Utilizing Drones to Restore and Maintain Radio Communication During Search and Rescue Operations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The ability of rescuers to maintain contact with incident command (IC) and each other is a critical component of search and rescue (SAR) operations. When rescuers lose radio communication with operation leaders, the effectiveness of operations may be substantially affected. This often occurs owing to the limitations of standard communications equipment in difficult terrain or when victims are beyond line-of-sight. This study investigates the viability of using an aerial drone-repeater system configuration to restore and maintain radio communications between IC and deployed rescuers. METHODS: SAR operators in Southern Utah identified 10 areas where radio communication is compromised during live rescue operations. Trained SAR personnel were deployed to these areas in a mock exercise. After confirmed loss of communication, a repeater-equipped aerial drone was piloted 122 m above IC to restore communication. Once restored, communication was assessed at regular intervals for the duration of the mock deployment. RESULTS: In all 10 areas tested, communication was successfully restored. In all cases, once communication was restored, no additional loss of radio contact occurred. The time between communication loss and restoration across the 10 scenarios was 6.5±1.1 (4.4-9.3) min (mean±SD with range). CONCLUSIONS: This method of restoring radio communication among SAR personnel could drastically improve the ability to assist victims and help mitigate the risks faced by rescuers. SAR leaders should be made aware of the useful applications of drones during SAR operations, especially in instances where communication is compromised.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».