XVX-016/Aether-eye
GitHub: XVX-016/Aether-eye
面向关键基础设施的卫星情报监测平台，整合 Sentinel-2 变化检测、ADS-B 航班追踪与多源 OSINT 关联分析。
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# AETHER-EYE
### 卫星情报平台
面向关键基础设施监测的自动化卫星图像分析与开源情报关联系统。
## 概述
Aether-Eye 是一个自托管的情报平台，利用 Sentinel-2 卫星图像、机器学习变化检测以及关联的开源情报源，持续监测全球关键站点。它为操作员提供了一个综合行动仪表盘，显示所有监测位置的活动异常、站点状态和相关情报信号。
该系统完全在本地运行。数据不会离开部署环境。所有卫星图像均来源于 ESA Copernicus 计划——这是一个免费、开放的政府运营数据源，具有全球覆盖能力和 5 天的重访周期。
## 能力
| 能力 | 详情 |
|---|---|
| 卫星数据摄取 | 通过 Copernicus STAC 自动发现 Sentinel-2 L2A 场景 |
| 变化检测 | SiameseUNet ML 模型，在建筑变化数据集上测试 IoU 为 0.82 |
| 活动基线 | 具有异常评分的按站点时间基线 |
| 情报源 | 10 个 RSS 源，地理标记到监测站点 |
| ADS-B 集成 | 通过 OpenSky Network 获取实时飞机位置 |
| 行动仪表盘 | 全球地图、站点详情、事件源、情报关联 |
| 警报级别 | 正常 (NORMAL) / 升高 (ELEVATED, 1.5倍基线) / 异常 (ANOMALOUS, 2倍基线) |
## 飞机情报模块
飞机情报模块为精细化的飞机识别和活动分析提供了专用工作流。它结合了基于 ConvNeXt 的分类器与地理空间跟踪，以支持商用和军用航空监测。
- 涵盖 100 种飞机类型的分类，包括商用和军用平台，如 `F-16A/B`、`F/A-18`、`Eurofighter Typhoon`、`C-130` 和 `Il-76`
- 用于模型注意力可视化的 Grad-CAM 可解释性叠加层
- 基于操作员选定国家的敌我情境标记
- 源自 PostGIS 地理空间查询的活动指标，包括按机场、空军基地和监测空域区域统计的数量、观测频率和移动背景
- 旨在与当前的图像上传工作流集成，并随着更多检测器构件的打包，支持未来的卫星特定飞机监测工作流
## 监测站点
涵盖 4 个类别的 18 个站点：
**空军基地**
| 站点 | 国家 | 优先级 |
|---|---|---|
| Al Dhafra Air Base | UAE | Critical |
| Al Udeid Air Base | Qatar | Critical |
| Diego Garcia | BIOT | Critical |
| Kadena Air Base | Japan | Critical |
| Andersen AFB | Guam | Critical |
| Ramstein Air Base | Germany | High |
| Incirlik Air Base | Turkey | High |
| Al-Asad Air Base | Iraq | High |
| Bagram Air Base | Afghanistan | Medium |
**海军基地**
| 站点 | 国家 | 优先级 |
|---|---|---|
| Naval Station Norfolk | USA | High |
| Naval Station Rota | Spain | High |
| Pearl Harbor Naval Base | USA | High |
| Changi Naval Base | Singapore | High |
**战略港口**
| 站点 | 国家 | 优先级 |
|---|---|---|
| Bandar Abbas Port | Iran | Critical |
| Port of Aden | Yemen | High |
| Jeddah Islamic Port | Saudi Arabia | Medium |
**民用机场**
| 站点 | 国家 | 优先级 |
|---|---|---|
| Dubai International Airport | UAE | High |
| Abu Dhabi International | UAE | Medium |
## 架构
```
Sentinel-2 STAC (Copernicus)
|
v
STAC Watcher --> Scene Processor --> Change Detection Model
(APScheduler) | (SiameseUNet ONNX)
|
v
Tile Detections
|
v
Event Engine --> Activity Alerts
(temporal (NEW_OBJECT /
baselines) ELEVATED /
ACTIVITY_SURGE)
|
v
PostGIS DB
|
+----------+----------+
v v
FastAPI Intel Feed
REST API (RSS ingestion,
| geo-tagging)
v
Next.js Dashboard
(Operations Map,
Site Detail,
Intel Correlation)
```
## 快速开始
前置条件：Docker, Docker Compose
```
git clone https://github.com/XVX-016/Aether-eye.git
cd Aether-eye
cp .env.example .env
docker compose up -d
```
仪表盘： http://localhost:3000
API 文档： http://localhost:8000/docs
演示模式（使用真实数据填充仪表盘）：
```
# Windows
.\scripts\demo_start.ps1
```
## 技术栈
| 组件 | 技术 |
|---|---|
| 后端 API | FastAPI, Python 3.10 |
| ML 推理 | PyTorch, ONNX Runtime |
| 变化检测 | SiameseUNet (自定义训练) |
| 数据库 | PostgreSQL 16 + PostGIS 3.4 |
| ORM | SQLAlchemy 2.0 async |
| 前端 | Next.js 14, TypeScript |
| 地图 | MapLibre GL |
| 卫星数据 | Sentinel-2 L2A via Copernicus STAC |
| 调度 | APScheduler |
| 容器化 | Docker, Docker Compose |
## 数据来源
| 来源 | 类型 | 许可 |
|---|---|---|
| ESA Copernicus Sentinel-2 | 卫星图像 | 免费、开放的政府数据 |
| OpenSky Network | ADS-B 飞机位置 | 供非商业使用免费 |
| BBC News, Sky News | RSS 情报 | 公开 |
| Breaking Defense, The Aviationist | RSS 情报 | 公开 |
| Al Jazeera, Arab News, The National | RSS 情报 | 公开 |
| Naval News, Middle East Eye | RSS 情报 | 公开 |
## 模型性能
| 模型 | 架构 | 数据集 | 验证集 IoU | 测试集 IoU |
|---|---|---|---|---|
| 变化检测 | SiameseUNet | Building-change (1,134 对) | 0.7936 | 0.8243 |
## 部署
该系统完全自托管，并支持使用预先下载的卫星图像进行离线（air-gapped）部署。核心检测和监测功能不需要云依赖。
推荐的最低配置：
- 4 核 CPU
- 8 GB 内存（ML 推理建议 16 GB）
- 50 GB 存储空间
- Ubuntu 22.04 LTS 或 Windows Server 2022
## 项目结构
```
backend/
app/ FastAPI application, routes, schemas, database models
pipeline/ Scene tiling, change detection, event engine, STAC watcher
services/ Intelligence feed ingestion, ADS-B integration
configs/ Global site registry, STAC config, inference config
alembic/ Database migrations
frontend/
app/ Next.js App Router pages
components/ Dashboard components (map, feed, site detail, timeline)
ml_core/
aether_ml/ Model training, evaluation, dataset loaders
artifacts/ Trained model checkpoints (change_model_v2)
scripts/
seed_demo_data.py Populate dashboard with demo data
demo_start.ps1 One-command demo launcher (Windows)
healthcheck.sh Service validation script
docker-compose.yml Full stack deployment
```
## 许可证
专有软件。保留所有权利。
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