Birdnet Pi Projekt

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Stationen Birdnet von LBV Dettelbach:

• BirdNET-Pi - LBV_Dettelbach_1; BirdNET-Pi - LBV_Dettelbach_1 :: BirdWeather

Was ist BirdNET-Pi?

BirdNET-Pi ist ein auf dem Raspberry Pi basierendes Projekt, das darauf abzielt, Vogelgesänge und -rufe in Echtzeit zu identifizieren. Es nutzt BirdNET, eine KI-gesteuerte Software, die von der Cornell University entwickelt wurde, um Vogelarten anhand ihres Gesangs zu erkennen. Mit einem Raspberry Pi, einem Mikrofon und der BirdNET-Software kann jeder Naturfreund oder Technikenthusiast ein leistungsstarkes Vogelstimmen-Erkennungssystem aufbauen.

Das bietet die BirdNET-Software auf deinem Raspberry Pi:

• 24/7-Aufnahme und automatische Identifizierung von Vogelstimmen, Zwitschern und Piepsen mit Hilfe von BirdNET-Machinelearning
• Automatische Extraktion und Katalogisierung von Vogelclips aus Aufnahmen in voller Länge
• Tools zur Visualisierung Ihrer aufgezeichneten Vogeldaten und zur Analyse von Trends
• Live-Audiostream und Spektrogramm
• Automatische Speicherplatzverwaltung, die regelmäßig alte Audiodateien löscht
• BirdWeather-Integration
• Webinterface für den Zugriff auf alle von Caddy bereitgestellten Daten und Protokolle
• GoTTY Web-Terminal
• Tiny FileManager
• FTP-Server enthalten
• SQLite3 Datenbank
• Adminer Datenbankpflege
• phpSysInfo
• Apprise Notifications unterstützt 70+ Benachrichtigungsplattformen
• Unterstützte Lokalisierung

Die Technik hinter BirdNET-Pi

Der Kern von BirdNET-Pi ist ein neuronales Netzwerk, das Tausende von Aufnahmen von Vogelgesängen lernt, abgleicht und analysiert. Wenn ein Vogelgesang aufgenommen wird, vergleicht das System diesen mit seiner umfangreichen Datenbank und identifiziert die wahrscheinlichste Vogelart. Die Ergebnisse können dann auf einem Bildschirm angezeigt oder online geteilt werden.

DIY: Ein Vogelerkennungssystem bauen

Das Aufbauen eines BirdNET-Pi-Systems ist ein spannendes Projekt für jeden DIY-Begeisterten. Du benötigst einen Raspberry Pi, ein Mikrofon und eine Internetverbindung. Die Installation der BirdNET-Software ist relativ einfach und gut dokumentiert, sodass auch Anfänger sie bewältigen können:

Die Hardware – ein Raspberry Pi

Zum Starten deines kleinen DIY Vogelstimmen-Erkennungs-Projektes benötigst du die folgende Hardware:

• Ein Raspberry Pi Basiskit
• • Meine Hardware: Raspberry Pi 4 B mit passiven Kühlkörper Set (ca. 85,00 Euro)
• Eine SD-Karte
• • Meine Hardware: Micro SD Karte mit 64GB (ca. 10,00 Euro)
• Ein weitestgehend wetterfestes Gehäuse (in diesem Fall Gehäuse mit Display – eingeschränkt wetterfest)
• Powerbank mit Kabel als Outdoor-fähige Stromversorgung (mit Solarpanel ist eine tolle Idee)
• Ein möglichst empfindliches Mikrofon mit Windschutz (unser Vorschlag ist zum genannten Zweck leider nur suboptimal)
• • Meine Hardware: zealsound USB Mikrofon oder Fyvadio USB Mikrofon Lavalier (von 10,00 bis 50,00 Euro)
• Internet-Empfang (WLAN oder Tethering-Funktion deines Handies?)

Die Software-Installation

Installiere dir zunächst ein einfaches Raspberry Pi OS Lite (64 Bit). 

Installation Guide · mcguirepr89/BirdNET-Pi Wiki · GitHub

Benutze folgendes Rasperry Pi OS images: 

Raspberry Pi OS (Legacy, 64-bit)

Sobald du die mit deinem PC oder Mac erstellte SD-Karte in deinen Raspberry Pi eingesteckt und den kleinen Rechner gebootet hast, kannst Du mittels als Mac oder Linux-User mit dem Terminal und ssh (Windows-Usern sei Putty oder die PowerShell wärmstens empfohlen) auf ihn zugreifen. Logge Dich hierzu als der ssh user ein.

Die IP des Rasperry Pi findest Du in deinem Router (192.168.XXX.XXX).

Im nächsten Schritt kannst du dann die eigentliche Vogelerkennungs-Software mit dem Namen „BirdNET-Pi“ auf deinen Raspberry Pi herunterladen.
Benutze hierfür das folgende Kommando:

curl -s https://raw.githubusercontent.com/mcguirepr89/BirdNET-Pi/main/newinstaller.sh | bash

Wenn die Installation abgeschlossen ist, wird das System automatisch neu gestartet. Sollte das System nicht automatisch gestartet werden, so liegt ein Fehler vor. Bitte Fehlermeldung genau lesen. Oftmals hat man eine falsche OS Image Version oder es liegt ein Problem mit der Python Installation vor. Zu den Fehlermeldungen einfach mal ChatGPT fragen.

Wenn es wieder komplett hochgefahren ist, kannst du deinen BirdNET-Pi unter dem zuvor während der Installation festgelegten Hostnamen über das Netzwerk erreichen. Die Standardeinstellung (wenn du zuvor keinen eigenen bestimmten Hostnamen festgelegt haben) ist http://birdnetpi.local. Natürlich ist der Raspberry Pi auch alternativ über seine IP-Adresse im Netzwerk erreichbar.

So sieht die gestartete Oberfläche von BirdNET Pi aus:

Um die Basis-Einstellungen der Software einzustellen, musst du zunächst in die „Tools“ (oben rechts). Sobald du das „Tools“ Menü anklickst, musst du dich zunächst authentifizieren. Benutze hierzu zunächst bitte den Usernamen „birdnet“ und lasse das Passwort leer. Du kannst es später in den Einstellungen selbst festlegen. Anschliessend kannst du auf „Sign in“ klicken und du kannst Einstellungen vornehmen:

Um das Basis-Setup der Installation abzuschliessen, musst du nun deinen aktuellen Standort in den Settings eintragen. Gehe über das Menü „Tools“ in das Untermenü „Settings“ und trage dort im nächsten Schritt in den Basic Settings (Abbildung 4) deinen Längen- und Breitengrad des Standortes ein.

Über „Get your coordinates here“ kannst du dir eine Hilfestellung beim Ermitteln deines Längen- und Breitengrades holen. Eine ungefähre Aufenthaltsposition wurde bereits während der Installation von BirdNET Pi abgefragt und ist voreingetragen. Diese muss jedoch nicht zwangsläufig stimmen oder gar genau sein, insbesondere, wenn du ein VPN benutzt:

Du hast nun die Basiseinstellungen für deine BirdNET Pi Installation abgeschlossen. Die Abfragen zu deiner BirdWeather ID brauchst du nicht zwangsläufig eintragen, um ab sofort Vogelstimmen zu klassifizieren. BirdWeather ist eine cloudbasierte Anwendung, welche die eingefangenen Vogelstimmen all ihrer teilnehmenden Benutzer auf einer Weltkarte visuell aufbereitet darstellt. Möchtest du ebenfalls mit deinem BirdNET Pi zu diesem Projekt beitragen, so kannst du dich optional dafür anmelden. Das ist aber keine Bedingung dafür, selbst Vogelstimmen aufzunehmen und analysieren zu lassen.

Links:

GitHub - mcguirepr89/BirdNET-Pi: A realtime acoustic bird classification system for the Raspberry Pi 4B, 3B+, and 0W2 built on the TFLite version of BirdNET.

Arbeiten mit Birdnet-Pi:

• Export Datenbankinhalte zu Excel:
• • Tools -> Database Maintenance -> Login -> Daten auswählen -> Export CSV
• Export MP3 Files
• • Tools -> File manager -> / BirdSongs / Extracted / By_Date