Тут будут храниться исходники и скрипты проекта. Более подробно про проект можно прочтиать тут: http://cv-blog.ru/?cat=37
Базы изображений проекта храняться тут: https://yadi.sk/d/j8yaRHzN3DWQak

SortBase - Linux и Windows версии программ разметки
SqNet - программа по оубчению и тестированию
capture.py - основная программа для RPi. Осуществляет набор базы и распознавание. Для запуска нужно из папки SqNet положитьв корень модель сетки и её описание

###Сложности

1. Во первых, очень важный момент. Я не гарантирую, что та сетка, которую обучил я - будет работать у вас на окне. Вряд ли она будет работать с другими птичками. И не факт, что с другой кормушкой. И единственное, чем я могу и готов буду вам помочь: если вы пришлёте мне размеченную базу в описанном формате - я закину её в обучалку и перевыложу сюда caffemodel - файл. База нужна где-то на 1000 картинок с птичками и хотя бы штук 500 пустых.
   
2. Если вы надумаете взяться - помните, что нужно минимальное знание Linux + программирования на Python. Я уверен, что мои описания не полны или противоречивы. Часть багов придётся разбираться самим. Плюс - у меня весьма специфическая конфигурация окружения. Например, я не уверен, что вам нужен удалёный хард. Это всё нужно будет править в исходниках.
   
3. Если всё же надумаете, то сначала изучайте весь раздел тут - http://cv-blog.ru/?cat=37
   

###Общий путь

• Вам понадобиться: Raspberry Pi, какой-то способ достучаться до него, WiFi, 3G, LAN. Камера. Либо USB, либо родная от RPi. Рассчётное время сборки-настройки от 2х часов до половины дня.
• Установить на него: OpenCV, Caffe for RPi. В зависимости от модели RPi и возникающих слонжойстей может уйти часов от 4-5 до целого дня.
• Придумать как сделать вывод результатов. Можно сохранением на диск, можно через Telegram (эти два способа естьв коде). Пол дня + думать над логикой.

#What is it? This is project for recognize bird that come to my window feeder. Raspberry Pi B+ as main device. It analyze images from camera. At first it decide witch one with moving. Next it use Caffe Framework and SqueezeNet to recognize bird presence. Theoretically it can recognize bird type. Sadly my image base is too small yet – function work bad. After recognition RPi send image to my telegram. You can read about project in few articles - http://cv-blog.ru/?cat=37 . But, they are in russian.