tphakala/birdnet-go

해결하는 문제

BirdNET-Go는 조류, 야생 동물 및 박쥐를 식별하도록 설계된 셀프 호스팅 방식의 24/7 실시간 사운드스케이프 분석기입니다. 로컬 AI 추론을 제공하여 클라우드 기반 분석의 필요성을 제거함으로써, 사용자가 오디오 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고도 주변 환경의 생물 다양성을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 합니다.

작동 방식

시스템은 사운드 카드 또는 네트워크 스트림(RTSP/RTSPS)에서 오디오를 수집하고 다양한 AI 모델을 사용하여 이를 처리합니다. BirdNET v2.4, Google Perch v2, BattyBirdNET와 같은 여러 모델을 병렬로 실행하여 모델 간 합의를 통해 탐지 신뢰도를 높입니다. 소프트웨어에는 라이브 스펙트로그램, 탐지 히트맵 및 MQTT를 통해 Discord, Telegram, Home Assistant와 같은 플랫폼으로 알림을 보내는 구성 가능한 알림 엔진을 위한 웹 기반 대시보드가 포함되어 있습니다.

대상 사용자

Raspberry Pi와 같은 저전력 하드웨어에서 로컬 자동 오디오 모니터링 스테이션을 구축하고자 하는 조류 관찰자, 야생 동물 연구자 및 취미 활동가를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 멀티 모델 AI 갤러리: 앱을 다시 빌드할 필요 없이 BirdNET, Google Perch 및 박쥐 분류기를 설치하고 전환할 수 있습니다.
• 모델 간 합의: 서로 다른 AI 모델 간의 탐지 결과를 비교하여 신뢰도를 높입니다.
• 고충실도 오디오 지원: 초음파 박쥐 탐지를 위해 최대 256 kHz의 샘플링 속도를 지원합니다.
• 포괄적인 알림 시스템: Slack, ntfy 및 webhook을 포함한 다양한 서비스로 탐지 결과를 전달합니다.
• 로컬 우선 설계: 내장된 TFLite 모델을 사용하여 기본적으로 완전히 로컬에서 작동합니다。
• 프로덕션급 운영: OIDC/SSO, TLS 관리 및 시스템 상태 진단 페이지가 포함되어 있습니다.