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satellite-traffic-detection

DRISH-X — detección de tráfico de vehículos desde imágenes satelitales Sentinel-2. Aprovecha el parpadeo RGB del sensor (1.01s entre canales) + YOLO para inteligencia de carga en carreteras

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ソース情報

リポジトリ
Ntizar/NtizarBrainMasterMind
ソースの最終更新活動
2026年7月1日 19:28
検出された SKILL.md の言語
スペイン語
スター
2
フォーク
0

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

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ファイルエクスプローラー
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SKILL.md
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name
satellite-traffic-detection
description
DRISH-X — detección de tráfico de vehículos desde imágenes satelitales Sentinel-2. Aprovecha el parpadeo RGB del sensor (1.01s entre canales) + YOLO para inteligencia de carga en carreteras
version
1.0.0
author
Ntizar
tags
["vision","satellite","traffic","DRISH-X"]
# DRISH-X — Satellite-Powered Freight Intelligence ## Descripción Inteligencia automatizada de tráfico de vehículos desde imágenes satelitales Sentinel-2. Responde: "¿cuánto tráfico hay en esta carretera y cómo ha cambiado con el tiempo?" ## Referencia Principal - **Repo**: sparkyniner/DRISH-X-Satellite-powered-freight-intelligence- (233★) - **URL**: https://github.com/sparkyniner/DRISH-X-Satellite-powered-freight-intelligence- - **License**: MIT ## Tecnologías - Python 3.10+ - FastAPI (API) - Sentinel-2 / Copernicus (imágenes satelitales) - YOLO (detección de vehículos) ## Principio Científico El sensor Sentinel-2 registra los canales rojo, verde y azul con un desfase de **1.01 segundos**. Cualquier objeto estático se ve normal, pero un vehículo moviéndose a velocidad autopista aparece desplazado entre los canales. Este "parpadeo RGB" es la señal explotada para detección. ## Pasos de Implementación 1. **Descargar imágenes Sentinel-2** desde Copernicus Data Space 2. **Preprocesar**: extraer canales RGB con desfase temporal 3. **Detectar vehículos**: YOLO sobre imágenes procesadas 4. **Contar y rastrear**: agregación por segmento de carretera 5. **API FastAPI**: exponer resultados para consumo ## Casos de Uso - **Freight intelligence**: conteo y seguimiento de camiones en autopistas - **Traffic analysis**: patrones de tráfico temporal - **Infrastructure planning**: datos para planificación de infraestructura - **Environmental monitoring**: impacto del tráfico en zonas sensibles ## Targets de Interés - Autopistas principales - Corredores de carga - Fronteras y puntos de control - Zonas industriales ## Pitfalls - Requiere acceso a Copernicus Data Space (gratuito pero con registro) - La resolución de Sentinel-2 (10m/píxel) limita la detección en carreteras secundarias - Las condiciones climáticas (nubes) afectan la disponibilidad de imágenes - El desfase temporal de 1.01s requiere corrección de geometría ## Herramientas Complementarias - **Aouei/remote-sensing-satellite-downloader**: descarga de Sentinel-2/Landsat - **orcunkok/AWS-Dem-Downloader**: descargas de DEM de elevación - **c2g-dev/city2graph**: análisis de grafos sobre datos geoespaciales
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