🚁 DroneSoundDetector (DSD)

Анализ аудио потока в реальном времени для детектирования дронов с использованием ML

📌 Оглавление

• О проекте
• Ключевые особенности
• Технологический стек
• Установка и запуск
• WebSocket API
• ML-модель детектирования
• Разработчикам
• Лицензия

---

🌟 О проекте

Решаемая проблема:
Автоматическое обнаружение дронов по звуковому следу без визуального контакта.

Целевая аудитория:

• Разработчики систем безопасности
• ML-инженеры
• Энтузиасты компьютерного аудио

Преимущества:

✅ Работа в реальном времени через WebSocket
✅ Универсальность решения
✅ Интеграция с геоданными (координаты)

---

🚀 Ключевые особенности

• Аудиоанализ:
  • Частота дискретизации: 44.1 kHz
  • Поддержка формата: WAV (моно, 16-48 kHz)
• ML-модель:
  • SVM с 44 признаками (MFCC + спектральные характеристики)
  • Точность: 93% (на тестовых данных)
• Система оповещения:
  • Привязка тревог к координатам
  • Групповые уведомления через WebSocket

---

🛠 Технологический стек

Компонент	Технологии
Бэкенд	Django + Django Channels
ML-обработка	librosa, scikit-learn, joblib
Аудио-конвертер	pydub
Клиентский API	WebSocket + REST
Деплой	Docker

---

⚙ Установка и запуск

Локальная установка

git clone https://github.com/Sgudkov/uavsoundanalysis.git  
cd uavsoundanalysis  
pip install -r requirements.txt  

# Запуск сервера  
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

🐳 Docker

Запуск контейнера

docker pull azrael45/uav:latest
docker run -p 8000:8000 azrael45/uav

Демонстрация работы

🕹️ Функционал кнопок управления

1. Кнопка "Начать работу"

Назначение: Основная кнопка активации системы
Функционал:

• Инициализирует WebSocket-соединение для аудиопотока
• Запускает процесс записи и анализа звука с микрофона
• Активирует мониторинг в реальном времени
• При детекции дрона отправляет через channels групповое уведомление
• Повторное нажатие кнопки останавливает мониторинг (прерывает соединие WebSocket)

Техническая реализация:

// map.js
    document.getElementById('start-work-button').addEventListener('click', function() {

        this.classList.toggle('clicked');

        // Start or stop audio streaming
        if (!startWorkButtonPressed) {
            startAudioStreaming(placemarkJson);
            startWorkButtonPressed = true;
        } else {
            stopAudioStreaming();
            startWorkButtonPressed = false;
        }

        console.log('Start work button clicked');

    });

2. Кнопка "Тест тревоги"

Назначение: Тестовая тревога
Функционал:

• Окрашивает список меток в красный цвет
• Метки на карте начинают мигать
• Отправляет данные на сервер
• Сервер имитирует тревогу

3. Кнопка "Стоп тревога"

Назначение: Останавливает тревогу
Функционал:

• Возвращает список меток в исходное состояние
• Не отправляет данные на сервер

🌐 WebSocket API

Подключение

import websockets
import json
import base64


async def connect_to_ws():
    async with websockets.connect('ws://your-host/ws/audio') as ws:
        # Чтение аудиофайла
        with open("sample.wav", "rb") as audio_file:
            audio_data = audio_file.read()

        # Отправка данных
        await ws.send(json.dumps({
            "data": base64.b64encode(audio_data).decode('utf-8'),
            "placemarks": [
                {"id": 1, "latitude": 55.751244, "longitude": 37.618423},
                {"id": 2, "latitude": 55.752345, "longitude": 37.619534}
            ]
        }))

        # Получение ответа
        response = await ws.recv()
        print(json.loads(response))

Эндпоинты

Эндпоинт	Назначение	Формат данных
/ws/	Основной канал для управления	JSON
/ws/audio	Передача аудиопотока	Base64 + JSON metadata

graph TD
    A[WebSocket-клиент] --> B[Аудио поток]
    B --> C[AudioParser]
    C --> D[Конвертация в WAV]
    D --> E[DroneAnalyzer]
    E --> F[Извлечение признаков]
    F --> G[Предсказание SVM]
    G --> H{Дрон?}
    H -->|Да| I[Тревога]
    H -->|Нет| J[Продолжить мониторинг]

Loading

🤖 ML-модель детектирования

Пример предсказания

analyzer = DroneAnalyzer("drone_sample.wav")
if analyzer.is_drone():
    print("Обнаружен дрон!")
else:
    print("Фоновый шум")

💻 Разработчикам

🛠️ Начало работы

1. Клонирование репозитория:

   git clone https://github.com/Sgudkov/uavsoundanalysis.git
   cd uavsoundanalysis

2. Установка зависимостей:

   pip install -r requirements.txt

3. Запуск приложения:

   python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

4. Авторизоваться: Логин: admin Пароль: admin

📜 Лицензия

MIT License

Copyright (c) [2025]  

Данная лицензия разрешает лицам, получившим копию данного программного обеспечения 
и сопутствующей документации (в дальнейшем именуемыми "Программное Обеспечение"), 
безвозмездно использовать Программное Обеспечение без ограничений, включая неограниченное 
право на использование, копирование, изменение, слияние, публикацию, распространение, 
сублицензирование и/или продажу копий Программного Обеспечения, а также лицам, которым 
предоставляется данное Программное Обеспечение, при соблюдении следующих условий:

Указанное выше уведомление об авторском праве и данные условия должны быть включены 
во все копии или значительные части Программного Обеспечения.

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЯЕТСЯ «КАК ЕСТЬ», БЕЗ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ, ЯВНО 
ВЫРАЖЕННЫХ ИЛИ ПОДРАЗУМЕВАЕМЫХ, ВКЛЮЧАЯ, НО НЕ ОГРАНИЧИВАЯСЬ ГАРАНТИЯМИ ТОВАРНОЙ 
ПРИГОДНОСТИ, СООТВЕТСТВИЯ ПО ЕГО КОНКРЕТНОМУ НАЗНАЧЕНИЮ И ОТСУТСТВИЯ НАРУШЕНИЙ ПРАВ. 
НИ В КАКОМ СЛУЧАЕ АВТОРЫ ИЛИ ПРАВООБЛАДАТЕЛИ НЕ НЕСУТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ ПО ИСКАМ О 
ВОЗМЕЩЕНИИ УЩЕРБА, УБЫТКОВ ИЛИ ИНЫХ ТРЕБОВАНИЙ ПО ДЕЙСТВУЮЩЕМУ ПРАВУ, ИЛИ ПО ИНОМУ 
ПОВОДУ, ВОЗНИКШИМ ИЗ-ЗА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИЛИ ИНЫХ ДЕЙСТВИЙ 
С ПРОГРАММНЫМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ.