FastMCP 无人机目标侦察与检索服务
基于 FastMCP 的无人机目标侦察、检测与检索服务
📖 项目简介
本项目是一个基于 FastAPI 和 FastMCP 构建的无人机目标侦察与检索服务。它提供了一套完整的工具，用于处理无人机航拍影像，包括目标检测、图像裁剪、相似目标检索、历史影像分析等功能。项目通过 Socket.IO 实现实时数据广播，可与前端应用进行高效交互。
✨ 主要特性
- 🚁 无人机任务规划: 支持无人机侦察区域规划和航线规划。
- 🎯 智能目标检测: 基于
YOLOv11的高精度目标检测。 - 🔍 多模态图像检索:
- 相似目标检索: 基于 MAE 和 Milvus 向量数据库的相似目标检索。 - 历史影像分析: 结合 Milvus 和 MySQL 进行历史影像对比与分析。
- 💬 自然语言查询: 支持通过自然语言查询数据库（Text2SQL）。
- 🔄 实时数据广播: 基于
Socket.IO的实时数据推送，方便与前端集成。 - ⚡ 异步高性能: 全面基于
FastAPI的异步实现，支持高并发。 - 🧩 模块化设计: 清晰的项目结构，易于扩展和维护。
🚀 快速开始
环境要求
- Python 3.12+
- Uv (用于依赖管理)
- Milvus (向量数据库)
- MySQL (关系型数据库)
部署方式
方式一：Docker 部署（推荐）
使用 Docker 可以快速部署包含所有依赖的完整环境：
# 启动所有服务
docker-compose up -d
# 查看服务状态
docker-compose ps详细的 Docker 部署说明请参考：
方式二：本地部署
安装
- 克隆项目
git clone
cd FastMCP_uavTools_v1.3- 安装依赖
项目使用 uv进行包管理。
uv sync配置
- 环境变量: 创建
.env文件并根据需要配置数据库连接等信息。 - 配置文件: 修改
configs/config.yaml文件，配置模型路径、API端口等参数。
激活环境
- linux环境
source .venv/bin/activate- windows环境
.venv/Scripts/activate启动服务
uv run api_server.py或者使用 uvicorn：
uvicorn api_server:app --host 0.0.0.0 --port 5000 --reload服务启动后，可以访问 http://localhost:5000/docs 查看 API 文档。
🏗️ 项目结构
FastMCP_uavTools_v1.3/
├── api_server.py # FastAPI 应用主文件 (包含MCP服务) ⭐
├── config_manager.py # 配置文件管理器
├── pyproject.toml # 项目配置文件 (依赖管理)
├── README.md # 本文档
├── configs/ # 配置文件目录
│ └── config.yaml
├── data/ # 数据文件
│ ├── UAV_images/
│ ├── RS_images/
│ └── ...
├── results/ # 结果输出目录
│ ├── predicts/ # 预测结果
│ ├── objects/ # 切分的目标图像
│ ├── objects_search/ # 目标检索结果
│ ├── history_search/ # 历史检索结果
│ └── uav_way/ # 无人机路径规划
├── src/ # 业务逻辑源码
│ ├── img_predictor.py # 图像预测
│ ├── img_cropper.py # 图像裁剪
│ ├── plan_uav_route.py # 无人机路径规划
│ ├── mae_search_image.py # 目标检索
│ └── ...
└── utils/ # 工具函数
├── milvus_utils.py # Milvus 数据库工具
├── mysql_utils.py # MySQL 数据库工具
└── ...🔧 技术栈
- Web 框架: FastAPI
- MCP 服务: FastApiMCP
- 实时通信: Socket.IO
- 异步服务: Uvicorn
- 目标检测: YOLOv11 (via
ultralytics) - 图像检索: MAE, Milvus
- 数据库: MySQL, Milvus
- 图像处理: Pillow, OpenCV
- 自然语言处理: LangChain (for TextSQL)
- 依赖管理: Uv
API & MCP 工具
api_server.py 中包含了所有的 API 端点和 MCP 工具。具体的功能点请参考代码和 API 文档。
主要 MCP 工具
uav_trigger: 无人机区域绘制uav_planner: 无人机路径规划img_predictor: 图像目标检测img_cropper: 图像目标裁剪objects_searcher: 相似目标图像搜索history_searcher: 历史目标图像搜索analyze_router: 车辆路径分析- ... 以及其他数据查询和广播工具。
🤝 贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证。
开发者: Augment Agent 最后更新: 2025-10-24