UAV-Assisted Maritime Search and Rescue: A Holistic Approach

要約

この論文では、中型の固定翼ドローンとクアッドコプターに焦点を当て、海上捜索救助（mSAR）ミッションにおける無人航空機（UAV）の応用について検討します。
私たちは、いくつかの異なるクラスの UAV の運用、特に捜索活動に固有の課題と制限に対処します。
私たちの研究には、SAR 運用の効率と有効性を高めるために設計された包括的なソフトウェア フレームワークの開発が含まれています。
このフレームワークは、UAV に搭載された事前検出と地上局での高度な物体検出を組み合わせたもので、視覚的な負担を軽減し、オペレーターの意思決定を改善することを目的としています。
出版後は一般公開となります。
私たちは、さまざまな関心領域 (RoI) 提案方法を評価するための実験を実施します。特に、遠隔または沖合で飛行する際に重要な考慮事項である、シミュレートされた制限された帯域幅をそれらに課すことによって行われます。
これにより、アルゴリズムは一部の予測を他の予測よりも優先するようになります。

要約(オリジナル)

In this paper, we explore the application of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in maritime search and rescue (mSAR) missions, focusing on medium-sized fixed-wing drones and quadcopters. We address the challenges and limitations inherent in operating some of the different classes of UAVs, particularly in search operations. Our research includes the development of a comprehensive software framework designed to enhance the efficiency and efficacy of SAR operations. This framework combines preliminary detection onboard UAVs with advanced object detection at ground stations, aiming to reduce visual strain and improve decision-making for operators. It will be made publicly available upon publication. We conduct experiments to evaluate various Region of Interest (RoI) proposal methods, especially by imposing simulated limited bandwidth on them, an important consideration when flying remote or offshore operations. This forces the algorithm to prioritize some predictions over others.

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