BirdNet Pi - Vögelbeobachtung mit KI
Selbst Vögel erkennen, Naturdaten sammeln und zum Artenschutz beitragen – alles mit Ihrer eigenen intelligenten Hörstation.
Über dieses Projekt
BirdNET-Pi
Was ist das?
BirdNET-Pi ist ein Open-Source-KI-Projekt, das Vogelgeräusche automatisch per Audioanalyse erkennt.
Es basiert auf dem BirdNET-Modell, entwickelt vom Cornell Lab of Ornithology in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Chemnitz.
Die Software wurde entwickelt, um auf einem einfachen und erschwinglichen Computer zu laufen: dem Raspberry Pi — einem Gerät, das nicht größer ist als eine Kreditkarte.
Ein Raspberry Pi kostet normalerweise zwischen vierzig und hundert Euro, je nach Modell. Je leistungsfähiger das Modell, desto höher der Preis.
Dank dieser Erschwinglichkeit kann praktisch jeder mit kleinem Budget an der Vogelorschung teilnehmen.
Wie funktioniert das?
Sobald Sie BirdNET-Pi auf einem Raspberry Pi installieren und ein Mikrofon anschließen, verwandelt sich Ihr Aufbau in eine intelligente Hörstation. Das Mikrofon nimmt rund um die Uhr Geräusche aus der Umgebung auf. Diese Tonaufnahmen werden automatisch vom KI-Modell analysiert, das darauf trainiert ist, Tausende von Vogelarten anhand ihres Gesangs und ihrer Rufe zu erkennen.
Sie müssen nichts manuell analysieren: Das System erkennt die Vögel, zeichnet Zeit und Ort auf (falls aktiviert) und zeigt die Ergebnisse in einer übersichtlichen Oberfläche an, die Sie über Ihren Browser aufrufen können — einfach von Ihrem Smartphone oder Laptop aus.
Und das Schöne ist: Sie behalten die volle Kontrolle über Ihre Daten. Sie können Ihre Beobachtungen lokal speichern oder freiwillig mit der BirdNET-Datenbank teilen, um weltweite Forschungen zur Biodiversität zu unterstützen.
Über das Projekt
Lernen Sie die Macher und Entwickler kennen
BirdNET-Pi: Software und Projekt
Das Projekt BirdNET‑Pi wurde ursprünglich vom GitHub-Nutzer mcguirepr89 als ein Echtzeit-System auf Raspberry Pi-Basis entwickelt, das die TensorFlow Lite-Version von BirdNET nutzt
Die aktuelle Entwicklung wird aktiv gepflegt und erweitert von Nachtzuster, der das ursprüngliche Repository übernommen und mit Unterstützung für Raspberry Pi 5, neuen Modellen, einem modernen Web-UI, Backup-Funktionalität und Optimierungen für Leistung und Stabilität aktualisiert hat
Entwicklung der Modelle (BirdNET selbst)
Die zugrundeliegenden neuronalen Netze (die BirdNET-Modelle) wurden in einer wissenschaftlichen Zusammenarbeit zwischen entwickelt:
K. Lisa Yang Zentrum für Erhaltungsbioakustik am Cornell Lab of Ornithology, und
Technische Universität Chemnitz, Fachgebiet Medieninformatik.
Diese Institution hat das ursprüngliche BirdNET-Framework entwickelt und die Modelle trainiert, die Anwendungen wie BirdNET Sound ID, BirdWeather und BirdNET-Pi antreiben
Mach mit!
Selbst Vögel mit KI erkennen, aber keine technischen Kenntnisse? Kein Problem!
Möchten Sie bei diesem wunderbaren Projekt mitmachen, wissen aber nicht, wie Sie anfangen sollen? Keine Sorge! Mit dem ECZ BirdNET PI Watch House müssen Sie nichts selbst einrichten oder bauen. Wir haben alles für Sie vorbereitet.
Demnächst verfügbar
Sie schließen das System an, und es beginnt sofort, den Vögeln in Ihrer Umgebung zuzuhören. Einfacher geht es kaum.
Bist du tech-affin?
Selber bauen?
Mach Spaß und man lernt was!
Haben Sie einige technische Kenntnisse oder Lust auf Basteln? Dann ist der Bau Ihres eigenen BirdNET-Pi-Systems ein tolles Projekt. Mit ein paar erschwinglichen Teilen und etwas Zeit können Sie Ihren eigenen intelligenten Vogelbeobachter zusammenstellen.
Sie benötigen:
Ein Raspberry Pi (Modell vier oder fünf funktioniert am besten)
Ein USB-Mikrofon
Eine microSD-Karte mit mindestens zweiunddreißig Gigabyte
Internetverbindung über WLAN oder Ethernet
(Optional) ein Gehäuse für den Außenbereich
Die Open-Source-Software ist auf GitHub verfügbar und frei verfügbar. Sie flashen Raspberry PI OS (ehemals Rasbian) Lite auf Ihrer SD-Karte, führen den BirdNET-Pi-Installationsbefehl aus, verbinden alles und Ihr System beginnt mit dem Abhören.
Ideal für alle, die die Kontrolle behalten und neue Dinge lernen wollen.
Siehe die Installationsanleitung auf GitHub
Sind Sie sich während der Installation nicht sicher? Dann sind wir bereit, Ihnen zu helfen.
Sehen Sie sich unsere BirdNet PI an
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