Während für uns Menschen auf der Nordhalbkugel der Sommer in vollem Gange ist, ist es üblich, draußen eine ganze Vogelsymphonie zu hören. Wenn Sie kein begeisterter Vogelbeobachter sind, kann es schwierig sein, zu unterscheiden, welche welche sind. Hier kommen Projekte wie dieses vom Macher und Entwickler Hermy65, wie er bei Reddit genannt wird, ins Spiel. Mit unserem Lieblings-SBC, dem Raspberry PiHermy65 hat ein erstellt Intelligentes Vogelhäuschen das maschinelles Lernen nutzt, um die Vögel zu identifizieren, die für einen Snack vorbeischauen.
Laut Hermy65 ist das Projekt eine Mischung aus Open-Source-Tools, die andere entwickelt haben und die zusammenarbeiten, um seine endgültige Projektidee in die Tat umzusetzen. Die ursprüngliche Idee bestand darin, ein Vogelhäuschen zu schaffen, das ahnungslose Gäste mit leckerem Futter anlockt. Anschließend nimmt eine Kamera ein Bild des Vogelbesuchers auf und verarbeitet das Bild, um festzustellen, um welche Vogelart es sich handelt.
Hermy65 erklärt weiter, dass der Pi lokal einen Server betreibt. Es sendet die erkannten Informationen an eine Anwendung namens Frigate, die zur Objekterkennung verwendet wird. Mithilfe von MQTT werden die Daten von Frigate dann an ein anderes Tool namens WhosAtMyFeeder weitergeleitet, das dann das Bild analysiert, um die Vogelart zu bestimmen.
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Was die Hardware betrifft, verwendet Hermy65 ein Raspberry Pi 3B-Modell, Sie könnten aber auch problemlos einen Raspberry Pi 4 oder etwas noch Kleineres wie einen Pi Zero W verwenden. Sie benötigen lediglich einen Pi mit WLAN-Zugang, da die Daten zur Verarbeitung an einen anderen Computer übertragen werden. Das Projekt verwendet auch ein Raspberry Pi-Kameramodul – genauer gesagt ein Fischaugenobjektiv. Das offizielle Raspberry Pi-Kameramodul v3 oder die Global Shutter-Kamera (ausgelegt für Hochgeschwindigkeitsbilder) wären für diese Aufgabe perfekt geeignet. Das Projekt ist in einem 3D-gedruckten Gehäuse untergebracht, das unter erhältlich ist Ausdrucke und einfach auf der gedruckt werden beste 3D-Drucker.
Eine vollständige Liste der im Projekt verwendeten Software finden Sie auf der Projektseite unter Printables. Es enthält Wer ist an meinem Feeder?, Fregatte (das sowohl auf OpenCV als auch Tensorflow basiert) und Docker.
Wenn Sie sich das genauer ansehen möchten Raspberry Pi-Projekt oder um sich einfach ein besseres Bild davon zu machen, wie alles zusammenpasst, schauen Sie es sich hier an Ausdrucke. Dort finden Sie nicht nur die 3D-druckbaren Dateien für das Vogelhäuschen, sondern auch alle Details zur Funktionsweise.