tphakala/birdnet-go

解決する課題

BirdNET-Goは、鳥類、野生動物、コウモリを識別するために設計された、セルフホスト型の24時間365日リアルタイム・サウンドスケープ・アナライザーです。ローカルAI推論を提供することでクラウドベースの解析の必要性を排除し、ユーザーがオーディオデータを外部サーバーに送信することなく、周囲の生物多様性をリアルタイムで監視できるようにします。

仕組み

システムはサウンドカードまたはネットワークストリーム（RTSP/RTSPS）からオーディオを取り込み、さまざまなAIモデルを使用して処理します。BirdNET v2.4、Google Perch v2、BattyBirdNETなどの複数のモデルを並行して実行し、モデル間の合意を通じて検出の信頼性を高めることができます。ソフトウェアには、ライブスペクトログラム、検出ヒートマップ、およびMQTTを介してDiscord、Telegram、Home Assistantなどのプラットフォームに通知を送信する設定可能なアラートエンジンを備えたウェブベースのダッシュボードが含まれています。

対象者

Raspberry Piのような低電力ハードウェア上で、ローカルの自動オーディオモニタリングステーションを構築したい鳥愛好家、野生動物研究者、およびホビーユーザー向けに設計されています。

ハイライト

• マルチモデルAIギャラリー: アプリを再構築することなく、BirdNET、Google Perch、コウモリ分類器をインストールして切り替えることができます。
• モデル間コンセンサス: 異なるAIモデル間で検出結果を比較することで、信頼性を向上させます。
• 高忠実度オーディオサポート: 超音波コウモリ検出のために最大256 kHzのサンプリングレートをサポートしています。
• 包括的なアラートシステム: Slack、ntfy、Webhookを含む幅広いサービスに検出結果をルーティングします。
• ローカルファースト設計: 組み込みのTFLiteモデルにより、デフォルトで完全にローカルで動作します。
• プロダクションレベルの運用: OIDC/SSO、TLS管理、およびシステムヘルス診断ページが含まれています。