cognis-digital/frontline-drones
GitHub: cognis-digital/frontline-drones
一份引用级的军用与商用无人机及开源自主生态公开信息目录，附数据验证脚本与 NVIDIA 机器人模型索引。
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# frontline-drones
[](LICENSE-DATA)
[](LICENSE)
这是一份**参考资料**。它记录了*公开存在的内容*及其来源。它**不**包含任何关于操作、组装、飞行控制、制导或瞄准的说明，也不包含任何关于为武器改装任何平台的内容。请参阅[免责声明](DISCLAIMER.md)。
## 组织方式
```
flowchart LR
MIL[military systems
UAVs · loitering munitions · USVs] --> CAT[(catalog CSVs)] COM[commercial + open stacks
DJI · PX4 · ArduPilot · MAVLink] --> CAT NV[NVIDIA HF models
GR00T · Cosmos · Nemotron] --> CAT CAT --> VAL[stdlib validator
CI selftest] CAT --> DOCS[docs · counter-UAS sensor selection] NV --> INST[install_models.py
multi-step menu installer] ``` ## 内容详情 | 文件 | 行数 | 内容 | |---|---|---| | [`data/military_drones.csv`](data/military_drones.csv) | 24 | 前线军用 UAV、巡飞弹、USV — 公开规格 + 操作者 + 来源 | | [`data/commercial_platforms.csv`](data/commercial_platforms.csv) | 14 | 商用无人机（DJI、Skydio、Autel、Parrot、senseFly）+ 开源技术栈（PX4、ArduPilot、MAVLink、ROS 2、QGroundControl、Pixhawk） | | [`data/nvidia_hf_models.csv`](data/nvidia_hf_models.csv) | 19 | NVIDIA 开源 Hugging Face 模型（Isaac GR00T、Cosmos、RADIO、SegFormer、Nemotron、Canary/Parakeet、NV-Embed） | 可读文档： - [`docs/military-systems.md`](docs/military-systems.md) - [`docs/commercial-and-open.md`](docs/commercial-and-open.md) - [`docs/nvidia-models.md`](docs/nvidia-models.md) - [`docs/counter-uas-selection.md`](docs/counter-uas-selection.md) — 防御性无人机探测传感器选择指南 - [`SOURCES.md`](SOURCES.md) · [`CHANGELOG.md`](CHANGELOG.md) ## 验证 ``` python scripts/validate.py # stdlib only; checks schema, keys, and source URLs ``` ## 领域 **主要领域：** 国防与航空航天 · **JTF MERIDIAN 部门：** IRONCLAD · INDIA **主题：** `cognis` `defense` `aerospace` `defense-tech` `drone` **Cognis Neural Suite** 的一部分 — 包含 300 多个开源工具，按照 JTF MERIDIAN 指挥架构分布在 12 个领域中。请参阅 [GitHub 上的套件](https://github.com/cognis-digital) 和 [jtf-meridian](https://github.com/cognis-digital/jtf-meridian) 了解各部分如何协同工作。 ## 安装并运行 NVIDIA 模型 NVIDIA HF 索引不仅仅是一个列表 — `install_models.py` 是一个可定制的、多步骤的菜单，可下载并运行目录中的模型，**用于其文档中注明的用途**（图像分割、ASR、视觉语言、embeddings、LLM、视觉骨干网络）： ``` python install_models.py # menu: pick category -> model -> install / download / write a run-script ``` 它会生成真实可运行的 `transformers` 代码片段并在其中运行模型；对于需要特殊运行时的模型（用于 ASR 的 NeMo，用于 GR00T/Cosmos 的 Isaac/Cosmos 工具包），它会下载权重并指引你查看模型卡片，而不是伪造一个代码片段。 ## 数据来源与诚实性 规格参数均为*公开报告*的数据，且在不同来源中有所差异（特别是单向攻击无人机的射程/战斗部）；每行均提供了具有代表性的公开数值及主要来源。NVIDIA 索引列出了模型 ID、用途、模态、许可协议和 Hugging Face URL — 请在各个模型卡片上确认许可协议/访问限制，因为 NVIDIA 会频繁修改条款。本目录是根据 [SOURCES.md](SOURCES.md) 中的来源编制的；在引用前请对照原始页面进行核实。 ## 相关 Cognis 工具 — 国防 / 无人机 / 海事 OSINT 集群 - [`awesome-drone-warfare-osint`](https://github.com/cognis-digital/awesome-drone-warfare-osint) — 引用级数据集（包含 8,300 多个组件 / 195 多个平台）+ 合规查询 CLI - [`uaslog`](https://github.com/cognis-digital/uaslog) — 反无人机遥测/日志分析器（探测事件、RF 频段、航迹） - [`maritimeint`](https://github.com/cognis-digital/maritimeint) — AIS 灰色/暗黑舰队探测：监视名单 + 制裁交叉比对 - [`geoaoi-pro`](https://github.com/cognis-digital/geoaoi-pro) — MIL-STD-2525 符号 + AOI 辅助工具 · [`geolens`](https://github.com/cognis-digital/geolens) — 图像地理定位 - [`stixgen`](https://github.com/cognis-digital/stixgen) · [`attackmap`](https://github.com/cognis-digital/attackmap) · [`ttphunt`](https://github.com/cognis-digital/ttphunt) — 威胁情报工具 - [`edgemesh`](https://github.com/cognis-digital/edgemesh) — 在你自己的硬件上私密运行任何模型 **300 多种开源安全与 OSINT 工具 →** [github.com/cognis-digital](https://github.com/cognis-digital) ## 集成 通过 [`cognis-connect`](https://github.com/cognis-digital/cognis-connect) 将 `frontline-drones` 的发现转发到 STIX/MISP/Sigma/Splunk/Elastic/Slack/webhooks。请参阅 **[INTEGRATIONS.md](INTEGRATIONS.md)**。 ## 许可协议 代码：MIT ([LICENSE](LICENSE))。数据与文档：CC BY 4.0 ([LICENSE-DATA](LICENSE-DATA))。 📡 **[互操作图谱](INTEROP.md)** — 展示本代码仓库如何与 Cognis 套件的其余部分（私有 AI 骨干、智能体语言与认知、领域情报）协同组合。
UAVs · loitering munitions · USVs] --> CAT[(catalog CSVs)] COM[commercial + open stacks
DJI · PX4 · ArduPilot · MAVLink] --> CAT NV[NVIDIA HF models
GR00T · Cosmos · Nemotron] --> CAT CAT --> VAL[stdlib validator
CI selftest] CAT --> DOCS[docs · counter-UAS sensor selection] NV --> INST[install_models.py
multi-step menu installer] ``` ## 内容详情 | 文件 | 行数 | 内容 | |---|---|---| | [`data/military_drones.csv`](data/military_drones.csv) | 24 | 前线军用 UAV、巡飞弹、USV — 公开规格 + 操作者 + 来源 | | [`data/commercial_platforms.csv`](data/commercial_platforms.csv) | 14 | 商用无人机（DJI、Skydio、Autel、Parrot、senseFly）+ 开源技术栈（PX4、ArduPilot、MAVLink、ROS 2、QGroundControl、Pixhawk） | | [`data/nvidia_hf_models.csv`](data/nvidia_hf_models.csv) | 19 | NVIDIA 开源 Hugging Face 模型（Isaac GR00T、Cosmos、RADIO、SegFormer、Nemotron、Canary/Parakeet、NV-Embed） | 可读文档： - [`docs/military-systems.md`](docs/military-systems.md) - [`docs/commercial-and-open.md`](docs/commercial-and-open.md) - [`docs/nvidia-models.md`](docs/nvidia-models.md) - [`docs/counter-uas-selection.md`](docs/counter-uas-selection.md) — 防御性无人机探测传感器选择指南 - [`SOURCES.md`](SOURCES.md) · [`CHANGELOG.md`](CHANGELOG.md) ## 验证 ``` python scripts/validate.py # stdlib only; checks schema, keys, and source URLs ``` ## 领域 **主要领域：** 国防与航空航天 · **JTF MERIDIAN 部门：** IRONCLAD · INDIA **主题：** `cognis` `defense` `aerospace` `defense-tech` `drone` **Cognis Neural Suite** 的一部分 — 包含 300 多个开源工具，按照 JTF MERIDIAN 指挥架构分布在 12 个领域中。请参阅 [GitHub 上的套件](https://github.com/cognis-digital) 和 [jtf-meridian](https://github.com/cognis-digital/jtf-meridian) 了解各部分如何协同工作。 ## 安装并运行 NVIDIA 模型 NVIDIA HF 索引不仅仅是一个列表 — `install_models.py` 是一个可定制的、多步骤的菜单，可下载并运行目录中的模型，**用于其文档中注明的用途**（图像分割、ASR、视觉语言、embeddings、LLM、视觉骨干网络）： ``` python install_models.py # menu: pick category -> model -> install / download / write a run-script ``` 它会生成真实可运行的 `transformers` 代码片段并在其中运行模型；对于需要特殊运行时的模型（用于 ASR 的 NeMo，用于 GR00T/Cosmos 的 Isaac/Cosmos 工具包），它会下载权重并指引你查看模型卡片，而不是伪造一个代码片段。 ## 数据来源与诚实性 规格参数均为*公开报告*的数据，且在不同来源中有所差异（特别是单向攻击无人机的射程/战斗部）；每行均提供了具有代表性的公开数值及主要来源。NVIDIA 索引列出了模型 ID、用途、模态、许可协议和 Hugging Face URL — 请在各个模型卡片上确认许可协议/访问限制，因为 NVIDIA 会频繁修改条款。本目录是根据 [SOURCES.md](SOURCES.md) 中的来源编制的；在引用前请对照原始页面进行核实。 ## 相关 Cognis 工具 — 国防 / 无人机 / 海事 OSINT 集群 - [`awesome-drone-warfare-osint`](https://github.com/cognis-digital/awesome-drone-warfare-osint) — 引用级数据集（包含 8,300 多个组件 / 195 多个平台）+ 合规查询 CLI - [`uaslog`](https://github.com/cognis-digital/uaslog) — 反无人机遥测/日志分析器（探测事件、RF 频段、航迹） - [`maritimeint`](https://github.com/cognis-digital/maritimeint) — AIS 灰色/暗黑舰队探测：监视名单 + 制裁交叉比对 - [`geoaoi-pro`](https://github.com/cognis-digital/geoaoi-pro) — MIL-STD-2525 符号 + AOI 辅助工具 · [`geolens`](https://github.com/cognis-digital/geolens) — 图像地理定位 - [`stixgen`](https://github.com/cognis-digital/stixgen) · [`attackmap`](https://github.com/cognis-digital/attackmap) · [`ttphunt`](https://github.com/cognis-digital/ttphunt) — 威胁情报工具 - [`edgemesh`](https://github.com/cognis-digital/edgemesh) — 在你自己的硬件上私密运行任何模型 **300 多种开源安全与 OSINT 工具 →** [github.com/cognis-digital](https://github.com/cognis-digital) ## 集成 通过 [`cognis-connect`](https://github.com/cognis-digital/cognis-connect) 将 `frontline-drones` 的发现转发到 STIX/MISP/Sigma/Splunk/Elastic/Slack/webhooks。请参阅 **[INTEGRATIONS.md](INTEGRATIONS.md)**。 ## 许可协议 代码：MIT ([LICENSE](LICENSE))。数据与文档：CC BY 4.0 ([LICENSE-DATA](LICENSE-DATA))。 📡 **[互操作图谱](INTEROP.md)** — 展示本代码仓库如何与 Cognis 套件的其余部分（私有 AI 骨干、智能体语言与认知、领域情报）协同组合。
标签：IaC 扫描, 军事装备, 反无人机系统, 开源生态, 数据目录, 无人机, 机器人模型, 系统调用监控, 逆向工具, 防御加固