Transformé mis cámaras de seguridad existentes en un sistema automático de identificación de aves utilizando BirdNet-Go, el cual se ejecuta localmente a través de Docker en hardware como una Raspberry Pi. El sistema utiliza los micrófonos de las cámaras para detectar e identificar en tiempo real las canciones de las aves, 24/7, sin dependencias en la nube ni tarifas de suscripción. Admite 14,795 especies con el nuevo modelo Google Perch v2, frente a las 6,000 en BirdNET 2.4, e incluso detecta murciélagos y ranas.

Las características clave incluyen reglas de alerta personalizables para especies específicas, seguimiento de novedades para visitantes inusuales en el jardín, y soporte para flujos RTSP de cámaras IP estándar. Conecté tres cámaras existentes, convirtiéndolas en herramientas duales de seguridad y biodiversidad. El sistema se integra con Bird Weather para compartir datos comunitarios y con Home Assistant vía MQTT para notificaciones del hogar inteligente, e incluso redirijo alertas a un canal Discord dedicado.

Los niveles de energía de audio visuales ayudan a optimizar la ubicación de las cámaras revelando interferencias de ruido. toda la pila está alojada en el propio servidor, garantizando privacidad y permanencia. Como un aside humorístico, el sistema una vez detectó un "pedo" en el jardín de una vecina que pasaba, demostrando su sensibilidad a eventos de audio inesperados.