Transformei minhas câmeras de segurança existentes em um sistema automático de identificação de aves usando BirdNet-Go, que executa localmente via Docker em hardware como uma Raspberry Pi. O sistema usa os microfones das câmeras para detectar e identificar em tempo real as canções das aves, 24/7, sem dependências em nuvem ou taxas de assinatura. Ele suporta 14,795 espécies com o novo modelo Google Perch v2, contra 6,000 no BirdNET 2.4, e também detecta morcegos e sapos.

As principais funcionalidades incluem regras de alerta personalizáveis para espécies específicas, rastreamento de novidade para visitantes inusitados no jardim, e suporte a fluxos RTSP para câmeras IP padrão. Conectei três câmeras existentes, transformando-as em ferramentas dual-purpose de segurança e biodiversidade. O sistema se integra com Bird Weather para compartilhamento de dados comunitários e com Home Assistant via MQTT para notificações de smart home, e até encaminho alertas para um canal Discord dedicado.

Os níveis de energia de áudio visuais ajudam a otimizar a posição das câmeras revelando interferências de ruído. toda a pilha é auto-hospedada, garantindo privacidade e permanência. Como um aside humorístico, o sistema uma vez detectou um "burp" na entrada de um vizinho que passava, provando sua sensibilidade a eventos de áudio inesperados.