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：Docker 部署指南

方式二：本地部署

安装

1. 克隆项目

   git clone <repository-url>
   cd FastMCP_uavTools_v1.3
   

2. 安装依赖 项目使用 uv进行包管理。

   uv sync
   

配置

1. 环境变量: 创建 .env 文件并根据需要配置数据库连接等信息。
2. 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。

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开发者: Augment Agent
最后更新: 2025-10-24