sharvari183/TrackShield-AI-Vehicle-Security-Platform

# 🚗 TrackShield AI – 车辆安全情报平台 ## 概述 TrackShield AI 是一个基于 AI 的车辆安全情报平台，旨在通过交互式仪表板提供实时车辆监控、路线追踪、地理围栏保护、威胁检测和高级分析。 该项目模拟了车队管理公司、物流提供商和车辆安全组织使用的现代车辆远程信息处理系统。 ## 问题陈述 车辆盗窃、未经授权的移动以及缺乏实时监控仍然是车主和车队运营商面临的主要问题。 TrackShield AI 通过将基于 GPS 的追踪概念、地理围栏监控、威胁检测和智能分析结合到一个仪表板中，解决了这些挑战。 ## 功能 * 实时车辆追踪 * 交互式 GPS 路线可视化 * 地理围栏监控 * 威胁检测引擎 * AI 风险评分 * 驾驶员行为分析 * 车辆状态监控 * 速度分析仪表板 * 威胁时间轴可视化 * 安全中心监控 * 路线智能映射 ## 使用技术 * Python * Streamlit * Pandas * NumPy * Plotly * Folium * Streamlit-Folium ## 仪表板模块 ### 车辆监控 * 车辆状态 * 当前速度 * 经纬度 * 引擎状态 ### 安全中心 * 地理围栏状态 * AI 风险评分 * 驾驶员行为监控 * 未经授权的移动检测 * 威胁等级监控 ### 分析仪表板 * 总行驶距离 * 平均速度 * 最高速度 * 威胁事件 * 速度分析 * 威胁检测时间轴 ## 项目结构 TrackShield-AI-Vehicle-Security-Platform/ ├── app.py ├── requirements.txt ├── data/ │ └── vehicle_data.csv ├── modules/ │ ├── gps_simulator.py │ ├── geofence.py │ ├── threat_detector.py │ └── analytics.py ├── screenshots/ └── README.md ## 未来增强功能 * ESP32 集成 * GPS 模块集成 * MQTT 通信 * 云部署 * 短信预警系统 * 电子邮件通知 * 引擎锁定控制 * 车队管理支持 * 预测性威胁分析 ## 学习成果 * 使用 Streamlit 进行仪表板开发 * GPS 追踪概念 * 地理围栏逻辑 * 威胁检测系统 * 使用 Plotly 进行数据可视化 * 使用 Folium 进行交互式映射 * Python 项目结构化 * 真实 IoT 架构概念 使用 Python 开发的面向行业的 AI 和 IoT 启发的车辆安全情报项目。

标签：Kubernetes, Python, Streamlit, 代码示例, 数据分析, 无后门, 物理安全, 物联网, 访问控制, 车辆安全, 逆向工具