Toward the Automation of Search and Rescue Operations: An Algorithm for Finding Missing Lost Persons Living With Dementia Using Drones
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are now used in many applications. The focus in this research work is on their use for public safety, specifically in Search and Rescue (SAR) operations involving Lost Persons Living With Dementia (LPLWD). When it comes to saving lives, there are many human factors associated with UAV operations that impact the performance of expert human SAR teams that could be improved through some form of automation. These include familiarity with the search location, and tasks associated with piloting and search/flight management during SAR operations. An LPLWD may not be interested in assisting in their own rescue as they may not know they are lost. As such, it has been observed that they tend to keep walking until they are faced with an obstacle that bars their continued progress. The approach presented in this research work focuses on developing a people-finding method to identify high-probability locations where an LPLWD might be found through informed, behavior-based analysis of the search location, and then developing an algorithm to fly a UAV to the vicinity of these high-probability locations. The algorithm was validated through field testing. The results from both the data collection process and the field tests indicated that there were efficiencies in using the drone, which enhanced the probability of finding the lost person alive. An informed process, involving automated approaches using R software to scrub and augment the data by adding any missing values in the dataset, helped to clarify the behaviour of the lost person and determine what significant variables enhanced their survivability. Linear regression was utilized to acquire the correlations between the numeric values in the database. Logistic regression and classification models were used to investigate survivability. The final goal of this work is to address the possibility of automating certain types of SAR. The outcome will also inform the design of use cases that could be used in various test environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».