Разработчик Джейсон Такер приспособил три домашние камеры видеонаблюдения для автоматической системы определения птиц. Для этого он подключил их аудиопоток к BirdNET‑Go — локальному приложению, которое круглосуточно анализирует звуки и распознаёт животных по голосам.
BirdNET‑Go получает звук из потоков RTSPS и RTSP IP‑камер и передаёт его модели машинного обучения. При работе в реальном времени приложение накапливает трёхсекундные фрагменты аудио и каждые полторы секунды отправляет их на анализ. Результаты сохраняются в базе и отображаются в веб‑интерфейсе вместе с «предсказанием» вида животного и оценкой того, насколько модель уверена в результате. При этом камеры продолжают выполнять свои обычные задачи видеонаблюдения.
По умолчанию BirdNET‑Go поддерживает модель BirdNET 2.4, основанную на разработках Корнеллской лаборатории орнитологии и Технического университета Хемница. Нейросеть распознаёт более 6 тыс. видов животных по звуку. Весной 2026 года появилась поддержка модели Google Perch v2, которая справляется уже с распознаванием более 14 тыс. видов, включая не только птиц, но и насекомых, земноводных и млекопитающих. Есть поддержка специализированных моделей для распознавания летучих мышей.
BirdNET‑Go можно запустить на домашнем сервере или Raspberry Pi. Распознавание выполняется локально на устройстве пользователя. В интерфейсе приложения можно просмотреть историю обнаружения и узнать, какие виды появились рядом с домом впервые. Есть возможность настроить уведомления при обнаружении определённого или нового вида.
BirdNET‑Go также поддерживает MQTT и интеграцию с Home Assistant, а результаты при желании можно отправлять в BirdWeather — сервис, собирающий данные автоматических станций наблюдения за птицами.
Источник: habr.com