Vogelkamera mit dem Raspberry PI

Rebecca Breu, Juni 2016

Wie alles begann...

... wird die überhaupt benutzt?

Erster Versuch: Digitalkamera

Intervallaufnahmen mit Digitalkamera
Suchen nach "interessanten" Bildern mit Python:



In [ ]:

    
import glob
import numpy
from matplotlib import image

def rgb2gray(rgb):
    return numpy.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.144])

oldimg = None

for infile in glob.glob('*.JPG'):
    img = rgb2gray(image.imread(infile))

    if oldimg is not None:
        diff = numpy.linalg.norm(img - oldimg)
        # ... do something
    oldimg = img

Probleme:

Batterie der Kamera reicht nur für gut drei Stunden
Bilder kopieren und auswerten per Hand wird nervig...

Zweiter Versuch: Raspberry PI und Kamera-Modul

Sonnenstandsberechnung mit astral



In [1]:

    
from astral import Astral

a = Astral()
a.solar_depression = 3
location = a['Berlin']

location.latitude = 50.9534001
location.longitude = 6.9548886
location.elevation = 56

print(location.dawn())
print(location.dusk())









    



2015-06-09 05:00:25+02:00
2015-06-09 22:02:27+02:00

PICamera — Python-Modul für die Kamera



In [ ]:

    
import time
import picamera

with picamera.PiCamera() as camera:
    camera.resolution = (1024, 768)
    camera.start_preview()
    # Camera warm-up time
    time.sleep(2)
    camera.capture('test.png')

    camera.start_recording('my_video.h264', motion_output='motion.data')
    camera.wait_recording(60)
    camera.stop_recording()

Bewegungsdaten

Kamerachip liefert Bewegungsdaten zur Kodierung mit H264-Codec
Es werden 16x16-Pixel-Blöcke betrachtet
Für jeden Block: 2D-Vektor, wohin sich der Block bewegt + Wert, wie sehr sich alter und neuer Block unterscheiden

Testen :)

Bewegungsdaten on the fly analysieren



In [ ]:

    
class MotionAnalyser(picamera.array.PiMotionAnalysis):

    FRAMES = 5

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(MotionAnalyser, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.motion = None
        self.last_motions = deque([0] * self.FRAMES, maxlen=self.FRAMES)

    def analyse(self, m):
        data = numpy.sqrt(
            numpy.square(m['x'].astype(numpy.float)) +
            numpy.square(m['y'].astype(numpy.float))
        )
        norm = numpy.linalg.norm(data)
        self.last_motions.append(norm)
        if min(self.last_motions) > MOTION_THRESHOLD:
            self.motion = True



In [ ]:

    
with MotionAnalyser(camera) as analyser:
    camera.start_recording('/dev/null', format='h264', motion_output=analyser)
    while True:
        if analyser.motion:
            camera.stop_recording()
            # ...
            break
        time.sleep(0.1)

Erste Ergebnisse nach ein paar warmen, trockenen Tagen: Es kommen Vögel zum Trinken und Baden!

Aber...

Wellen durch Wind und Regen = Bewegung :(

Dritter Versuch: Passiver Infrarot-Sensor

Das RPi-GPIO-Modul



In [ ]:

    
from RPi import GPIO
import time

IR_PIN = 14 # data

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setwarnings(False)
GPIO.setup(IR_PIN, GPIO.IN)

try:
    while True:
        if GPIO.input(IR_PIN):
            print('Bewegung!')
        time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
    GPIO.cleanup()

Das RPi-GPIO-Modul



In [ ]:

    
GPIO.add_event_detect(IR_PIN, GPIO.RISING)
while True:
    if GPIO.event_detected(IR_PIN):
        print('Bewegung!')
    time.sleep(1)

Interrupts:



In [ ]:

    
def my_callback(channel):
    print('Bewegung!')

GPIO.add_event_detect(IR_PIN, GPIO.RISING, callback=my_callback)

Aber...

Sensor nicht empfindlich genug für kleine Vögel
Sensor reagiert träge

Gibt es bessere Sensoren?

Vierter Versuch: Bewegungsanalyse v. 2

Idee: Ignorieren der Wasseroberfläche
Vögel werden zumindestens beim Anflug erkannt und wenn sie auf dem Rand sitzen
Eventuell weniger Aufnahmen von badenden Vögeln in der Mitte der Tränke
Dafür kein Bilder-Spam bei Wind und Regen
Annahme: Kamera immer in gleicher Position, d.h. Wasseroberfläche anhand fester Pixelbereiche identifizierbar

Motion Mask

Anpassen der Bewegungs-Analyse



In [ ]:

    
motion_mask = matplotlib.image.imread('motion_mask.png')[..., 0]

class MotionAnalyser(picamera.array.PiMotionAnalysis):

    # ...
    
    def analyse(self, m):
        data = numpy.sqrt(
            numpy.square(m['x'].astype(numpy.float)) +
            numpy.square(m['y'].astype(numpy.float))
        )
        data = numpy.multiply(data, motion_mask)
        norm = numpy.linalg.norm(data)
        self.last_motions.append(norm)
        if min(self.last_motions) > MOTION_THRESHOLD:
            self.motion = True

Und...

... es funktioniert! \o/

(Kamera-Anbringung kann optimiert werden: Fixe Position, aber Fenster muss geöffnet werden können.)

Ergebnisse

Vögel kommen regelmäßig zum Trinken und Baden
Sieben Vogelarten gesichtet (darunter solche, die sich sonst nicht im Innenhof aufhalten)
Insekten trinken ebenfalls
... ich muss öfter Fenster putzen

Amsel

Hausrotschwanz

Kohlmeise

Türkentaube

Elster

Blaumeise

Zaunkönig

Stieglitz

Honigbiene

Danke!



In [ ]: