Guhans2006/Autonomous-Drone-Surveillance

# DISHTI – 无人机智能监控与威胁识别系统 ## 概述 DISHTI 是一个基于 AI 的无人机监控和威胁分析系统，旨在从航拍视频片段中检测、跟踪和评估潜在威胁。 该系统利用计算机视觉和人工智能技术处理无人机监控数据，以识别目标、分配威胁等级、估算目标坐标，并生成结构化的情报报告。 本项目展示了 AI 在自主监控、防御监控和基于情报的决策支持系统中的实际应用。 ## 功能 ### 智能目标检测 - 使用 YOLOv8 从航拍视频中检测目标 - 支持多种目标类别 - 高速逐帧分析 ### 多目标跟踪 - 分配唯一的跟踪 ID - 保持跨帧目标连续性 - 动态跟踪目标运动 ### 威胁评估引擎 使用以下条件分析检测到的目标： - 目标类型 - 检测置信度 - 位置相关性 - 运动特征 威胁等级： - 高 - 中 - 低 ### 坐标估算 - 估算目标位置 - 模拟地理参考定位 - 支持基于任务的坐标投影 ### 自动化情报报告生成 生成包含以下内容的专业报告： - 任务摘要 - 检测详情 - 威胁优先级排序 - 分析洞察 - 作战建议 ### 可配置的分析 Pipeline 支持自定义： - 检测阈值 - 跟踪参数 - 威胁评分逻辑 - 输出设置 ## 工作原理 系统遵循以下处理 pipeline： 无人机视频输入 ↓ 帧提取 ↓ 使用 YOLOv8 进行目标检测 ↓ 目标跟踪 ↓ 威胁评分 ↓ 坐标估算 ↓ 报告生成 ## 威胁评分逻辑 威胁评分基于以下因素计算： - 目标分类优先级 - 检测置信度 - 与任务中心的距离 - 运动速度 威胁分类： | 分数范围 | 威胁等级 | |------------|-------------| | ≥ 0.70 | 高 | | 0.45 – 0.69 | 中 | | < 0.45 | 低 | ## 项目结构 ``` DISHTI/ │ ├── main.py ├── demo.py ├── config/ ├── modules/ │ ├── detector.py │ ├── tracker.py │ ├── threat_scorer.py │ ├── report_generator.py │ ├── logger.py │ └── video_reader.py │ ├── models/ ├── outputs/ └── tests/ ```

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