fugleramme

Fugleramme es un proyecto para Raspberry Pi que convierte una pantalla en un marco de fotos de aves viviente. Un micrófono escucha el jardín, una instancia local de BirdNET-Go identifica las especies por su sonido y el marco representa las aves que se oyen en ese momento como ilustraciones de historia natural del siglo XIX recortadas a mano. Está diseñado para funcionar totalmente en local, sin dependencia de la nube para la detección. Cómo funciona: BirdNET-Go realiza la detección de audio. Fugleramme consulta su API, asocia cada especie detectada con una ilustración, coloca los recortes sobre una página de papel texturizado (las aves más grandes hacia el centro, con tamaño según su masa corporal) y solo vuelve a dibujar cuando cambia el conjunto de aves. Una página de administración permite configurar lo que se muestra. Si ya ejecutas BirdNET-Go, el marco puede apuntar a él en la misma máquina o en otro lugar de la red. Opciones de pantalla: la configuración prevista usa un panel de tinta electrónica Inky Impression de 13,3" Spectra 6 en un marco A4, pero el panel es opcional. Sin él, Fugleramme funciona solo por web y la página se adapta a cualquier dispositivo que la muestre: un televisor, una pantalla HDMI, otro dispositivo en la red, o un fondo de escritorio o salvapantallas. Ilustraciones: el proyecto incluye más de 1000 recortes que cubren más de 500 especies, cada uno tomado de una lámina real de dominio público y curado a mano. El README indica que ninguna ilustración está generada por IA, aunque algunas se han retocado con IA. La cobertura es más sólida en Europa y el norte de Asia, buena en Norteamérica y más limitada en los trópicos y el hemisferio sur. Una ventana vacía muestra una percha desnuda. Instalación y despliegue: un script de instalación de una línea para Raspberry Pi clona el repositorio, instala las dependencias y ejecuta el marco como servicio systemd. También se publica una imagen de contenedor, que expone un kiosco en el puerto 8080 y una página de administración en /admin, con persistencia de datos en /data. Un ejemplo de Docker Compose puede levantar BirdNET-Go junto a él en una máquina Linux con un micrófono USB. Para desarrollo, comandos basados en uv inician un detector falso y un servicio con recarga en caliente. Licencias: el código es MIT; el stack de detección BirdNET-Go, instalado por separado, es CC BY-NC-SA 4.0 (no comercial); el estilo de ilustración clásica es CC BY-SA 4.0 con manifiestos de atribución por estilo; las fuentes son SIL OFL 1.1; los datos de masa corporal de las aves provienen de AVONET bajo CC BY 4.0. El README señala que el proyecto está en desarrollo temprano y enumera varios proyectos similares con los que no comparte código ni ilustraciones.