som gjør en Raspberry Pi 5, en mikrofon og et 13,3-tommers Inky Impression-panel (Spectra 6) til en ramme som viser fuglene som synger i hagen akkurat nå. Utvikleren Arne Giacomo Munthe-Kaas kjører den selv fra kjøkkenvinduet og har lagt ut en live-versjon på nett. Repoet ble opprettet på GitHub i juli og har passert 300 stjerner.

Arbeidsdelingen er ryddig. Selve gjenkjenningen gjør BirdNET-Go, som kjører BirdNET-modellen fra Cornell Lab of Ornithology og Chemnitz University of Technology. Fugleramme poller API-et til BirdNET-Go, slår opp hver art mot en illustrasjon og pakker fuglene inn på en side med papirtekstur, med de største i midten, skalert etter kroppsvekt. Skjermen tegnes bare på nytt når fugleselskapet endrer seg.

Illustrasjonene er halve poenget. Over 800 utklipp fordelt på mer enn 400 arter er skåret ut fra ekte plansjer i offentlig eie, og hvert utklipp er håndplukket. Plansjene er skandinaviske, britiske og sentraleuropeiske, så Norden, De britiske øyer og Tyskland er best dekket.

«Ingen av illustrasjonene er KI-generert, selv om noen er retusjert med KI.» — README-en til Fugleramme

For deg som driver homelab er oppsettet det mest interessante. E-ink-panelet er valgfritt: uten panel kjører Fugleramme som en ren web-kiosk, også i Docker, med kiosken på port 8080, adminside på /admin og all tilstand i /data. Kjører du allerede BirdNET-Go, peker du rammen mot den instansen over nettverket i stedet for å installere en ny.

Lisensene varierer lag for lag. Koden er MIT, men BirdNET-Go er CC BY-NC-SA 4.0 og kun til ikke-kommersiell bruk, og illustrasjonssettet classic er CC BY-SA 4.0. Tenker du å bygge rammer for salg, må du ta hensyn til klassifikatoren.

I Show HN-tråden på Hacker News pekte flere kommentatorer på det tidligere prosjektet AvianVisitors, som gjør noe lignende. Munthe-Kaas svarte at koden ikke bygger på det prosjektet, og lovet å nevne lignende prosjekter i README-en. Prosjektet er fortsatt i tidlig utvikling, og README-en ber deg regne med en og annen feil.

Hva bør du gjøre?

1. Prøv programvaren uten hardware: uv run fugleramme-fake-detector starter en falsk BirdNET-Go på port 8090, og uv run fugleramme-dev starter tjenesten på port 8080.
2. Har du BirdNET-Go fra før, kjør containeren ghcr.io/arnegiacomo/fugleramme med FUGLERAMME_DETECTOR_URL pekt mot instansen din.
3. Bygger du hele rammen, prioriter mikrofonen: hardware-dokumentasjonen sier at den betyr mer for treffsikkerheten enn selve Pi-en.