arnegiacomo/fugleramme

解決する課題

Fuglerammeは、鳥の鳴き声をリアルタイムで識別するデジタルバードウォッチングフレームを作成します。生の音声検出を視覚的な体験へと変換し、検出された鳥の1800年代風の切り絵自然史イラストを電子ペーパーディスプレイやWebキオスクに表示します。

仕組み

このシステムはBirdNET-Goを使用してマイクから音声を拾い、鳥の種を分類します。FuglerammeはBirdNET-Go APIをポーリングして、どの鳥が存在するかを識別します。次に、これらの種を800枚以上の切り絵イラストの厳選されたライブラリと照合します。これらの画像は背景が削除され、テクスチャ加工された紙のページ上に配置されます。鳥のサイズは実際の体重に基づいて調整され、大きな鳥を中央に配置するレイアウトアルゴリズムに従って配置されます。

対象ユーザー

伝統的な自然史図版のような見た目で、ローカルAI駆動の鳥類検出システムを求めるバードウォッチング愛好家やRaspberry Pi愛好家。

ハイライト

• ローカルAI検出: BirdNET-Goを使用して完全にローカルな音声分類を行います。
• 厳選されたアートライブラリ: 400種以上をカバーする800枚以上の切り絵を収録。AI生成アートではなく、実際のパブリックドメインの図版を使用しています。
• 電子ペーパー統合: Inky Impression電子ペーパーパネルに最適化されており、紙のような美しさを実現します。
• 柔軟なデプロイ: Raspberry Pi上のsystemdサービス、Dockerコンテナ、またはWeb専用キオスクとして実行可能です。
• 科学的正確性: 鳥のイラストはAVONETの実際の体重データに基づいて縮尺されています。