Flock-Detector 3.0: XIAO-Powered Surveillance Sniffer
flock-detection
ESP32
⭐☆☆☆☆ (1/5)
已发布
项目简介
ESP32-S3 surveillance detector — identifies Flock Safety ALPR cameras and Raven gunshot detectors via WiFi/BLE with conf
这是一个名为 **Flock-Detector 3.0** 的开源项目，它本质上是一个基于 **Seeed Studio XIAO ESP32-S3** 微控制器打造的便携式“监控嗅探器”。该项目主要解决的是个人隐私保护与社区监控透明度问题。随着Flock Safety自动车牌识别摄像头（ALPR）、Raven枪声探测器等监控设备在社区中日益普及，普通民众很难知晓自己何时、何地经过了这些设备的监控范围。该项目正是为了填补这一信息鸿沟而生，让用户能够主动发现并记录周边的监控硬件。
标签
项目特点
**双频扫描**：同时进行 WiFi 混杂模式监控（2.4 GHz，信道 1-13）和 BLE 广告扫描，通过 ESP32 共存机制分配到不同 CPU 核心，实现零争用。
**多方法置信度评分**：每种检测方法贡献加权分数（0-100%），多个相互印证的信号叠加。警报在 40% 阈值触发，分数在 OLED 上显示为 MEDIUM / HIGH / CERTAIN。
**Raven 固件指纹识别**：根据设备广播的 BLE 服务 UUID，自动将检测到的 Raven 设备分类为固件 1.1.x（旧版）、1.2.x 或 1.3.x，并记录固件版本供后续分析。
**地理空间 CSV 日志记录**：将检测结果保存到 MicroSD 卡上的自动编号 `FlockLog_XXX.csv` 文件中，包含 GPS 坐标、海拔、速度、航向、时间戳、RSSI、置信度分数和完整设备元数据。
**7 个 OLED 显示屏幕**：包括扫描仪状态、检测统计、最后捕获详情、实时信号馈送、GPS 坐标、活动条形图和信号接近度指示器。
**隐身模式**：长按按钮可关闭显示屏和蜂鸣器，同时扫描继续静默进行。
**会话持久化**：通过 LittleFS 闪存存储生命周期计数器，统计数据在断电后仍能保留并跨会话累积。
**自适应信道驻留**：在信道 1、6、11（非重叠信道，Flock 摄像头最可能运行的信道）上驻留 500 毫秒，其他信道驻留 200 毫秒。
**RSSI 趋势跟踪**：随时间跟踪检测到设备的信号强度。上升-峰值-下降模式（开车经过固定安装设备的特征）可获得置信度奖励。
技术规格
| 微控制器 | |
|---|---|
| 基板 | |
| 天线 | |
| GPS 模块 | |
| 外壳 | |
| 存储 | |
| 扫描频率 | |
| 置信度阈值 | |
| 警报声音模式 |
项目资源
物料清单 (BOM)
| 物料名称 | 数量 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Seeed Studio XIAO ESP32-S3 | 1 | — | 双核 240 MHz，WiFi + BLE 5.0 |
| Seeed Studio XIAO 扩展板 | 1 | — | 集成 OLED、蜂鸣器、MicroSD、按钮、电池接口 |
| 2.4 GHz 棒状天线 (2.81 dBi) | 1 | — | SMA 或 U.FL 接口 |
| NEO-6MV2 | 1 | — | 通过 Grove 转杜邦线连接 |
| ABS 防水盒 | 1 | — | 带电缆接头 |
| MicroSD 卡 (FAT32) | 1 | — | 任意容量，日志文件很小 |
| Grove 转杜邦线 (4 针母头) | 1 | — | 用于连接 GPS 模块 |
所需工具
| 工具 | 用途 | 是否必需 |
|---|---|---|
| 计算机 | 安装 Arduino IDE 并编译/烧录固件 | ✅ 是 |
| USB-C 数据线 | 连接 XIAO ESP32-S3 到计算机 | ✅ 是 |
| 烙铁和焊锡 | 焊接 GPS 模块连接线（如需要） | ▢ 推荐 |
| 螺丝刀 | 安装外壳和固定组件 | ▢ 推荐 |
能力画像
记忆与知识检索
2/5
逻辑推演
3/5
表达与交流
1/5
感知与观察
3/5
数理与计算
2/5
动手与操作
4/5
狂热与坚持
4/5
创造与创新
3/5
所需技能
🔧 **动手能力**：需要基本的电子元件连接和外壳组装能力，包括焊接 GPS 模块连接线和安装天线。
💻 **编程能力**：需要熟悉 Arduino IDE 环境，能够安装库、选择板型和分区方案，并烧录固件。
⚡ **电子电路**：需要理解 UART 通信、电源连接和基本电路原理，以便正确连接 GPS 模块。
适用场景
**隐私审计**：用于检测和记录公共区域的监控摄像头和枪声探测器，评估个人隐私风险。
**社区地图绘制**：通过 deflock.me 平台共享检测数据，帮助社区了解监控设备的分布情况。
**FOIA 请求支持**：生成带有 GPS 坐标的 CSV 日志，作为信息自由法案请求的证据材料。
**安全研究**：用于分析监控设备的 WiFi/BLE 信号特征，研究其部署模式和固件版本。