Insect Detect

Allgemeines

Hier beschreibe ich die Umsetzung (erstmal nur Nachbau) des Projektes Insect Detect auf Github

Inititiert durch einen Kollegen, der im Rahmen seiner Taetigkeit beim Biosphärenreservat Bliesgau ein Projekt zur Erfassung von Insekten (Voegel, Fledermaeuse, ...) angestoszen hat, habe ich im ersten Schritt eine eigene (Hardware-)Variante des Projektes auf Github umgesetzt und werde dieses als Basis für zukünftige Adaptionen nutzen.

Hardware

Der Arbeitsablauf ist grob gesagt: Kamera (Luxonis) -> MicroPC (SBC Raspi (Zero)) -> PC (Linux, Win, Mac).

Kamera

Der Kamera (OAK-1 von Luxonis) hat eine besondere Bedeutung, da sie als eine der wenigen (?) Kamera durch die eingebaute VPU (Vision Processing Unit) Myriad X [1] eine Vorverarbeitung des Videomaterials durchfuehrt und der nachgeschalteten Einheit bereits fertige Trackingdaten zur Verfuegung stellt.

RasPi

Zum Raspi Zero gibt es eigentlich nicht viel Neues zu sagen. Bei der Wahl des USV-Moduls sollte man berueckichtigen, dass das

Im Wesentlichen laufen hier 2 Programme

Notebook

Zur Auswertung der gespeicherten Daten (jpg-captures und metadata.csv) von der SDCard des Raspi.

Die Anforderungen an die Hardware:

• USB 3
• Outdoor-Modell
• lange Akkulaufzeit
• LTE

to be continued ...

Software

chris@worker:~/YOLOv5-cls> python3.12 -m virtualenv env_yolov5 created virtual environment CPython3.12.11.final.0-64 in 207ms

 creator CPython3Posix(dest=/home/chris/YOLOv5-cls/env_yolov5, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False)
 seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, via=copy, app_data_dir=/home/chris/.local/share/virtualenv)
   added seed packages: pip==25.2
 activators BashActivator,CShellActivator,FishActivator,NushellActivator,PowerShellActivator,PythonActivator