BirdNet-Go, güvenlik kameralarını 7/24 kuş tanımlayıcısına çevirdi

Los Angeles'ta yaşayan ve kendi homelab'ı hakkında yazan IT uzmanı Jason Tucker, eşinin kuşları tanımlamak için kullandığı telefon uygulamasının bir adım ötesine geçmek istedi. Ortaya çıkan sistem bahçesini günün her saati dinliyor: evin çevresine zaten monte edilmiş üç güvenlik kamerası, mikrofonlarından gelen sesi açık kaynaklı bir ses ortamı analizcisi olan BirdNet-Go'ya aktarıyor ve kuşları ötüşlerinden tanımlıyor.

Güvenlik kameralarından 7/24 kuş tanımlayıcıya

Yazılım Docker üzerinde çalışıyor ve özel donanım gerektirmiyor. Modern IP kameraların çoğu RTSP akışı sunuyor, dolayısıyla mevcut kameralar doğrudan analizciye yönlendiriliyor; Tucker'a göre konteyner yaklaşık on beş dakika içinde çalışmaya ve tanımlama yapmaya başladı. Sistem sürekli dinlediği için, bir kuş ötmeye başladığı anda tanımlama kaydediliyor ve elle kayıt gerekmiyor. Sistem alacakaranlıkta yarasaları, onu şaşırtacak biçimde kurbağaları da yakalıyor.

Yerel yapay zekâ modelleri: bulut yok, abonelik yok

Tüm çıkarım kendi donanımında — bir sunucu ya da Raspberry Pi üzerinde — gerçekleşiyor; bulut hizmeti ve API çağrısı yok, bu da sesi evde tutuyor ve aylık maliyeti ortadan kaldırıyor. BirdNet-Go birden fazla modeli destekliyor, böylece farklı tanımlama stratejileri veya bölgesel veri tabanları yan yana çalışabiliyor. Model galerisine yakın zamanda Google'ın Perch v2 modeli eklendi ve kapsam, BirdNET 2.4 ile yaklaşık 6.000 türden 14.795 türe çıktı. Gizlilik önlemi olarak mikrofonlar konuşma duyduğunda kesiliyor.

Uyarılar, yenilik takibi ve paylaşılan gözlemler

Tanımlama kuralları tür listeleriyle eşleştirilebiliyor: Tucker ilgilendiği bir kuş göründüğünde bildirim alıyor ve uyarılar evdeki Discord sunucusunun özel bir kanalına düşüyor. Yenilik özelliği bahçe için yeni olan türleri işaretliyor ve sürekli bir liste tutuyor; ona göre bu, ev için bir oyuna dönüştü. İsteğe bağlı BirdWeather entegrasyonu gözlemleri topluluk veri kümesiyle paylaşıyor, Home Assistant ise sistemi MQTT üzerinden keşfedebiliyor. Üçüncü taraf projeler kapsamı genişletiyor: son türleri ahşap baskı tarzı bir kolaja yerleştiren kendi kendine barındırılan ekran Saezuri ve Robert Oesterlin'in ücretsiz iOS uygulaması BirdNET-Go Companion.

Bir yıllık tespitler — ve tuhaf bir bildirim

Son on iki ayda sistem 271 benzersiz türü kapsayan 418.726 tespit kaydetti; ortalama güven düzeyi yüzde 60,9. Güney Kaliforniya'daki bölgesinde en sık görülen konuk, 118.667 tespitle House Finch. Her şey kuş değildi: bir gece Home Assistant, bir komşunun geçmesinin ardından araba yolunda beklenmedik bir ses bildirdi. Tucker'ın vardığı sonuç, projenin beklentilerini aştığı yönünde — güvenlik için aldığı kameralar artık kendisinin ve eşinin her gün kontrol ettiği bir soruyu yanıtlıyor.