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.

解決的問題

BirdNET-Go 是一款專為識別鳥類、野生動物和蝙蝠而設計的自託管、24/7 實時聲景分析儀。它透過提供本地 AI 推理，消除了對雲端分析的需求，使用戶無需將音訊數據發送到外部伺服器即可實時監測周圍環境的生物多樣性。

工作原理

系統從聲卡或網路串流 (RTSP/RTSPS) 獲取音訊，並使用多種 AI 模型進行處理。它支援並行執行多個模型——例如 BirdNET v2.4、Google Perch v2 和 BattyBirdNET——透過模型間的共識來提高檢測置信度。該軟體包含一個基於 Web 的儀表板，用於顯示實時頻譜圖、檢測熱圖，以及一個可透過 MQTT 向 Discord、Telegram 和 Home Assistant 等平台發送通知的可配置警報引擎。

適用對象

專為想要在低功耗硬體（特別是 Raspberry Pi）上部署本地自動化音訊監測站的觀鳥者、野生動物研究人員和愛好者設計。

亮點

  • 多模型 AI 庫：無需重新構建應用即可安裝並切換 BirdNET、Google Perch 和蝙蝠分類器。
  • 跨模型共識：透過比較不同 AI 模型的檢測結果來提高置信度。
  • 高保真音訊支援：支援高達 256 kHz 的採樣率，用於超聲波蝙蝠檢測。
  • 全面的警報系統：將檢測結果路由到包括 Slack、ntfy 和 Webhooks 在內的廣泛服務。
  • 本地優先設計：透過嵌入式 TFLite 模型，預設完全在本地運行。
  • 生產級維運：包含 OIDC/SSO、TLS 管理和系統健康診斷頁面。

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