TornadoScope 🌪️

龙卷风灾损智能检测研究平台

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融合深度学习目标检测、零样本标注与无人机航测技术，构建覆盖中美 17 场龙卷风事件的灾损影像数据库，实现灾后建筑损伤的自动化识别、分级与空间分析。

🔬 核心能力

• 多源数据融合 — TornadoNet 公开数据集 + 自采无人机航拍 + 社交媒体灾情影像
• 零样本自动标注 — Grounding DINO 文本提示检测，生成 1,850 个灾损标注框
• YOLOv8n 模型 — 轻量级网络，支持 DS0–DS4 五级建筑损伤分类
• 无人机正射测绘 — OpenDroneMap 拼接 496 张航拍影像生成地理配准正射图
• GIS 空间分析 — 检测结果空间叠加 + Leaflet 交互地图

📊 数据规模

指标	数量
龙卷风事件	17（中美）
灾损影像	1,278
人工标注	2,728
AI 检测框	1,850
无人机航拍	496
灾损类别	9

🛠 技术栈

YOLOv8 Grounding DINO OpenDroneMap SQLite Leaflet ECharts Python

🚀 部署

纯静态页面，双击 index.html 即可本地预览。或通过任意静态托管服务部署：

# 本地预览（推荐，解决视频自动播放）
cd website
python -m http.server 8080
# 浏览器打开 http://localhost:8080

📂 项目结构

website/
├── index.html          # 主页面（NVIDIA 设计系统风格）
└── assets/
    ├── tornado_funnel.mp4    # Hero 龙卷风视频
    ├── orthophoto_preview.jpg # 正射影像预览
    ├── *_detection*.jpg       # AI 检测样例
    └── *.png                  # 数据可视化图表

📝 许可

MIT License