Skip to content

CS0059/AstroPulse

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

2 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

[TR] AstroPulse — Yörünge Temizliği: Uzay Çöpü Takip Modeli

TUA (Türkiye Uzay Ajansı) Astro Hackathon Projesi

CelesTrak GP ve Space-Track CDM verilerini birleştirerek 3.000+ uzay objesini takip eden, SGP4 propagasyon ile anlık konum hesaplayan, KD-Tree uzaysal indeksleme ile verimli yakınlaşma taraması yapan ve ardından CollisionNet (ONNX) derin öğrenme modeli ile çarpışma olasılığını (Pc) tahmin eden bir platform.

Ekran Görüntüleri

3D Globe — Uydu ve Debris Görselleştirme

Yakınlaşma Uyarıları Kontrol Paneli

Risk Dağılımı Sistem Mimarisi

Başlangıç

1. Data Pipeline

cd data_pipeline
pip install -r requirements.txt
python main.py --fetch

2. ML Engine

cd ml_engine
pip install -r requirements.txt
python train.py

3. Backend

cd backend
cargo run --release

4. Frontend

cd frontend
npm install
npm run dev

Teknoloji Yığını

Katman Teknoloji
Veri Hattı Python, sgp4, SQLAlchemy, APScheduler
ML Eğitimi PyTorch, CUDA, ONNX
Backend Rust, Axum, sgp4 (crate), kiddo, ort
Frontend Next.js, CesiumJS, TanStack Query, Tailwind CSS
Veritabanı SQLite

Lisans

Bu proje CC BY-NC 4.0 lisansı altındadır. Kişisel kullanım ve akademik araştırma serbesttir, ticari kullanım yasaktır.



[EN] AstroPulse — Orbital Cleanup: Space Debris Tracking Model

TUA (Turkish Space Agency) Astro Hackathon Project

A platform that tracks 3,000+ space objects by combining CelesTrak GP and Space-Track CDM data, computes real-time positions via SGP4 propagation, performs efficient conjunction screening with KD-Tree spatial indexing, and predicts collision probability (Pc) using a CollisionNet (ONNX) deep learning model.

Screenshots

3D Globe — Satellite & Debris Visualization

Conjunction Alerts Dashboard

Risk Distribution System Architecture

Getting Started

1. Data Pipeline

cd data_pipeline
pip install -r requirements.txt
python main.py --fetch

2. ML Engine

cd ml_engine
pip install -r requirements.txt
python train.py

3. Backend

cd backend
cargo run --release

4. Frontend

cd frontend
npm install
npm run dev

Tech Stack

Layer Technology
Data Pipeline Python, sgp4, SQLAlchemy, APScheduler
ML Training PyTorch, CUDA, ONNX
Backend Rust, Axum, sgp4 (crate), kiddo, ort
Frontend Next.js, CesiumJS, TanStack Query, Tailwind CSS
Database SQLite

License

This project is licensed under CC BY-NC 4.0. Personal use and academic research are permitted, commercial use is prohibited.

About

CelesTrak GP ve Space-Track CDM verilerini birleştirerek 3.000+ uzay objesini takip eden, SGP4 propagasyon ile anlık konum hesaplayan, KD-Tree uzaysal indeksleme ile verimli yakınlaşma taraması yapan ve ardından CollisionNet (ONNX) derin öğrenme modeli ile çarpışma olasılığını (Pc) tahmin eden bir platform.

Topics

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Contributors