UAV-Employed Intelligent Approach to Identify Injured Soldier on Blockchain-Integrated Internet of Battlefield Things
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes an intelligent approach to identifying an injured soldier on blockchain-integrated Internet-of-Battlefield Things (IoBT) employing unmanned aerial vehicles (UAVs). The intelligent approach combines a unique deep learning (DL) model with a smartwatch-based heart-rate (HR) data collection technique. Different activation functions (i.e., MISH and Leaky rectified linear unit) are used in the proposed DL model to enhance the identification task by extracting the in-depth features from the images. Furthermore, a smart-watch-based HR data analyzing technique is introduced to confirm the injury of a soldier. However, due to the UAV’s low battery capacity, the identification task is offloaded to the neighboring edge computing server to improve system performance. Moreover, to restrict the access of registered IoT devices (e.g., UAV, smartwatch, etc.) and protect the sensitive data leakage on IoBT, a blockchain-integrated access control (ACL) mechanism is utilized. Detailed experimental results are provided for the proposed DL model that outperforms existing DL models. Besides, implementing a smartwatch-based HR data analysis technique for the soldiers improves the outcome of the proposed DL model. To provide a fine-grained data protection mechanism in the proposed system, a private blockchain-based ACL management policy is constructed utilizing hyperledger, and various assessment metrics have been scrutinized.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».