我做了一个系统,可以给所有飞过我家上空的飞机拍照

你以为的飞机迷们:

实际上的飞机迷们:

你永远也不知道他们脑袋瓜里都在捣鼓些什么。

比如,你能想象,一个飞机迷,为了拍下每架从他家上空飞过的飞机,亲手做了一个小系统skybot,追踪拍摄到离地3万多英尺的航空飞机。

根据这位LukeBerndt推特用户分享,成片大概长这样:

别看这照片像素啥的都挺一般的,就凭这张照片,系统就能同步更新飞机的基本信息了,比如型号、重量,以及什么时候经过房子上空的等。

官网链接:

http://skybot.cam/

推特上也有不少网友对此表示绝绝子,有网友调侃道,“这波是无意间给联邦快递打了个广告啊”。

甚至有人表示,这也太火爆了,“服务器都被挤爆了”。

如何做一个skybot系统

不知道有多少小伙伴已经开始动心跃跃欲试了。

别急,我们先来看看做一个skybot需要哪些东西:一个树莓派,一个RTL-SDRAxis PTZ安全摄像头

Axis的摄像机提供了一个很棒的API,它可以与他们家的PTZ摄像机一起使用,在这里使用的是m5525,因为摄像机可以360度旋转,完美覆盖天空上方的视野。

同时这里使用的是noelec NESDR SMArt v4 SDR,这款SDR结构紧凑,不会阻塞树莓派上的其他端口。

那么,要怎么接收飞机信号呢?

其实为了更好地实现跟踪,大多数飞机会发射一种ADS-B信号。该信号为1090MHz,任何低成本SDR都可以轻松接收。同时从ADS-B传输中,我们还可以得到飞机的位置和高度,但如果你想知道飞机和你的相对位置,就还需要一点数学知识。

用相机对准飞机拍照后,收集到数据,就可以使用标记的平面数据构建平面检测器和分类器。

在了解完系统的工作原理后,我们再来看看这个项目的软件架构。不同组件都被做成了Docker容器,这种模块化使得添加新的数据源或摄像机也变得更加容易。

mikenye/pi+aware:FlightAware的piaware程序的dockerized版本。PiAware实际上只是一个dump1090的包装。Dump1090是一个小程序,可以使用RTL-SDR接收ADS-B传输。该程序利用这些传输来跟踪附近飞机的位置,并将它们显示在网页上,除此之外程序还将在TCP端口上接收到的所有消息输出给其他程序使用。

adbs+MQTT:一个小型Python程序,读取Dump1090通过TCP端口收集的信息,并将接收到的所有消息发布到MQTT总线上。

Tracker:接收飞机的位置信息,确定每架飞机离摄像头有多远,然后找到最近的飞机。

Axis+PTZ:接收要通过MQTT跟踪的平面上的更新,然后将PTZ摄像机对准该平面,同时拍照。

目前该系统已经在GitHub上开源了,链接如下:

https://github.com/IQTLabs/SkyScan

不过Luke表示,目前skybot还只能用于飞机的追踪,要在鸟类身上实现可能还得费一番功夫。

你可能不知道的ADS-B

说到ADS-B,可能它的复杂程度要远超你的想象。

我们知道,ADS-B全称广播式自动相关监视系统,其实就是飞机发出的广播信号,用明码来对外发送自己的位置、高度、速度、航向等信息,是公开信息。连续接收到一架飞机发出的ADS-B信息后,可以通过其坐标点来描绘出飞机的航行轨迹,并实时获取其飞行状态。这对于现今的民航飞行来说已经是非常普遍的了。

不过由于ADS-B信息时效性比较差,信息不足,往往还需要flightradar24或者其他可以显示飞机ADS-B信息的软件来掌握飞机的动态,以做好准备工作。

这架飞机在著名ADS-B网站FR24上显示的根据ADS-B信息实时绘制的航线轨迹,实线部分是地面接收到了这飞机的ADS-B信号并且传输回服务器后自动绘制而成的实际航线,虚线部分(红圈)是该区域没有ADS-B接收器信号丢失,系统直接在最后消失点与最新出现点之间拉了条直线以进行示意。从图中判断该飞机目前还在无ADS-B接收器区域飞行,所展示的位置只是预估位置,在地面重新接收到ADS-B信号后会进行修正。

但除了民用飞机外,军用航空器也会安装有ADS-B系统,主要是为了空中防碰撞。以某些距离城市及机场非常近的军用机场为例,他们使用的空域会与民用航空器的空域有不少的交集,这就需要开启ADS-B设备,便于地面指挥。

不过也不必担心,在正常情况下,执行任务的军用航空器都会关闭ADS-B设备,防止暴露行踪。同时在国内,虽然军用航空器会开启ADS-B,但都会进行一定的处理以消除敏感信息,只显示必要的、满足需求的信息出来,比如高度航向速度等。

因此,在大家对飞过自家头顶的飞机感兴趣的同时,也还需要注意安全问题。嗯,不说了,文摘菌准备动手了,也欢迎大家在评论区分享自己的动手心得呀~

本文来自微信公众号 “大数据文摘”(ID:BigDataDigest),作者:Caleb,36氪经授权发布。

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