tphakala/birdnet-go

Self-hosted realtime soundscape analyser for birds, bats and other wildlife. Multi-model local AI inference, runs 24/7 on a Raspberry Pi.

解决的问题

BirdNET-Go 是一款专为识别鸟类、野生动物和蝙蝠而设计的自托管、24/7 实时声景分析仪。它通过提供本地 AI 推理，消除了对云端分析的需求，使用户无需将音频数据发送到外部服务器即可实时监测周围环境的生物多样性。

工作原理

系统从声卡或网络流 (RTSP/RTSPS) 获取音频，并使用多种 AI 模型进行处理。它支持并行运行多个模型——例如 BirdNET v2.4、Google Perch v2 和 BattyBirdNET——通过模型间的共识来提高检测置信度。该软件包含一个基于 Web 的仪表板，用于显示实时频谱图、检测热图，以及一个可通过 MQTT 向 Discord、Telegram 和 Home Assistant 等平台发送通知的可配置警报引擎。

适用对象

专为想要在低功耗硬件（特别是 Raspberry Pi）上部署本地自动化音频监测站的观鸟者、野生动物研究人员和爱好者设计。

亮点

  • 多模型 AI 库：无需重新构建应用即可安装并切换 BirdNET、Google Perch 和蝙蝠分类器。
  • 跨模型共识：通过比较不同 AI 模型的检测结果来提高置信度。
  • 高保真音频支持：支持高达 256 kHz 的采样率，用于超声波蝙蝠检测。
  • 全面的警报系统：将检测结果路由到包括 Slack、ntfy 和 Webhooks 在内的广泛服务。
  • 本地优先设计：通过嵌入式 TFLite 模型，默认完全在本地运行。
  • 生产级运维：包含 OIDC/SSO、TLS 管理和系统健康诊断页面。

相关