Монитор за подаване на птици V2.0: 12 стъпки (със снимки)

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:50

Това е проект за наблюдение, фотографиране и записване на броя и времето, прекарано от птици, посещаващи нашата хранилка за птици. За този проект бяха използвани множество Raspberry Pi (RPi). Единият беше използван като капацитивен сензор за докосване, Adafruit CAP1188, за откриване, записване и задействане на снимките на хранените птици. Друг RPi е конфигуриран да контролира работата на тази система за мониторинг, както и да съхранява и поддържа данните за мониторинг и анализ. Последният RPi беше конфигуриран като камера за снимане на всяка птица, посещаваща хранилката.

Консумативи

1. 1 ea - Raspberry Pi W
2. 1 ea - Raspberry Pi 3 - Модел B+ - за MQTT сървър
3. 1 ea - Raspberry Pi с камера - по избор
4. 2 ea - Устойчиви на атмосферни влияния калъфи за сензор RPi и CAP1188
5. 1 ea - Лента от медно фолио с проводимо лепило
6. Тел - 18-22 AWG
7. Поялник и спойка
8. Запояващ флюс за електроника
9. Силиконово уплътняване*
10. 8 ea - M3 x 25 машинни винтове*
11. 8 ea - M3 гайки*
12. 1 ea - Proto Board за монтаж на CAP1188
13. 1 ea - 1x8 женски Dupont конектор
14. 1 ea - 1x6 мъжки конектор Dupont
15. 1 ea - CAP1188 - 8 -клавишен капацитивен сензор за докосване
16. 2 ea - PG7 Водоустойчив IP68 найлонов кабелен уплътнителен съединител Регулируем контргайка за кабелна тел 3 мм -6,5 мм
17. 1 комплект - 2 -пинов път за автомобил Водоустойчив електрически конектор с кабел AWG Marine Pack от 10
18. 3 ea - 5VDC захранване - по едно за всеки RPi
19. 1 ea - хранилка за птици (CedarWorks пластмасов бункер за хранилки за птици) или всякакви хранилки за птици с пластмасови или дървени кацалки

*за 3D отпечатани атмосферни калъфи

Стъпка 1: Преглед на системата за наблюдение на хранилката за птици

Това е система за наблюдение, предназначена да брои, измерва, записва и снима птиците, хранещи се в нашата хранилка за птици. Предишната версия на моя Bird Feeder Monitor използваше Arduino Yun и съхраняваше данните в електронна таблица на моя Google Drive. Тази версия използва множество комуникации на Raspberry Pi, MQTT и локално съхранение на данни и снимки.

Хранилката за птици е оборудвана с Raspberry Pi Zero W и капацитивен сензор за докосване (CAP1188). Всички птици, осветени на кацалките, активират сензора за докосване, който стартира таймер, за да определи продължителността на продължителността на всяко събитие. Веднага след като докосването се активира, съобщението MQTT „монитор/хранилка/картина“се публикува от монитора за подаване на птици. Това съобщение уведомява Raspberry Pi Camera да направи снимка. Ако сървърът MQTT публикува съобщение „монитор/захранващ механизъм/getcount“, мониторът за подаване на птици ще отговори с „монитор/захранващо устройство/брой“MQTT съобщение, което сървърът ще съхранява.

MQTT сървърът изпълнява няколко задачи. Той изисква и съхранява данни от монитора за подаване на птици и контролира работата на монитора. Той активира монитора в зори и го изключва в здрач. Той също така контролира времевия интервал за искане на данни и също така следи текущите метеорологични условия чрез DarkSky. Метеорологичните условия се наблюдават по няколко причини. На първо място, количеството на валежите може да повлияе на сензорите. Ако това се случи, сензорите се калибрират рутинно, докато вали дъжд. Втората причина е да се наблюдават и записват метеорологичните условия за корелация с данните за броя на птиците.

Камерата Raspberry Pi е модул RPi + Raspberry Pi Camera. Софтуерът на камерата, използван за този проект, не работи с USB уеб камера. Камерата RPi е оборудвана с WIFI и работи с клиентски софтуер MQTT. Той се абонира за MQTT съобщения „монитор/фидер/картина“и прави снимка всеки път, когато това съобщение бъде получено. Снимките се съхраняват в RPi Camera и се управляват дистанционно.

Стъпка 2: Инсталиране на Raspbian на монитора за подаване на птици

Инсталирайте най-новата версия на Raspbian Lite на Raspberry Pi Zero W. Препоръчвам да следвате инструкциите стъпка по стъпка, които можете да намерите в Raspberry Pi Zero Headless Adapruit Quick Start Quick.

Следните стъпки бяха включени в инструкциите по -горе, но заслужават повторение:

Свържете се към RPi чрез ssh и изпълнете следните команди:

sudo apt-get updates sudo apt-get надстройка

Изпълнението на горните команди ще отнеме известно време, но изпълнението на тези команди ще гарантира, че сте актуални с най-новите пакети.

След това изпълнете следната команда, за да конфигурирате софтуера RPi:

sudo raspi-config

Променете паролата си, активирайте SPI и I2C и Разширете файловата система. След като приключите, излезте от raspi-config.

Стъпка 3: Окабеляване на RPi и CAP1188

Raspberry Pi W (RPi) и CAP1188 са свързани чрез I2C. Има и други капацитивни сензори за докосване с един, пет или осем сензора. Избрах осем, защото моята хранилка за птици има шест страни.

Електрически инсталации:

• CAP1188 SDA == RPi Pin 3
• CAP1188 SCK == RPi Pin 5
• CAP1188 VIN == RPi Pin 1 (+3.3VDC)
• CAP1188 GND == RPi Pin 9 (GND)
• CAP1188 C1-C8 == Свържете се с проводници на всеки костур чрез 1x8 женски Dupont конектор
• CAP1188 3Vo == CAP1188 AD - Кабелно свързване на I2C адреса до 0x28
• RPi Pin 2 == +5VDC
• RPi Pin 14 == GND

Захранването за RPi беше осигурено отвън, чрез прокарване на проводник под земята от гаража ми и нагоре през тръбата, използвана като стойка за хранилка за птици. 2-пинов водоустойчив конектор е прикрепен към края на проводника за свързване на монитора за подаване на птици RPi. Другият край на проводника беше свързан към защитено 5-VDC захранване в гаража. Този проект трябва да работи с батерии, но не исках да се затруднявам с рутинната смяна на батериите.

Изградих 16 -инчов кабел за свързване на Weatherproof Box, съдържаща RPi, към Weatherproof Box, съдържащ CAP1188. Капацитивният сензор трябва да бъде разположен възможно най -близо до кацанията.

RPi Zero и CAP1188 можеха да бъдат опаковани в една устойчива на атмосферни влияния кутия, но аз предпочетох да ги опаковам отделно.

Стъпка 4: Конфигуриране на монитора за подаване на птици

Влезте в Raspberry Pi Zero W и изпълнете следните стъпки.

Инсталирайте pip:

sudo apt-get install python3-pip

Инсталирайте Adafruit CircuitPython:

sudo pip3 install -надстройка инструменти за настройка

Проверете за I2C и SPI устройства:

ls /dev /i2c* /dev /spi*

Трябва да видите следния отговор:

/dev/i2c-1 /dev/spidev0.0 /dev/spidev0.1

След това инсталирайте пакет GPIO и Adafruit blinka:

pip3 инсталирайте RPI. GPIOpip3 инсталирайте adafruit-blinka

Инсталирайте модула CAP1188 на Adafruit:

pip3 инсталирайте adafruit-circuitpython-cap1188

Инсталирайте I2C инструменти:

sudo apt-get install python-smbussudo apt-get install i2c-tools

Проверете I2C адресите с горния инструмент:

i2cdetect -y 1

Ако CAP1188 е свързан, ще видите същия отговор, както се вижда на снимката по -горе, което показва, че сензорът е на I2C адрес 0x28 (или 0x29 в зависимост от вашия избор на I2C адрес).

Инсталирайте mosquitto, mosquitto-clients и paho-mqtt:

sudo apt-get инсталирайте mosquitto mosquitto-клиенти python-mosquitto

sudo pip3 инсталирайте paho-mqtt

Препоръчвам да използвате Adafruit's Configuring MQTT на Raspberry Pi, за да конфигурирате и настроите MQTT на този RPi.

Инсталирайте софтуера Bird Feeder Monitor:

cd ~

sudo apt-get install git git clone "https://github.com/sbkirby/RPi_bird_feeder_monitor.git"

Създайте директория с дневници:

cd ~

mkdir дневници

Свържете сензора CAP1188 към RPi и изпълнете следното, за да тествате системата, след като сървърът MQTT работи.

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo nano config.json

Заменете стойностите за „OIP_HOST“, „MQTT_USER“, „MQTT_PW“и „MQTT_PORT“, за да съответстват на локалната ви настройка. Излезте и запазете промените си.

Стартирайте при стартиране

Докато все още е в директорията/home/pi/RPi_bird_feeder_monitor.

nano launcher.sh

Включете следния текст в launcher.sh

#!/bin/sh

# launcher.sh # отидете в началната директория, след това в тази директория, след това изпълнете python скрипт, след това обратно вкъщи cd /cd home /pi /RPi_bird_feeder_monitor sudo python3 feeder_mqtt_client.py cd /

Излезте и запишете launcher.sh

Трябва да направим скрипта изпълним.

chmod 755 launcher.sh

Тествайте скрипта.

sh launcher.sh

След това трябва да редактираме crontab (диспечера на задачите на Linux), за да стартираме скрипта при стартиране. Забележка: вече сме създали директорията /logs.

sudo crontab -e

Това ще доведе до прозореца crontab, както се вижда по -горе. Придвижете се до края на файла и въведете следния ред.

@reboot sh /home/pi/RPi_bird_feeder_monitor/launcher.sh>/home/pi/logs/cronlog 2> & 1

Излезте и запишете файла и рестартирайте RPi. Скриптът трябва да стартира скрипта feeder_mqtt_client.py след рестартиране на RPi. Състоянието на скрипта може да се провери в лог файловете, намиращи се в /logs папката.

Стъпка 5: 3D отпечатани части

Тези STL файлове са за 3D отпечатаните части, които създадох за този проект, и всички тези части са незадължителни. Калъфите, устойчиви на атмосферни влияния, могат да бъдат произведени или закупени на място. „Монтажният клин“за хранилката за птици CedarWorks също е по избор. Тази част е необходима за монтиране на корпуса на сензора CAP1188.

Стъпка 6: Монтаж на монитора за подаване на птици

След инсталирането на Raspbian, конфигурирането и тестването на сензора RPi и CAP1188, както бе споменато по -горе, сега е време да монтирате тези устройства в техните устойчиви на атмосферни влияния кутии.

Използвах двата устойчиви на атмосферни влияния калъфа, които отпечатах, за да монтирам сензора RPi и CAP1188. На първо място, пробих 1/2 отвор в единия край на всеки калъф. Пробийте дупката в кутията RPi срещу страната със SD картата. Монтирайте найлоновата кабелна уплътнителна връзка с регулируема контргайка във всеки отвор. Пуснете четирите проводник между всеки случай. Инсталирайте и запоявайте 2 -пиновия автомобилен водоустойчив електрически женски конектор към RPi, както е показано на снимката по -горе. Запоявайте червения проводник към +5VDC Pin 2 на RPi, а черния проводник към GND или Pin 14 Вижте електрическата схема за другите връзки, използвани на RPi.

Прокарайте другия край на четирипроводниковия проводник през съединението на уплътнението на кутията CAP1188 и прикрепете проводниците, както е посочено в електрическата схема. Всички 8 от капацитивните сензори за докосване CAP1188 са споени към 8 -пиновия женски конектор Dupont. Този съединител е вдлъбнат отстрани на корпуса, за да позволи водоустойчиво уплътнение, когато се постави горната част. Забележка: В горната част и в двата случая вероятно ще са необходими модификации, за да се позволят гайките на съединителните съединения на уплътненията.

Преди да затворя, нанасям силиконово уплътнение по ръбовете на всеки калъф и около проводниците на съединителните жлези, за да запечата кутиите. Добавям и силикон към задната част на конектора Dupont, за да го запечата от елементите.

Стъпка 7: Окабеляване на хранилката за птици

Всеки от кацалките на подаващото устройство беше покрит с 1/4 широка самозалепваща лента от медно фолио. Малка дупка беше пробита през лентата и костура, а тел беше запоен към лентата с фолио и прокаран под подаващото устройство. проводниците са свързани към мъжки 6-пинов конектор Dupont.

Забележка: С показаното по -горе хранилка за птици препоръчвам празнина между краищата на всяка лента от фолио от 1 1/4 " - 1 1/2". Открих, че по -големите птици, като гракли и гълъби, са способни да докосват две ленти от фолио едновременно, ако са поставени да се затварят една до друга.

Споменатият по -горе "монтажен клин" беше отпечатан и залепен към дъното на подаващото устройство, за да се осигури равна площ за монтиране на устойчива на атмосферни влияния кутия, съдържаща CAP1188. Велкро лентата беше нанесена върху кутията, както и върху дървения блок, за да осигури средство за закрепване. Това може да се види на горната снимка на завършения монтаж. Велкро лента се използва за увиване около тръбата и кутията RPi, за да ги закрепи под подаващото устройство.

Хранилката за птици се зарежда отново със сензора и RPi, прикрепени към хранилката, и докато е още на стойката за тръби. За щастие съм висок 6'2 и достигам контейнера без много усилия.

Стъпка 8: MQTT сървър

Ако вече се занимавате със света на IOT, може би вече имате MQTT сървър, работещ и работещ във вашата мрежа. Ако не го направите, препоръчвам да използвате Raspberry Pi 3 за MQTT сървъра и инструкциите и IMG файла с изображения, намерени на уебсайта на Andreas Spiess „Node-Red, InfuxDB & Grafana Installation“. Andreas също има информативно видео по тази тема #255 Node-Red, InfluxDB и Grafana Урок на Raspberry Pi.

След като сървърът Node-Red започне да функционира, можете да импортирате потока от монитора за подаване на птици, като копирате данните в ~/RPi_bird_feeder_monitor/json/Bird_Feeder_Monitor_Flow.json и използвате Import> Clipboard, за да поставите клипборда в нов поток.

Този поток ще изисква следните възли:

• node-red-node-darksky-Изисква се DarkSky API акаунт, за да се използва този възел.
• node-red-contrib-bigtimer-Big Timer от Scargill Tech
• node-red-contrib -fluxdb-база данни InfluxDB

Данните за времето за вашето местоположение се предоставят чрез DarkSky. И в момента наблюдавам и записвам „precipIntensity“, „температура“, „влажност“, „windSpeed“, „windBearing“, „windGust“и „cloudCover“. "PrecipIntensity" е важен, защото се използва за определяне дали сензорите трябва да се калибрират отново в резултат на дъжд.

Възелът Big Timer е швейцарският армейски нож на таймери. Използва се за стартиране и спиране на записа на данни в зори и здрач всеки ден.

InfluxDB е лека, лесна за използване база данни с времеви редове. Базата данни автоматично добавя времева марка всеки път, когато вмъкваме данни. За разлика от SQLite, полетата не трябва да се дефинират. Те се добавят автоматично, когато данните се вмъкнат в базата данни.

Node-Red конфигурация

Споменатият по -горе JSON файл ще зареди поток, който изисква няколко ощипвания, за да отговаря на вашите изисквания.

1. Свържете „MQTT Publish“и „monitor/feeder/#“към вашия MQTT сървър.
2. Задайте географската ширина и дължина на вашето местоположение в възела Big Timer „Таймер за зазоряване и здрач (конфигурация)“.
3. Конфигурирайте възела "монитор/фидер/астрономия (конфигурация)". Камерата може да бъде активирана/деактивирана за всеки костур. Например два мои костура са от задната страна и камерата е деактивирана за тези костури.
4. Задайте възела "Counter Timer (config)" на желания интервал от време. По подразбиране = 5 мин
5. Задайте географската ширина и дължина на вашето местоположение в възела "DarkSky (config)". Второ, въведете своя DarkSky API ключ в възела darksky-credentials.
6. Задайте интензитета на валежите във функционалния възел „монитор/захранващ механизъм/повторно калибриране (конфигурация)“. По подразбиране = 0,001 инча/час
7. Редактирайте функционалния възел „Тематичен филтър за MQTT приемник Debug Node (config)“, за да филтрирате MQTT съобщенията, които НЕ искате да виждате.
8. По избор: Ако искате да съхранявате данни в електронна таблица на вашия Google Диск, ще трябва да редактирате функционален възел „Изграждане на полезно натоварване на Google Документи (конфигурация)“с идентификационни номера на полето за формуляр.
9. По избор: Добавете вашия уникален URL адрес на формуляр в полето URL на „Google Docs GET (config)“възел HTTP заявка.

Node-Red UI Desktop

Bird_Feeder_Monitor_Flow включва потребителски интерфейс (UI) за достъп до MQTT сървъра чрез мобилен телефон. Мониторът може да се изключва или ВКЛЮЧВА, да се калибрира отново сензорите или да се правят снимки ръчно. Показани са и общо „докосвания“на сензора, което ще ви даде приблизителна представа за броя на птиците, посещаващи хранилката.

Стъпка 9: Графана

"Grafana е пакет с метрични анализи и визуализация с отворен код. Най -често се използва за визуализиране на данни от времеви редове за инфраструктура и анализи на приложения, но много от тях го използват в други области, включително индустриални сензори, домашна автоматизация, управление на времето и процеси." refn: Grafana Docs.

Този софтуер е включен във файла с изображения на Andreas Spiess, използван за създаването на моя MQTT сървър. След конфигуриране на базата данни InfluxDB на сървъра MQTT, Grafana може да бъде конфигурирана да използва тази база данни, както се вижда на изображението по -горе. След това таблото за управление, използвано от този проект, може да се зареди от JSON файла, намерен в ~/RPi_bird_feeder_monitor/json/Bird_Feeder_Monitor_Grafana.json. Съвети за конфигуриране на Grafana можете да намерите на уебсайта на Andreas Spiess „Node-Red, InfuxDB & Grafana Installation“.

Стъпка 10: InfluxDB

Както бе споменато по -рано, Adreas Spiess има страхотно ръководство и видео, което да ви преведе през конфигурацията на InfluxDB. Ето стъпките, които предприех, за да конфигурирам базата си данни.

Първо, влязох в моя MQTT сървър чрез SSH и създадох ПОТРЕБИТЕЛ:

root@MQTTPi: ~#

root@MQTTPi: ~# приток Свързан към „https:// localhost: 8086“версия 1.7.6 Версия на черупката на InfluxDB: 1.7.6 Въведете заявка за InfluxQL> СЪЗДАВАЙТЕ ПОТРЕБИТЕЛЯ „pi“С ПАРОЛ „малина“С ВСИЧКИ ПРИВИЛЕГИ> ПОКАЖЕТЕ ПОТРЕБИТЕЛИ потребителски администратор ---- ----- pi true

След това създадох база данни:

CREATE DATABASE BIRD_FEEDER_MONITOR>> SHOW DATABASES име: име на бази данни ---- _internal BIRD_FEEDER_MONITOR>

След като сте създали горната база данни, можете да конфигурирате възела InfluxDB в Node-Red. Както се вижда на снимката по -горе, аз наричам измерването "хранилки". Това може да се види в InfluxDB след инициализиране на данните:

ИЗПОЛЗВАЙТЕ BIRD_FEEDER_MONITOR Използване на база данни BIRD_FEEDER_MONITOR

> ПОКАЖЕ ИМЕРИ ИМЕ: име на измерване ---- захранващи устройства>

Една от многото функции на InfluxDB е, че конфигурацията FIELDS не се изисква. ПОЛЕтата се добавят и конфигурират автоматично при въвеждане на данни. Ето полетата и полето за тази база данни:

SHOW FIELD KEYSname: фидери fieldKey fieldType -------- --------- облачно покритие float count_1 float count_2 float count_3 float count_4 float count_5 float count_6 float влажност float име низ precip_Int float temp float time_2 float time_2 float time_3 float time_4 float time_5 float time_6 float winddir float windgust float windspeed поплавък>

Няколко записа от базата данни могат да се видят по -долу:

SELECT * FROM feeders LIMIT 10 name: feeders time cloudcover count_1 count_2 count_3 count_4 count_5 count_6 name влажност precip_Int temp time_1 time_2 time_3 time_4 time_5 time_6 winddir windgust вятърна скорост ---- ---------- ----- -------- ------- ------- ------- ------- -------- ----- --------- ---- ------ ------ ------ ------ ------ ------- ------ -------- --------- 1550270591000000000 0 0 0 0 0 0 Подаващо устройство 1 0 0 0 0 0 0 1550271814000000000 0 0 0 0 0 0 Подаващо устройство 1 0 0 0 0 0 0 1550272230000000000 0 0 0 0 0 0 Подаващо устройство 1 0 0 0 0 0 0 1550272530000000000 0 0 0 0 0 0 Подаващо устройство 1 0 0 0 0 0 0 1550272830000000000 0 0 0 0 0 0 Подаващо устройство 1 0 0 0 0 0 0 1550273130000000000 0 0 0 0 0 0 Подаващо устройство 1 0 0 0 0 0 0 1550273430000000000 0 0 0 0 0 0 Подаващо устройство 1 0 0 0 0 0 0 1550273730000000000 0 0 0 0 0 0 Подаващо устройство 1 0 0 0 0 0 0 1550274030000000000 0 0 0 0 0 0 Подаващо устройство 1 0 0 0 0 0 0 1550274330000000000 0 0 0 0 0 0 0 Подаващо устройство 1 0 0 0 0 0 0>

Стъпка 11: Камера Raspberry Pi

Препоръчвам да използвате моите инструктируеми, дистанционни CNC стоп и монитор, за да сглобите Raspberry Pi камера. Изпълнете всички споменати стъпки, с изключение на 6 и 8, за да създадете камерата. Моля, обърнете внимание, че използвам по -стара Raspberry Pi за камерата си, но тя работи много добре от витрината ми.

Надстройте Rasbian:

sudo apt-get updates sudo apt-get надстройка

Инсталирайте PIP:

sudo apt-get install python3-pip

Инсталирайте paho-mqtt:

sudo pip3 инсталирайте paho-mqtt

Инсталирайте git и софтуер за наблюдение на птици:

cd ~

sudo apt-get install git git clone "https://github.com/sbkirby/RPi_bird_feeder_monitor.git"

Ако искате да правите видеоклипове от изображенията, направени от камерата, инсталирайте ffmpeg:

git clone "https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git" ffmpeg

cd ffmpeg./configure make sudo make install

Конфигуриране на разрешенията в софтуера за наблюдение на хранилката за птици:

cd RPi_bird_feeder_monitor

sudo chmod 764 make_movie.sh sudo chmod 764 take_photo.sh sudo chown www-data: www-data make_movie.sh sudo chown www-data: www-data take_photo.sh

Лично аз не препоръчвам използването на make_movie.sh на RPi камерата. Това изисква много ресурси, за да работи на RPi. Препоръчвам да прехвърлите изображенията на вашия компютър и да стартирате ffmpeg там.

Стартирайте при стартиране

Влезте в RPi и преминете към директорията /RPi_bird_feeder_monitor.

cd RPi_bird_feeder_monitor

nano launcher.sh

Включете следния текст в launcher.sh

#!/bin/sh

# launcher.sh # отидете в началната директория, след това в тази директория, след това изпълнете python скрипт, след това обратно вкъщи cd /cd home /pi /RPi_bird_feeder_monitor sudo python3 camera_mqtt_client.py cd /

Излезте и запишете launcher.sh

Трябва да направим скрипта и изпълним.

chmod 755 launcher.sh

Тествайте скрипта.

sh launcher.sh

Създайте директория с дневници:

cd ~

mkdir дневници

След това трябва да редактираме crontab (диспечера на задачите на Linux), за да стартираме скрипта при стартиране.

sudo crontab -e

Това ще доведе до прозореца crontab, както се вижда по -горе. Придвижете се до края на файла и въведете следния ред.

@reboot sh /home/pi/RPi_bird_feeder_monitor/launcher.sh>/home/pi/logs/cronlog 2> & 1

Излезте и запишете файла и рестартирайте RPi. Скриптът трябва да стартира скрипта camera_mqtt_client.py след рестартиране на RPi. Състоянието на скрипта може да се провери в лог файловете, намиращи се в /logs папката.

Стъпка 12: Насладете се

Ние се радваме да наблюдаваме птици, но не можем да поставим хранилката на място за максимално удоволствие. Единственото място, което повечето от нас могат да го видят, е от масата за закуска и не всеки може да види хранилката от там. Следователно с монитора за хранене на птици можем да се възхищаваме на птиците, когато ни е удобно.

Едно нещо, което открихме с монитора, е честотата на кацане на птици на един костур, последвано от подскачане до следващия костур, докато заобиколят цялата хранилка. В резултат на това броят на птиците е НАЧАЛО от броя на отделните птици, посещаващи нашето хранилище. Хранилка само с един или два тесни костура вероятно би била най -добрата за „броене“на птици.

Втора награда в конкурса за сензори