XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索救援
陆地 SAR 程序与搜索理论的兼容性
摘要 美国海岸警卫队在 20 世纪 50 年代首次将搜索理论全面应用于民用搜救工作后，由 Koopman (1946, 1980)、Stone (1989) 等人描述的搜索理论被广泛接受，并于 1959 年被纳入《国家搜索救援手册》第一版。应用搜索理论很快得到了世界各地海事搜救机构的认可，并从此在全球范围内使用。多年来，搜索计划技术和数据进行了各种实际改进和修改，但基础理论的应用保持不变，如《国际航空和海上搜索救援手册》（IAMSAR 手册，1999）所示，并被全球公认为航空和海上搜救行动和方法的标准文本。 2001 年 3 月，在国家搜救委员会 (NSARC) 研究与开发 (R&D) 工作组的一次特别会议上，对现有的陆地搜索规划文献进行了初步审查，确定与搜索相关的科学运筹学结果可能没有被陆地搜索人员有效应用。为了部分回应这一问题，NSARC 研发工作组委托 Potomac Management Group, Inc. 审查当前已发布的用于在陆地上搜索需要援助的迷路、失踪或遇险人员的方法。目的是熟悉当前术语
灵活的空中运输和操控模拟器
摘要 — 低成本自主微型飞行器 (MAV) 有可能通过简化和加快需要与环境互动的复杂任务来帮助人类，例如建筑、包裹递送和搜索救援。这些系统由单个或多个飞行器组成，可以配备被动连接机制，例如刚性连杆或电缆，以执行运输和操作任务。然而，它们本质上很复杂，因为它们经常处于欠驱动状态并在非线性流形配置空间中演变。此外，电缆悬挂负载系统的复杂性因取决于电缆变化的张力条件的混合动力学而进一步增加。本文介绍了第一个空中运输和操作模拟器，它结合了不同的有效载荷和被动连接机制以及完整的系统动力学、规划和控制算法。此外，它还包括一个新颖的通用模型，该模型考虑了带有电缆悬挂负载的空中系统的瞬态混合动力学，以紧密模拟现实世界的系统。灵活直观的界面进一步提高了其可用性和多功能性。通过对模拟结果和采用不同车辆配置的真实实验进行比较，可以证明模拟器结果相对于真实世界设置的保真度，以及其对快速原型设计和空中运输及操作系统向真实世界部署的过渡的益处。
SeaDroneSim：模拟空中图像以探测水面上的物体
无人驾驶飞行器 (UAV) 以其速度快、功能多样而闻名，可用于收集航空图像和遥感数据，用于土地利用调查和精准农业。随着无人机的可用性和可访问性的增长，它们现在作为船舶监控和搜索救援 (SAR) 行动等海洋应用的技术支持至关重要。无人机上可以配备高分辨率摄像头和图形处理单元 (GPU)，以有效和高效地帮助定位感兴趣的物体，适用于紧急救援行动，或者在我们的案例中，用于精准水产养殖应用。现代计算机视觉算法使我们能够在动态环境中检测感兴趣的物体；然而，这些算法依赖于从无人机收集的大型训练数据集，而目前在海洋环境中收集这些数据集非常耗时且费力。为此，我们提出了一个新的基准套件 SeaD- roneSim，它可用于创建具有真实感的照片级航空图像数据集，并为任何给定对象的分割掩模提供地面实况。仅利用 SeaDroneSim 生成的合成数据，我们在真实航拍图像上获得了 71 个平均精度 (mAP)，用于检测我们感兴趣的对象，即本可行性研究中流行的开源遥控水下机器人 (BlueROV)。这款新模拟套装的结果可作为检测 BlueROV 的基准，可用于