J'ai transformé mes caméras de sécurité existantes en système automatique d'identification d'oiseaux en utilisant BirdNet-Go, qui fonctionne localement via Docker sur du matériel comme un Raspberry Pi. Le système utilise les micros des caméras pour détecter et identifier en temps réel les chants d'oiseaux, 24h/24, sans dépendance cloud ni frais d'abonnement. Il prend en charge 14 795 espèces avec le nouveau modèle Google Perch v2, contre 6 000 dans BirdNET 2.4, et détecte également les chauves-souris et les grenouilles.

Les fonctionnalités clés incluent des règles d'alerte personnalisables pour des espèces spécifiques, le suivi des nouveautés pour les premiers visiteurs inattendus dans le jardin, et le support de flux RTSP pour caméras IP standard. J'ai connecté trois caméras existantes, les transformant en outils polyvalents de sécurité et de biodiversité. Le système s'intègre à Bird Weather pour le partage communautaire de données et à Home Assistant via MQTT pour les notifications domotiques, et j'ai même acheminé les alertes vers un canal Discord dédié.

Les niveaux d'énergie audio visuelle aident à optimiser le placement des caméras en révélant les interférences sonores. toute la pile est auto-hébergée, garantissant confidentialité et pérennité. Pour un aside humoristique, le système a détecté un "puant" dans la cour d'un voisin passant, prouvant sa sensibilité aux événements audio inattendus.