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Projekt: Home-Bro – Der nervige Mitbewohner
🎯 Vision
Ein KI-basiertes Überwachungssystem mit Persönlichkeit. Home-Bro beobachtet Räume über verschiedene Kameras (Satelliten) und kommentiert den Zustand (z. B. Unordnung) auf sarkastische und proaktive Weise.
🏗 Architektur (Distributed System)
1. Das Gehirn (Brain) - Repository: home-bro-brain
- Hardware: AMD Ryzen 7500 (PC)
- Umgebung: Docker-Container (FastAPI + YOLOv11)
- Aufgabe: Zentrale Bildanalyse, Objekterkennung (Tassen, Teller, Flaschen) und Generierung sarkastischer Sprüche.
2. Die Satelliten (Clients) - Repository: home-bro-client
- Primär-Satellit: Raspberry Pi 4 mit Logitech C922 Webcam.
- Input: Wake-Word "Porcupine", Audio-Aufnahme, 1080p Snapshots.
- Output: Audio-Wiedergabe über Bluetooth-Speaker (CSL).
- Video-Satelliten: - TP-Link Tapo C220 (Anbindung via RTSP/OpenCV).
- ESP32-CAM Module (OV3660/OV2640) für Nebenräume.
🛠 Tech-Stack
- KI: Ultralytics YOLOv11 (Objekterkennung).
- Backend: FastAPI (Python) für die zentrale API.
- Kommunikation: REST (Push vom Pi) & RTSP (Pull von Tapo).
- Editor: Antigravity (Gitea-Anbindung).
- Doku: NotebookLM für Strategie & Projekt-Gedächtnis.
📋 Aktueller Entwicklungs-Fahrplan
Phase 1: Brain-Fundament (Lokal auf Mac/PC)
- Repository-Struktur anlegen.
requirements.txtdefinieren.app/vision.pymit YOLO-Inferenz und Sarkasmus-Logik implementieren.app/main.pyals API-Endpunkt fertigstellen.- Lokaler Test via FastAPI Swagger-UI (
/docs) oder Test-Script.
Phase 2: Client-Anbindung (Pi & Webcam)
home-bro-clientRepository erstellen.- Snapshot-Logik auf dem Pi implementieren (
fswebcamoderlibcamera). - Wake-Word Trigger mit Bild-Upload an das Brain verknüpfen.
Phase 3: Erweiterung & "Nerv-Faktor"
- "Gedächtnis"-Funktion (Status-Tracking: Wie lange steht die Tasse schon dort?).
- Sprachausgabe (TTS) der sarkastischen Sprüche am Pi.
- (Optional) Tapo C220 via RTSP integrieren (sobald Hardware vorhanden).
📝 Notizen für NotebookLM
- Persönlichkeit: Sarkastisch, leicht passiv-aggressiv, fokusiert auf Ordnung.
- Hardware-Hack: Bluetooth-Speaker am Pi benötigt stabilen Akku/Stromversorgung, um Lastspitzen bei Speaker-Nutzung abzufangen.
- Workflow: Coding in Antigravity -> Push zu Gitea -> Deployment auf Ryzen/Pi.