Un usuario ha transformado sus cámaras de seguridad en un sistema de identificación de aves por sonido utilizando BirdNet-Go, una herramienta de código abierto ejecutada en Docker. La aplicación analiza el audio de las cámaras IP compatibles con RTSP las 24 horas del día y reconoce en tiempo real la especie que está cantando, además de murciélagos y ranas.
El motor de inferencia funciona completamente en local, sin servicios en la nube ni cuotas mensuales, y admite varios modelos de IA. Una versión reciente añade Google Perch v2, capaz de detectar hasta 14.795 especies, frente a las 6.000 que ofrecía BirdNET 2.4. El sistema permite crear reglas de alerta por especie, mantener un registro de las aves detectadas por primera vez en el jardín y visualizar los niveles de audio de cada canal para ajustar la posición de los micrófonos.
BirdNet-Go también se integra con la plataforma comunitaria BirdWeather, para compartir observaciones de forma opcional, y con Home Assistant mediante MQTT. El autor destaca que el proyecto, además de no requerir hardware específico, le ha servido para descubrir qué aves viven cerca de su casa y en qué momentos del día suelen aparecer.