
Fugleramme 是一款专为 Raspberry Pi 设计的开源项目,将 BirdNET-Go 的实时鸟类音频检测与公共领域 19 世纪自然历史插图结合,在 Inky Impression 13.3″ 电子墨水屏上动态呈现花园中实际出现的鸟类。所有 AI 推理完全在本地完成,不依赖云服务;艺术素材全部源自真实图版手工剪裁(非 AI 生成),覆盖 400+ 物种、800+ 插图,尤以北欧、不列颠群岛及中欧物种最为完整。

该项目核心设计理念是变化触发重绘:仅当检测到新鸟种或物种组合变化时才刷新屏幕,大幅延长电子墨水面板寿命并降低功耗。同时提供 Web Kiosk 模式,可通过 HDMI 显示器或局域网设备访问相同视图,并内置管理页面配置显示内容与自动更新策略。若已部署 BirdNET-Go,可直接指向其 API,无需重复搭建检测后端。
系统架构:解耦检测与渲染
Fugleramme 采用模块化设计,将鸟类识别与视觉呈现彻底分离:
- 检测层:BirdNET-Go 持续监听麦克风,运行分类器输出物种标签与置信度。可部署于同一 Pi 或网络内任意设备。
- 渲染层:Fugleramme 轮询 BirdNET-Go API,将物种映射至预策展插图库,按体重缩放、朝向中心布局,叠加纹理纸张背景后打包为单页。空状态显示光秃栖枝。
- 输出层:双通道并行——Inky Impression 电子墨水屏(推荐)与 Web Kiosk(:8080)。管理界面位于 :8080/admin。
- 数据持久化:所有配置、缓存与日志存储于
/data卷,容器化部署时通过-v fugleramme:/data挂载。
这种解耦使 Fugleramme 可灵活适配不同硬件:无电子墨水屏时纯 Web 运行;已有 BirdNET-Go 实例时零配置接入;开发阶段可用 fugleramme-fake-detector 模拟检测数据。
艺术资产:手工策展的公共领域遗产
项目一半价值在于对历史科学插图的活化利用:
- 来源可靠:所有图版取自斯堪的纳维亚、英国及中欧出版的 19 世纪自然史著作,属公共领域。
- 人工精修:每张插图经手动去背、色彩校正与细节修复(部分使用 AI 辅助修饰,但主体绝非生成式 AI 产物)。
- 布局算法: detected 物种按体重动态缩放,较大鸟类居中,营造视觉平衡;多物种共存时自动排版避免重叠。
- 地域局限:当前覆盖集中于欧洲北部,北美及其他地区物种正在扩充中。完整支持列表可在线搜索,新增艺术需遵循 Adding artwork 流程。
部署方式:从开发到生产的全路径支持
本地开发
uv sync # 创建虚拟环境
uv run fugleramme-fake-detector # 启动模拟检测器 (:8090)
uv run fugleramme-dev # 启动热重载服务 (:8080)
Raspberry Pi 一键安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/arnegiacomo/fugleramme/main/install.sh | bash
脚本自动克隆仓库、安装依赖、配置 systemd 服务。全新系统建议安装后重启。空白 SD 卡用户参阅完整安装指南。
容器化部署
# 拉取预构建镜像
docker run -d -p 8080:8080 -v fugleramme:/data \
-e FUGLERAMME_DETECTOR_URL=http://birdnet.local:8080 \
ghcr.io/arnegiacomo/fugleramme
# 或本地构建
docker build -t fugleramme .
docker run --rm -p 8080:8080 -v fugleramme:/data \
-e FUGLERAMME_DETECTOR_URL=http://birdnet.local:8080 fugleramme
带 USB 麦克风的 Linux 主机可使用 docker-compose 同时启动 BirdNET-Go 与 Fugleramme:
curl -fsSL .../examples/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
docker compose up -d
硬件要求与替代方案
- 推荐配置:Raspberry Pi 5 + Inky Impression 13.3″ (Spectra 6) + USB 麦克风 + A4 相框
- 最低可行:Pi 4 + 任意兼容麦克风 + Web Kiosk(HDMI 或远程浏览器)
- 电子墨水非必需:无屏时仅损失低功耗与纸质质感,功能完整保留
- 详细清单:参见 Hardware 文档,含替代型号与采购建议
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