HOPPA TILL INNEHÅLL
Fjärrstridsgrupp Alfa
EN UK UTGÅVA 2026-Q2 AKTIV
EJ KLASSIFICERAD
FSG-A // KLUSTER 6 — LISA 26 // 6.5

OFFLINE-
DEBRIEFINGPROCESS

Författare: Tiny — Datoring., TCCC CLS, FPV/UAV-certifierad
KOMPLETT AIR 6 MIN LÄSNING
SAMMANFATTNING
När en drönare flyger utan datalänk (fiberoptisk FPV, RF-tyst ISR eller undervattens-AUV) lagras all sensordata lokalt. Efter att drönaren återvänt extraherar operatören datan, granskar AI-detektioner, bekräftar mål och injicerar dem i Lisa 26. Processen tar 10–15 minuter per timmes flygmaterial.

DEBRIEFINGSPECIFIKATIONER

Indata
microSD-kort från drönare (video + telemetri + detektionslogg)
Lagringshastighet
~15 MB/min video (H.265 640×480) + ~1 MB/min telemetri
Kapacitet
128 GB microSD (15 euro) = 140+ timmars uppdragsdata
Granskningstid
10–15 minuter per timmes material
Positionsnoggrannhet
~50–200 m (visuell nav, utan GPS) · ~10–30 m (terrängmatchning)
Verktyg som krävs
USB-kortläsare (5 euro) · Linux-laptop · Lisa 26 debriefingmjukvara

När offline-debriefing används

Offline-debriefing gäller varje uppdrag där drönaren flyger utan att sända data i realtid. Tre vanliga scenarier: fiberoptiska FPV-drönare (noll RF-emission, omöjliga att störa men ingen livetelemetri), djupa ISR-uppdrag där Fischer 26 flyger RF-tyst för att undvika fiendedetektering, samt undervattens-AUV-uppdrag där radio helt enkelt inte penetrerar vatten.

I samtliga fall fortsätter drönarens Jetson att köra AI-inferens ombord och lagrar allt på microSD-kortet. Debriefingen sker efter att drönaren fysiskt har återvänt.

Steg-för-steg process

01
EXTRAHERA DATA
Ta ut microSD från drönaren. Sätt in i USB-kortläsare ansluten till debriefinglaptop. Kör: lisa26-extract --input /media/sd0 --output ./mission-$(date +%Y%m%d-%H%M). Verktyget extraherar tre filer: video (.mp4, H.265), telemetrilogg (.tlog med barometrisk höjd, IMU-attityd, optiskflödesdata) och AI-detektionslogg (.jsonl med varje YOLOv8-detektion och tidsstämpel). Extrahering tar ~30 sekunder för ett 1-timmarsuppdrag.
02
GRANSKA DETEKTIONER
Öppna debriefinggränssnittet: lisa26-debrief --mission ./mission-20260413-1430. Verktyget visar videotidslinjen med AI-detektioner överlagrade som begränsningsrutor. Varje detektion har en konfidenspoäng. Operatören spolar genom tidslinjen, bekräftar äkta mål (klicka ✓) och avvisar falska positiva (klicka ✗). Operatören kan lägga till manuella annteringar med fritextnoteringar.
03
GEOLOKALISERA UTAN GPS
Utan GPS kommer positionen från tre kombinerade källor: barometrisk höjdlogg (noggrann till ±0,5 m), IMU-attitydlogg (roll/tippning/gir från EKF3 i AHRS-läge) och visuell odometrispårning (ORB-SLAM3 relativ position, driftar ~50–200 m under ett uppdrag). Operatören kan också manuellt markera drönarens uppskattade position på kartan med hjälp av igenkännbara landmärken från videoflödet. Varje bekräftad detektion får en positionsestimering med en osäkerhetsradie.
04
INJICERA I LISA 26
Bekräftade detektioner injiceras: lisa26-inject --mission ./mission-20260413-1430 --confirmed-only. Varje detektion taggas med "mode": "offline_debrief", den ursprungliga observationstidsstämpeln och positionsosäkerheten. COP-kartan uppdateras. Mönsteranalys körs mot all historisk data. Om ett återkommande mönster detekteras (t.ex. nattlig underhållskonvoj) genererar Lisa 26 en L2-rekommendation för nästa operativa cykel.

Debriefingdatabearbetningspipeline

Offline-debriefingen följer en strikt fyrstegspipeline utformad för att extrahera maximalt underrättelsevärde från SD-kortdatan samtidigt som beviskedjan upprätthålls. Steg 1: LUKS-dekryptering med operatörens nyckelfil — ingen nyckel innebär ingen dataåtkomst, även om SD-kortet tillfångatas av fienden och returneras. Steg 2: AI-detektionsloggparsning — JSONL-filen innehåller varje YOLOv8-detektion med tidsstämpel, klass, konfidens, begränsningsrutekoordinater och drönarens EKF3-positionsestimat vid detektionstillfället. Sortering efter konfidens lyfter fram observationerna med högst kvalitet.

Steg 3: miniatyrbildextrahering — varje detektion inkluderar en beskuren JPEG-miniatyrbild av målet vid ögonblicket med maximal konfidens. Dessa miniatyrbilder är den primära underrättelseprodukten: tillräckligt små för att sända över lågbandbredds-MANET (10 KB styck), tillräckligt detaljerade för mänsklig verifiering av AI-klassificering. Steg 4: CSV-export för Lisa 26 COP-import — den strukturerade datan sammanfogas retroaktivt i brigadens databas, taggad med korrekta tidsstämplar så att mönsteranalysen korrekt sekvenserar händelser relativt realtidsdrönarobservationer som skedde under samma period.

Databevarande och säkerhet

Debriefingdata bevaras i Lisa 26:s PostgreSQL-databas för mönsteranalys. Bevarandeperiod: 90 dagar för råa detektionsloggar, obegränsat för aggregerad statistik (strikeframgångsfrekvenser, detektionskonfidensfördelningar, uppdragsvaraktigheter). Efter 90 dagar arkiveras råloggar till krypterad extern lagring och rensas från den aktiva databasen för att bibehålla frågeprestanda. Om bataljonslaptopen riskerar tillfångatagande är hårddisken krypterad med LUKS och nyckeln förstörs — samma princip som SD-kortkrypteringen. Ingen underrättelsedata överlever fysisk tillfångatagande av någon Lisa 26-hårdvara.

Offline-debriefingarbetsflödet säkerställer att RF-tysta uppdrag — där drönaren avger noll radioenergi för att undvika detektion — fortfarande bidrar underrättelser till brigadbilden. Utan offline-kapacitet skulle förbruknings-ISR-drönare som flyger mörkt förlora all insamlad data vid förstöring. Offline-SD-kortmetoden bevarar underrättelser från varje uppdrag oavsett om drönaren återvänder eller bärgas från fältet. Den totala debriefingtiden på 10–15 minuter per timmes material innebär att en operatör kan bearbeta ett helt dags flygmaterial under en kvällssession — retroaktivt mätande dussintals detektioner in i brigadbilden som annars hade gått förlorade. Kvaliteten på offline-debriefad underrättelsedata är ofta högre än realtidsdata eftersom operatören har tid att noggrant granska varje detektion utan tidstryck från pågående strid. Denna kvalitetsfördel gör offline-debriefing särskilt värdefull för mönsteranalys — den renare datan med färre falska positiva ger mer tillförlitliga mönster i PostgreSQL-databasen. Kombinationen av realtidsdata (bred men brusig) och offline-debriefad data (smalare men renare) ger den mest kompletta underrättelsebilden möjlig.

ENKEL FÖRKLARING: OFFLINE-DEBRIEFING
Drönaren flög utan radio — antingen genom en fiberkabel, eller helt tyst för att gömma sig från fienden. Den spelade in allt på ett SD-kort. När den kommer tillbaka kopplar du in SD-kortet, spolar snabbt genom videon, bekräftar vad AI:n hittade, markerar det på kartan och matar in det i Lisa 26. Nu kan alla se vad drönaren upptäckte — bara inte i realtid. Det är som att framkalla film från en kamera efter en patrull, istället för att titta på en livevideoström.

← Ingår i Lisa 26 arkitektur

Implementering

#!/bin/bash
# Lisa 26 Offline Debrief — Process SD Card After RF-Silent Mission
# Run on battalion laptop after drone recovery

set -e

SD_DEVICE="/dev/sdb1"
MOUNT="/mnt/sd_debrief"
KEY_FILE="$1"  # Operator provides LUKS key file as argument

if [ -z "$KEY_FILE" ]; then
    echo "Usage: debrief.sh /path/to/luks.key"
    exit 1
fi

# Step 1: Unlock LUKS-encrypted SD card
echo "[1/4] Unlocking SD card"
sudo cryptsetup luksOpen "$SD_DEVICE" sd_data --key-file "$KEY_FILE"
sudo mkdir -p "$MOUNT"
sudo mount /dev/mapper/sd_data "$MOUNT"

# Step 2: Parse AI detection log
echo "[2/4] Parsing detections"
python3 << 'PYTHON'
import json, csv

with open("/mnt/sd_debrief/detections.jsonl") as f:
    detections = [json.loads(line) for line in f]

print(f"Total detections: {len(detections)}")
print(f"Classes: {set(d['class'] for d in detections)}")

# Sort by confidence, show top 10
top = sorted(detections, key=lambda d: -d['confidence'])[:10]
for d in top:
    print(f"  {d['class']:10s} conf={d['confidence']:.0%} mgrs={d['mgrs']} t={d['timestamp']}")

# Export for Lisa 26 COP import
with open("/tmp/debrief_import.csv", "w") as f:
    w = csv.writer(f)
    w.writerow(["class","confidence","mgrs","timestamp"])
    for d in detections:
        w.writerow([d["class"], d["confidence"], d["mgrs"], d["timestamp"]])
PYTHON

# Step 3: Extract thumbnails
echo "[3/4] Extracting thumbnails"
mkdir -p /tmp/debrief_thumbs
cp "$MOUNT"/thumbnails/*.jpg /tmp/debrief_thumbs/
echo "  $(ls /tmp/debrief_thumbs/ | wc -l) thumbnails extracted"

# Step 4: Cleanup
echo "[4/4] Securing SD card"
sudo umount "$MOUNT"
sudo cryptsetup luksClose sd_data
echo "=== DEBRIEF COMPLETE — import /tmp/debrief_import.csv to Lisa 26 ==="

Relaterade kapitel

Källor

ArduPilot AHRS-lägesdokumentation (ardupilot.org, 2024). ORB-SLAM3-artikel: Campos et al., IEEE Transactions on Robotics (2021). BMP390 barometrisk trycksensordatablad (Bosch, 2023). H.265/HEVC-komprimeringsspecifikation (ITU-T, 2013).