Bird-booth

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Hintergrund

In der Vorlesung „Prototyping Redesign“ haben wir uns damit beschäftigt bestehende Systeme zu suchen um für diese die Design Prozesse anzuwenden und Sie mit den Möglichkeiten des Internet der Dinge zu verbessern. Wir haben uns den Prozess des Vogel zählen angesehen, welcher in Regelmäßigen Abschnitten vom Naturbund Deutschland initiiert wird. Aktuelle Zahlen zu Vorkommen der verschiedenen Vogelarten zu kennen hat mehrere Gründe; zum einen ist zu erkennen wie sich verschiedene Vogelarten vermehren und wo sie sich gerne aufhalten. Außerdem können mögliche Krankheiten an plötzlichen Schwinden frühzeitig erkannt werden.
Bisher wurde diese Arbeit manuell mit einem Papierbogen erledigt. Die Nabu (Naturbund Deutschland) legt für die Zählung einen festen Rahmen und bietet die Möglichkeit die Bögen auf Ihrer Website herunterzuladen. (Bild 1) . Mit diesem Bogen setzen sich freiwillige für ein paar Stunden in Ihren Garten und kreuzen an was sie sehen. Mit dieser Methode sind mehrere Nachteile verbunden: zum einen ist diese Methode ungenau, da sie sich nur auf einen sehr kurzen Zeitraum beschränkt und gleichzeitig werden bestimmte Arten übergangen da diese nicht zu den „häufigsten Vogelarten“ zählen.

Lösungsansatz

Mit „birdbooth“ haben wir ein Produkt entworfen welches vom äußeren wie ein übliches Vogelfutterhaus aussieht, im inneren aber mit Technik ausgestattet ist. Das „birdbooth“ kann ein Haushalt bei sich Zuhause am Balkon oder einem Baum im Garten aufhängen. Nachdem es mit dem hauseigenen WLAN verbunden ist verbindet es sich mit der Datenbank des Naturbunds und sendet die gemessenen Daten dorthin. Während das Haus so funktioniert wie man es von einem Fütterhaus erwartet macht es bei jedem Besuch eines Vogels ein Foto und erkennt automatisch um welche Art es sich dabei handelt. Die erhobenen Daten werden dabei zum einen an den Naturbund gesendet und zum anderem in einer Applikation aufgearbeitet über die der Haushalt der das Haus betreibt sehen kann was bei Ihnen im Garten so passiert.

Technik

Das Gehirn des „birdbooth“ besteht aus einem Raspberry Pi. Dieser verbindet sich über den eingebauten WLAN Chip mit dem Netzwerk. Am Raspberry Pi angeschlossen ist eine Kamera. Zusätzlich wartet ein Bewegungssensor auf einen Vogel im Haus. Sobald sich etwas tut meldet der Bewegungsmelder dem Raspberry Pi das und die Kamera löst aus. Das entstandene Bild wird von einem Machine Learning Algorithmus ausgewertet. Hierfür haben wir mit Tensorflow gearbeitet. Die Auswertung findet direkt auf dem Raspberry Pi statt. Das Ergebnis wird dann in eine Datenbank geschrieben und von dort in der App ausgelesen.

Design

Die Formen und Materialien sind nicht zufällig gewählt. Ziel war es ein offenes Produkt zu schaffen. Die Vögel müssen von außen erkennen können dass sich kein Feind im inneren des Hauses befindet. Das Dach hat eine leichte Mulde in der Sich im Sommer Wasser sammeln kann worin die Vögel baden könnten oder aus dem an heißen Tagen auch getrunken wird.
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Ausblick

Neben den erwähnten Möglichkeiten lässt sich dieses Modell beliebig erweitern. Angemacht waren Wetter Sensoren welche als Wetterstation fungieren könnten. Auch die Implementierung von Krankheitsbildern bei Vögeln in den Algorithmus wären denkbar. So könnten Krankheiten früh erkannt und die Verbreitung beobachtet werden. Im Gespräch mit der NABU kam auch heraus dass eine Variante des „birdbooth“ in für Menschen schwer zugängliche Gebiete wie in Naturschutzgebieten, denkbar wäre.