Går det att spåra stealth flygplan med billiga kameror?

Video som visar hur man kan spåra stealth flygplan med billiga kameror. Föreställ dig att tusentals vanliga smartphones, utspridda över en stad, tillsammans kan upptäcka och spåra stealth-flygplan som de mest avancerade radarsystemen missar. Detta är inte science fiction – det är verklighet genom en revolutionerande teknik som kallas voxel-baserad rörelsedetektering.

YouTube-kanalen ”Consistently Inconsistent” har utvecklat och demonstrerat denna teknik i sitt projekt ”Pixeltovoxelprojector”, som visar hur billiga kameror kan upptäcka F-35 stealth-fighters på upp till 30 kilometers avstånd. Men vad händer om denna teknik skalas upp till ett helt nätverk av smartphones?

Vad är Voxel-baserad Spårning?

För att förstå denna teknik måste vi först förstå vad en ”voxel” är. Om en pixel är en 2D-punkt på en skärm, är en voxel en 3D-punkt i rymden – en ”volym-pixel”. Tänk på det som en osynlig kub som svävar i luften.

Grundprinciper för systemet

Tekniken fungerar genom att:

• Identifiera objekt när flera strålar från olika kameror korsar samma punkt
• Dela upp luftrummet i miljontals små kuber (voxels)
• Projicera strålar från varje kameraposition genom dessa kuber
• Mäta ljusintensitet längs varje stråle

Här är Python koden för det:
https://github.com/ConsistentlyInconsistentYT/Pixeltovoxelprojector

Geopositionering & kalibrering:

• GPS-precision varierar (särskilt inomhus), så du behöver förmodligen kompletterande metoder
• Kanske använda referenspunkter i miljön för att kalibrera relativa positioner?
• Accelerometer/gyroskop för att bestämma kameravinkel och orientering

Automatisk kalibrering:

• Låt användarna fotografera gemensamma referenspunkter (byggnader, landmärken)
• Algoritmer för att automatiskt beräkna relativa positioner och vinklar
• Använd överlappande synfält för att korrelera kameror

Kvalitetskontroll:

Automatisk validering av att kameror är korrekt positionerade

Ditt befintliga system för att verifiera ”rätt ljud, rätt vinkel” kan säkert adapteras

python

# Förenklad version av kärnalgoritmen
def cast_ray_through_voxels(camera_pos, ray_direction, voxel_grid):
    """
    Projicerar en stråle från kameran genom voxel-rutnätet
    och uppdaterar varje voxel med observerad ljusintensitet
    """
    for step in range(num_steps):
        # Beräkna position längs strålen
        position = camera_pos + step * ray_direction
        
        # Hitta vilken voxel vi är i
        voxel_index = world_to_voxel_coords(position)
        
        # Uppdatera voxel med observerad intensitet
        voxel_grid[voxel_index] += observed_intensity

Hur koden fungerar

Projektets kod består av flera komponenter som arbetar tillsammans:

1. Voxel Grid Management (ray_voxel.cpp)

Hjärtat i systemet är en C++-implementation som hanterar den massiva 3D-griden:

cpp

struct VoxelGrid {
    int N;                    // Grid-storlek (N×N×N)
    float voxel_size;         // Storlek per voxel i meter
    std::vector<float> data;  // Brightness accumulation
    Point3D center;           // Grid centrum i världskoordinater
};

För ett system som övervakar 100 km² med 10 meters upplösning behövs över 100 miljoner voxels. Varje voxel lagrar ackumulerad ljusintensitet från alla kameror som ”ser” genom den punkten.

2. Kamera-positionering och kalibrering

python

def get_earth_position_icrs(obs_time):
    """
    Beräknar exakt position med astronomisk precision
    """
    with solar_system_ephemeris.set('builtin'):
        earth_barycentric = get_body_barycentric('earth', obs_time)
    return earth_barycentric.get_xyz().to(u.meter).value

Koden använder astronomiska beräkningar för att bestämma exakta kamerapositioner. Detta är kritiskt eftersom ett fel på bara några meter kan resultera i felaktig objektlokalisering på kilometervid distans.

3. Ray casting och bildbehandling

python

def process_image_cpp(image, camera_position, pointing_direction, 
                     fov_rad, voxel_grid, max_distance, num_steps):
    """
    Huvudfunktionen som projicerar bildinformation i 3D-rymden
    """
    # För varje pixel i bilden
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            # Beräkna stråle-riktning för denna pixel
            ray_direction = pixel_to_ray_direction(x, y, fov_rad)
            
            # Projicera strålen genom voxel-griden
            cast_ray_through_voxels(camera_position, ray_direction, voxel_grid)

4. Objektidentifikation och Visualisering

python

def extract_top_percentile(voxel_grid, percentile=99.5):
    """
    Identifierar objekt genom att hitta voxels med högst ljusintensitet
    """
    threshold = np.percentile(voxel_grid.ravel(), percentile)
    object_voxels = voxel_grid > threshold
    return np.argwhere(object_voxels)

Tekniska fördelar

1. Stealth-detektering

Till skillnad från radar som letar efter reflektioner, letar detta system efter frånvaro av ljus. Ett stealth-flygplan kan vara osynligt för radar, men det blockerar fortfarande ljus från stjärnor och himmel bakom det.

2. Passiv Detektering

Systemet sänder inga signaler som kan avslöja dess position. Det är rent passivt – det bara observerar.

3. Distribuerad Resiliens

Med tusentals kameror är systemet omöjligt att saboteras helt. Även om hälften av kamerorna förstörs fortsätter systemet att fungera.

Praktisk Implementation

Smartphone-integration

python

class SmartphoneNode:
    def __init__(self):
        self.camera = CameraController()
        self.gps = GPSTracker()
        self.orientation = OrientationSensor()
        self.network = SecureComm()
    
    def capture_and_process(self):
        """
        Kontinuerlig bildbehandling och dataöverföring
        """
        while True:
            # Ta bild
            image = self.camera.capture()
            
            # Bestäm position och orientering
            position = self.gps.get_position()
            orientation = self.orientation.get_orientation()
            
            # Bearbeta och skicka data
            processed_data = self.process_image(image, position, orientation)
            self.network.send_to_coordinator(processed_data)

Utmaningar och lösningar

GPS-spoofing: Fienden kan manipulera GPS-signaler för att förvirra systemet.

Lösning: Använd visuella landmärken och korrelation mellan närliggande kameror för att validera positioner.

GPS Spoofing – stort problem:

• Fienden kan manipulera GPS-signaler för att förvirra positioneringen
• Behöver redundanta/alternativa positioneringsmetoder

Möjliga lösningar:

• Visuell odometri: Använd kända landmärken/byggnader för positionering
• Relativ positionering: Kameror kalibrerar mot varandra snarare än absoluta koordinater
• Accelerometer/gyroskop: Mindre känsliga för spoofing
• Triangulering: Flera kameror som ser samma objekt kan validera positioner
• Blockchain/konsensus: Validera positioner genom att kameror ”röstar” på vad som är korrekt

Militära fördelar:

• Kan inte lätt saboteras – för många noder att attackera
• Billigt jämfört med traditionella radarsystem
• Passivt (avslöjar inte position som radar gör)
• Kan upptäcka stealth-flygplan som radar missar

Säkerhetsaspekter:

• Kryptering av kommunikation mellan noder
• Validering av att kameror är ”äkta” (inte fejkade av fienden)
• Redundans så systemet fungerar även om många noder försvinner

Det här skulle kunna vara en game-changer för luftförsvar!

python

def validate_gps_position(reported_gps, visual_landmarks, nearby_nodes):
    """
    Validerar GPS-position genom flera oberoende källor
    """
    # Beräkna förväntad position från visuella landmärken
    expected_pos = triangulate_from_landmarks(visual_landmarks)
    
    # Jämför med närliggande noder
    neighbor_correlation = correlate_with_neighbors(nearby_nodes)
    
    # Returnera validerad position
    return weighted_average(reported_gps, expected_pos, neighbor_correlation)

Datavolymer: Miljontals kameror genererar enorma mängder data.

Lösning: Intelligent kompression och regional bearbetning.

python

def compress_voxel_data(voxel_grid, compression_ratio=0.1):
    """
    Komprimerar voxel-data för effektiv nätverksöverföring
    """
    # Skicka endast signifikanta voxels
    significant_voxels = voxel_grid > threshold
    
    # Differentiell kodning
    compressed_data = differential_encode(significant_voxels)
    
    return compressed_data

Visualisering och användargränssnitt

Systemet inkluderar sofistikerad 3D-visualisering:

python

def visualize_threats(voxel_grid, camera_positions):
    """
    Skapar interaktiv 3D-visualisering av upptäckta hot
    """
    # Extrahera objekt från voxel-grid
    objects = extract_objects(voxel_grid)
    
    # Skapa 3D-scatter plot
    fig = plt.figure(figsize=(12, 10))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    
    # Visa upptäckta objekt
    for obj in objects:
        ax.scatter(obj.x, obj.y, obj.z, 
                  c=obj.intensity, cmap='hot', s=50)
    
    # Visa kamerapositioner
    for cam_pos in camera_positions:
        ax.scatter(cam_pos.x, cam_pos.y, cam_pos.z, 
                  c='blue', marker='^', s=100)

Framtida möjligheter

1. AI-förbättringar

Machine learning kan användas för att:

• Automatiskt klassificera objekttyper
• Förutsäga flygbanor
• Filtrera bort fåglar och annat brus

2. Integrering med befintliga system

python

class DefenseIntegration:
    def __init__(self):
        self.radar_systems = RadarInterface()
        self.missile_defense = MissileDefenseInterface()
        self.command_center = CommandInterface()
    
    def coordinate_response(self, detected_threats):
        """
        Koordinerar svar mellan olika försvarssystem
        """
        for threat in detected_threats:
            # Bekräfta med radar
            radar_confirmation = self.radar_systems.verify_threat(threat)
            
            # Aktivera motåtgärder
            if radar_confirmation:
                self.missile_defense.engage_target(threat)
                self.command_center.alert_operators(threat)

3. Skalbarhet och prestanda

För att hantera miljontals kameror krävs:

python

class DistributedProcessor:
    def __init__(self):
        self.gpu_cluster = GPUCluster()
        self.load_balancer = LoadBalancer()
        self.data_pipeline = DataPipeline()
    
    def process_massive_scale(self, camera_streams):
        """
        Bearbetar data från miljontals kameror i realtid
        """
        # Distribuera bearbetning geografiskt
        regional_chunks = self.load_balancer.distribute_by_region(camera_streams)
        
        # Parallell GPU-bearbetning
        processed_regions = self.gpu_cluster.process_parallel(regional_chunks)
        
        # Sammanslagning av resultat
        global_threat_map = self.merge_regional_results(processed_regions)
        
        return global_threat_map

Etiska och säkerhetsmässiga överväganden

Integritet och Säkerhet

python

class PrivacyProtection:
    def __init__(self):
        self.encryption = EncryptionManager()
        self.anonymization = AnonymizationService()
    
    def protect_user_data(self, camera_data):
        """
        Skyddar användarnas integritet
        """
        # Kryptera känslig information
        encrypted_data = self.encryption.encrypt(camera_data)
        
        # Anonymisera användaridentitet
        anonymous_data = self.anonymization.anonymize(encrypted_data)
        
        return anonymous_data

Demokratisk kontroll

Systemet måste vara transparent och under demokratisk kontroll:

python

class TransparencyFramework:
    def __init__(self):
        self.audit_log = AuditLogger()
        self.public_api = PublicAPI()
        self.oversight_committee = OversightInterface()
    
    def ensure_accountability(self, system_actions):
        """
        Säkerställer transparens och ansvarsskyldighet
        """
        # Logga alla systemåtgärder
        self.audit_log.log_actions(system_actions)
        
        # Tillhandahåll offentlig API för granskning
        self.public_api.publish_statistics(system_actions)
        
        # Rapportera till tillsynskommitté
        self.oversight_committee.submit_report(system_actions)

Slutsats

Voxel-baserad objektspårning med smartphones representerar en paradigmförändring inom luftförsvar. Genom att kombinera enkel hårdvara med sofistikerad algoritmer kan vi skapa ett system som är:

• Kostnadseffektivt: Använder befintlig infrastruktur
• Skalbart: Växer naturligt med antalet användare
• Robust: Omöjligt att helt saboteras
• Effektivt: Kan upptäcka även stealth-teknologi

Koden som utvecklats av ”Consistently Inconsistent” visar att denna teknik redan fungerar i mindre skala. Med rätt implementation och säkerhetsåtgärder skulle den kunna revolutionera hur vi tänker på luftförsvar.

Framtiden för luftförsvar kanske inte ligger i enorma radaranläggningar som kostar miljarder, utan i miljontals vanliga smartphones som tillsammans skapar ett oövervinneligt försvarsnät.

Denna artikel baseras på öppen källkod och offentligt tillgänglig forskning. Alla kodexempel är förenklade för illustrativa ändamå