A Swarm-based Unmanned Aerial Vehicle Approach for Video Delivery of Mobile Objects
Notice bibliographique
Résumé
Floods are the most frequent type of natural disaster, and it is crucial to search and track the objects transported by the water flows, such as humans, animals, vehicles, and debris. The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is essential in disaster scenarios to help first responders in determining correct procedures in terms of searching, tracking, and rescuing the victims, as well as in defining the actions to minimize the risks in a sustainable and timely manner. However, the tracking of mobile objects for UAVs is challenging because it is necessary to change the UAVs’ topology frequently to organize them according to the target object’s new location and the rescue team’s position. It is also mandatory to assure the distribution of real-time video flows with a high-quality level and a minimal delay in mobile environments and save scarce energy power. This paper proposes a swarm-based and mobility prediction algorithm for UAVs, called SUAV, to efficiently orchestrate UAVs to track mobile objects in flooding scenarios while saving energy and delivering real-time videos with Quality of Service (QoS) and Quality of Experience (QoE) assurance to first responders. Simulation results present the impact and the benefits of our proposal in delivering videos with QoE and QoS support compared to state-of-the-art approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».