朱明明 雷濤 夏娟娟 李釗 張林媛 王健琪 路國華
1空軍軍醫(yī)大學軍事生物醫(yī)學工程學系,西安710032;2西寧聯(lián)勤保障中心藥品儀器監(jiān)督檢驗站,蘭州730050
我國是世界上自然災害最嚴重的國家之一,每年因自然災害、事故災害造成的人員傷亡逾百萬[1],自然災難種類繁多,給人民生命財產(chǎn)安全造成巨大危害。洪水、滑坡、地震等大型自然災害發(fā)生后,通往救援現(xiàn)場的道路通常已被毀壞,不具備大規(guī)模人員進入的條件;且存在受災面積廣闊、環(huán)境復雜、搜索范圍大、人員分布不確定、人員特征不明顯等情況。然而由于救護人員數(shù)量有限,采用傳統(tǒng)的地毯式搜尋已經(jīng)無法快速并準確搜索到遇險人員。有許多幸存者很可能錯過國際公認的黃金救援“72 小時”,且受傷后的“黃金救援時間”僅為1 h,在戰(zhàn)場傷員搜救中更是有“白金10 分鐘,黃金1 小時”的救治理念[2-4]。根據(jù)總后衛(wèi)生部《戰(zhàn)時衛(wèi)生勤務學總論》研究表明,陸地各種傷員受傷后因未被及時發(fā)現(xiàn)而死亡人數(shù)占死亡總數(shù)的76.2%,如快速找到傷員,可使傷員死亡率降低2/3。因此如何快速有效地搜尋傷員已成為應急醫(yī)學救援面臨的首要問題,也是降低失蹤及死亡率的首要因素。傷員搜尋更是以人為本的重要體現(xiàn),是平時保群眾安危、戰(zhàn)時保戰(zhàn)斗力的重要保障。
隨著無人機技術的日趨成熟,易操縱、成本低、立即響應等優(yōu)點,使無人機在救援活動中得到廣泛應用。救援無人機是信息技術與智能制造相結合的產(chǎn)物,在緊急救援事件中其能快速深入災害現(xiàn)場、獲取現(xiàn)場影像數(shù)據(jù)、定位傷員情況,可在大型突發(fā)性災難中提供多方位的幫助,從而完成災情勘察、物資運輸、應急通訊等任務。目前,常見無人機按動力可分為固定翼、撲翼、多旋翼和混合動力設計[5]。固定翼無人機動力需求最少,但需要更高的初始速度,且無法懸停在某個地方,也無法保持低速;與固定翼無人機不同,撲翼無人機可在大風條件下支持穩(wěn)定飛行。固定翼和撲翼常綜合使用,撲翼產(chǎn)生升力,固定翼產(chǎn)生推進力,提高了整體效率和空氣動力學平衡;多旋翼無人機可垂直起降且可懸停,為監(jiān)視和監(jiān)視的理想選擇,但需要更多的功耗,其載荷力受到限制。這些設計通常具有模塊化和可擴展性,具有可重配置的有效負載和地面控制選項。有效載荷包括:遙感設備(如帶有彩色、紅外、多光譜和高光譜的攝像機),合成孔徑雷達(SAR),測距雷達(LiDAR),測量傳感器(氣體,顆粒物和氣象),通信設備(接收,傳輸和中繼)和貨物。載荷需依據(jù)搜素目標進行選擇,根據(jù)搜尋目標的狀態(tài)可分為有源目標和無源目標。
有源目標是指傷員隨身攜帶可對外發(fā)射信號的設備,信源可提供傷員的位置信息和生命檢測等信息,此時的搜尋主要是針對信源的搜索,大大提高了識別的精度和范圍。
隨著科技發(fā)展和人們生活水平的提高,智能手機在國內(nèi)迅速普及,當災害發(fā)生后,幸存者首先傾向于使用手機進行求救[6];但在地震、洪水、泥石流等自然災害事件中常伴有通信中斷的現(xiàn)象,災害發(fā)生后通信基站被毀通信網(wǎng)絡中斷,使災區(qū)與外界隔絕形成“孤島”,給受災群眾帶來巨大的心理壓力,可造成悲觀恐慌情緒蔓延。通信中斷也使災區(qū)信息難以快速傳達至應急救援中心,使決策者難以在短時間內(nèi)對災區(qū)情況作出正確的判斷?;謴屯ㄐ攀鞘滓蝿?,然而重新搭建手機基站至少需一周或以上時間才能完全恢復,使用無人機搭載小型基站覆蓋整個區(qū)域至少需要1 d 的時間[7]。梁魏等[8]針對地震災區(qū)通信中斷問題,提出利用智能手機自帶的WIFI和藍牙功能與無人機構建災區(qū)mesh 網(wǎng)絡,可在無網(wǎng)絡狀態(tài)下在災后1 h 構建災區(qū)多用戶鏈接網(wǎng)絡,以無人機為球心,半徑70 m,搜集此區(qū)域內(nèi)的共享災情信息,智能手機用戶可將災情和自身情況通過該網(wǎng)絡進行共享完成部分災區(qū)自救和互救,最后將這些信息傳輸至應急指揮中心。
目前在用的災后無線網(wǎng)絡恢復方案,一般采用多架長航時無人機搭載通訊基站均勻覆蓋整個災區(qū)[9],以達到快速恢復通信的目的。然而在此方案中,未關注大多數(shù)手機用戶所處的位置以提供必要的網(wǎng)路覆蓋。在人員聚集區(qū)域,超出上限的用戶會導致基站信息堵塞無法接入可用網(wǎng)絡,且參考信號接收功率(reference signal receivcing power,RSRP)較低會導致手機不斷去搜索新的基站網(wǎng)絡,這個搜索過程將產(chǎn)生極大的功耗,消耗大量寶貴的手機電量,導致通信恢復后,手機因電量問題無法取得聯(lián)系。針對此問題,Alsaeedy 等[10]提出了一種新的基于智能手機的無人機搜救框架,可在災難發(fā)生后生成直觀的危機分布圖,顯示潛在的幸存者分布,提供各區(qū)域包含幸存者數(shù)量等信息為傷員搜救進行優(yōu)先級劃分和管理,并提供必要的射頻信號覆蓋,另外還可提供基于智能手機的受災地區(qū)態(tài)勢感知。Sawalmeh 等[11]進一步研究了無人機作為空中基站在較小和較大覆蓋范圍內(nèi)為用戶提供無線覆蓋的高效三維布局問題。而針對常規(guī)多輸入多輸出通信系統(tǒng)中信道串擾和頻譜稀缺的限制,Hu 等[12]提出一種基于無人機的空對地無線電渦旋網(wǎng)絡,其利用渦旋光束的空間分布特征優(yōu)化頻譜效率,在多數(shù)據(jù)傳輸且多用戶環(huán)境下,這種正交傳輸技術可大大提高通信性能。Avanzato 等[13]通過移動終端與基站之間距離不同時而RSRP 不同的原理,提出使用無人機-豪微微蜂窩系統(tǒng)對監(jiān)測區(qū)域內(nèi)移動終端的RSRP 進行測算和3D 分析,最終達到以大約1 m 的精度定位可能存在的移動終端。
此類方法成本較低,定位精度較高,傳輸信息較豐富;但需具備良好穩(wěn)定的手機通訊網(wǎng)絡,而手機本身較為脆弱,存在受到撞擊、雨水浸泡、高溫等惡劣條件下較難幸存及續(xù)航時間短等問題,且傳輸信息受手機使用者的主觀影響較大。
智能穿戴設備可實時采集生理參數(shù)(如血壓、體溫、血氧、心率等)。此類設備可進行超低功耗設計,傳輸距離較近,一般需配備電臺以完成信號的發(fā)射??纱┐骷夹g已在喜馬拉雅山的嚴酷環(huán)境中成功地進行了試驗,以監(jiān)測基本的生理參數(shù)和地理位置[14]。李源等[15]設計了一款有體征監(jiān)測功能的無人機野外搜救系統(tǒng),其采用IMEC 公司的ECG 體征監(jiān)測終端(需在人體胸部貼電極),使用藍牙模塊采集ECG 信號,再通過LoRa 低功耗遠距離無線通信技術最遠可傳輸約2 km,低功耗模式最長可工作7 d,此設備需手動開啟。馮逸飛等[16]設計的無人機海上搜救系統(tǒng),需佩戴單兵信標機和智能手表來進行體征采集和GPS 定位,該信標機可在遇到海水時自動激活,也可由無人機遠程激活。為降低功耗延長工作時間,此類設備平時處于休眠模式,直到手動開啟或無線開啟之后才進入生命體征監(jiān)測和信號收發(fā)模式,提供傷員生命體征的實時反饋,使搜救隊為傷員救治做好準備。帶有生命體征監(jiān)測功能的設備大都需要貼身穿著,雖然薄膜材料發(fā)展迅速,但仍對人體運動能力有所束縛,易使人體產(chǎn)生不適感,尤其是戰(zhàn)時對士兵戰(zhàn)斗力有所影響;且大多數(shù)設備需手動開啟,在許多突發(fā)事件中,傷員來不及開啟就陷入昏迷或休克狀態(tài);具有無線傳輸開啟功能的設備易被敵方偵測或干擾。Silvagni 等[17]提出了一種用于山區(qū)救援行動的多用途無人機,可在有源搜索與無源搜索之間切換,使用信標進行大致范圍確定,然后利用熱像儀與可見光相機對人體生命特征進行精確搜索,從而減輕傷員負擔。
當傷員未攜帶有源設備或有源設備破損、電量耗盡無法使用時就需以人體生命特征作為監(jiān)測目標,如體溫、呼吸心跳、呼救聲、人體輪廓等標志。
目前,最常用的空中搜尋方法就是依靠人體視覺,此時較大的視野范圍可提高搜尋效率,加之災害發(fā)生地經(jīng)常伴隨交通障礙,使地面搜尋效率較低。目前大多采用搜救人員乘坐直升機進行目視搜尋的方法,搜尋發(fā)現(xiàn)概率與飛行高度、速度和搜尋人員視力、年齡個人因素等有關,受主觀影響較大,且當觀察距離超過某一距離時發(fā)現(xiàn)概率接近于零。此外,人眼長時間觀察顯示屏容易造成視覺疲勞,導致在搜尋過程中有可能遺漏重要信息[18]。由此提出利用無人機云臺系統(tǒng)搭載高清相機將視頻信號回傳給地面站,搜尋人員通過觀察圖傳顯示畫面搜尋傷員,并通過人體目標識別算法增加發(fā)現(xiàn)概率。
目前,主流的人體檢測算法是HOG 特征結合SVM 分類器的思路[19]。在搜尋階段常用的算法還有Harris 角點檢測算法、SIFT 算法。de Oliveira 等[20]開發(fā)并評估了用于自動人體檢測系統(tǒng)的多種模式識別系統(tǒng)。整個識別系統(tǒng)包括圖像獲取、檢測和分割、特征提取、分類和后處理。對于分割和檢測算法,使用顯著圖和熱圖像處理;在特征提取和分類中,采用HOG+SVM,LBP 級聯(lián),Haar 級聯(lián)和兩個CNN 架構。結果表明,CNN 是最佳技術,準確度為99.7%;其次是HOG+SVM,準確率為92.3%。在部分遮擋的情況下,CNN 的靈敏度為71.1%。
機載視覺與人工智能相結合更是為救援無人機提供了自主化解決方案。Sun 等[21]研究開發(fā)了一種基于相機的多合一目標檢測和定位系統(tǒng),并將其集成到完全自主的固定翼無人機中,可用于實時目標識別,也可進行目標后識別和定位以及航空圖像收集,以用于進一步的地圖繪制應用。Lygouras 等[22]將無人機機載視覺與深度學習技術相結合用于遇險游泳者的搜救,結合GNSS 全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)能完全以無人監(jiān)督的方式執(zhí)行關鍵的救生操作,并確保救生器墜落的精度。然而,無人機在視覺跟蹤目標時,由于縱橫比變化、視點變化、快速運動、尺度變化等,可能會帶來平臺運動和圖像不穩(wěn)定,易造成目標丟失。針對此問題,Xue 等[23]提出了一種高效的無人機視頻目標跟蹤方法,同時捕捉梯度信息和顏色特征來構造融合特征,根據(jù)穩(wěn)定性函數(shù),提出了一種高置信度的模型修正策略。此外,在野外中搜救任務由于復雜且不友好的野外環(huán)境可能造成操作上的延時,導致傷員二次傷害。為解決此類問題,AL-Kaff 等[24]提出一種基于從機載視覺捕獲的顏色和深度數(shù)據(jù)的人體檢測方法,提出了從骨骼姿態(tài)計算數(shù)據(jù)關聯(lián)和視覺外觀測量的方案,使得多人的跟蹤對目標物體的角度的縮放、平移和旋轉(zhuǎn)不變性,以保持無人機與被檢測傷員的安全距離。
雖然機載視覺信息的深入開發(fā)研究大大提高了搜素的精度和自主性,然而這種高清攝像頭拍攝觀察方法完全依賴于環(huán)境中的可見光,在夜晚或光線較暗的環(huán)境下仍存在較大的制約。
紅外是電磁波的一種,屬于不可見光區(qū)域,其波長范圍為760 nm~1 mm。由于在空氣中傳播過程中易被水蒸氣、二氧化碳等吸收,僅有3 個“大氣窗口”。0.9~2.5 μm 的高溫測量區(qū),一般應用于工業(yè)中的高溫金屬測量[25];波段為3~5 μm、8~14 μm 的低溫區(qū)屬地表目標生命區(qū)。紅外熱成像儀是將目標物體的紅外輻射能量轉(zhuǎn)換為電信號,再將電信號進行放大、偽彩處理,從而成為人眼可識別的熱紅外影像[26]。利用無人機紅外載荷獲取紅外光譜影像進行傷員搜尋已得到廣泛應用,紅外視覺彌補了可見光易受光照變化影響的問題,熱圖像特別適合目標物體溫度恒定的應用,通過紅外熱成像儀拍攝圖像,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡識別人體后,將圖像回傳至FPV 眼鏡中,F(xiàn)PV 擁有第一視角視野開闊的優(yōu)點,比傳統(tǒng)第三視角更易于發(fā)現(xiàn)傷員[27]。通過使用熱圖像,可解決人們檢測和識別中的傳統(tǒng)問題,如低對比度、人群聚集、視覺條件的變化等。且熱圖像的分割過程無需太多的處理時間,特別適合于嵌入式應用。利用紅外人體檢測算法可實現(xiàn)在高遮擋性環(huán)境下的傷員搜尋,HOG+SVM 是最經(jīng)典有效的人體目標檢測方法[28];但OpenCV 提供的SVM 分類器是以可見光成像為模型訓練得來,并不適用于紅外人體目標檢測,需采用紅外數(shù)據(jù)對SVM 分類器進行訓練,以提高分類器的準確性。另有一種方法是采用圖像融合技術將可見光圖像信息添加到紅外圖像中形成融合圖像[29],僅在檢測過程中使用熱圖像。在分類步驟之前,熱圖像被用于檢測感興區(qū)域,而分類步驟又是在RGB 圖像上執(zhí)行。
同樣,紅外熱成像技術也存在其固有的弊端:①圖像對比度低,分辨細節(jié)能力較差,如在野外無人機搭載紅外熱成像載荷進行傷員搜尋時,飛行高度大于60 m 左右時僅能區(qū)分動物與非動物,無法判斷是遇險傷員還是野生動物。②受外部環(huán)境溫度影響較大,如在溫度高于30 ℃的環(huán)境中或傷員周圍熱源較多時,使用熱像儀無法檢測到人的熱信號,尤其是戰(zhàn)場環(huán)境影響較大。③價格貴,成本高。
光譜技術可將成像信息從可見光拓展到300~1 100 nm 波段之間,通過目標與背景光譜特性曲線之間的差別,可提取特征將目標識別出來[30]。光譜成像儀根據(jù)分辨率的不同,可分為多光譜和高光譜,多光譜一般選擇其中6~10 個特征光譜進行數(shù)據(jù)處理識別目標;高光譜數(shù)據(jù)體量大、冗余度高,包含的信息豐富,但需要的探測器數(shù)量也更多,使數(shù)據(jù)處理的實時性變差[31]。目前以美國為首的多國已研制并發(fā)射了覆蓋可見光到熱紅外光譜范圍的多光譜成像衛(wèi)星,主要以美國的Landsat 系列和MODIS 為代表。此類儀器在國土資源、環(huán)境監(jiān)測、城市遙感、海洋監(jiān)管等發(fā)面具有較高應用價值。無人機數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)的比較有兩個明顯的優(yōu)勢,即無人機采集數(shù)據(jù)的靈活快速,可達到實時反應的目的;其次,不受云層覆蓋的影響,衛(wèi)星在云層覆蓋時無法采集數(shù)據(jù),且無人機載多光譜具有更高的空間分辨率,可達到厘米級?;诙喙庾V探測的目標識別技術,因其具有能對抗偽裝目標、抗干擾性、實時性等優(yōu)點,已逐步應用于軍事領域[32]。尤其在戰(zhàn)場環(huán)境下,其周圍熱源干擾較大,且戰(zhàn)士著迷彩偽裝色,熱成像和可見光均難以識別的情況下,多光譜技術具有其獨特優(yōu)勢。
使用無人機遙感技術進行傷員搜救具有低成本、高速實時易于獲取等優(yōu)勢;但由于無人機飛行高度低、攝像機視場角度小等原因,可造成單幅圖像覆蓋面積小,需采集多幅圖像進行拼接以獲取全景圖像。此外,高空的風速對無人機攝像平臺影響較大,相鄰的圖像會出現(xiàn)圖像重疊不規(guī)則、曝光不均勻等問題,易出現(xiàn)重影、模糊、錯位和顏色不一致的拼接圖像。針對此問題,Zhang 等[33]提出了一種改進的動態(tài)規(guī)劃算法來搜索最佳接縫線來完成無人機圖像拼接,此方法對圖像旋轉(zhuǎn)具有不變性,優(yōu)于OpenCV 方法。
在野外搜救活動中,當機載視覺無法提供足夠的信息時,無人機可利用聲音信息來彌補視覺信息的不足。針對4 個關鍵問題——麥克風陣列的防水性、組裝效率、無線通信的可靠性以及操作員的可視化工具,Hoshiba 等[34]開發(fā)了一種用于室外聲源定位的球形麥克風陣列系統(tǒng)(SMAS),該系統(tǒng)由一個12 通道的麥克風陣列包括一個結構簡單的球形體。通過使用帶涂層的麥克風和簡單的結構,可確保防水性和組裝效率;其次,改變天線和通信協(xié)議以獲得可靠的無線通信;為提高吞吐量,將地面站的天線更改為八木天線;為避免降低吞吐量,將通信協(xié)議從TCP 更改為UDP;并開發(fā)了針對無人機操作員的直觀可視化工具。通過整合以上改進,構建了麥克風陣列系統(tǒng)。
目前,主要應用于災害搜救的雷達設備有激光測距雷達(LiDAR)、合成孔徑雷達(SAR)及微型生物雷達。機載激光雷達技術是一種常用的地形掃描技術,依靠發(fā)射紅外和近紅外波段快速獲取高精度、高密度的地形信息,由于LiDAR 點云包含了地形中的所有表面特征[35],因此通過分離地面點可生成數(shù)字地形模型,獲取地物三維信息的變化可直接反應災害的嚴重程度[36],為應急救援和決策指揮提供可靠數(shù)據(jù)支撐。合成孔徑雷達具有全天候?qū)崟r高分辨成像與識別,SAR 在無人機上的應用,有效地提高了無人機的偵察能力, 使其在遙感遙測、地質(zhì)勘探、災情監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測和軍事偵察中得到了很好的應用。微型生物雷達探測儀載荷能將傷員的微弱生命體征信號通過數(shù)據(jù)鏈路實時發(fā)送至地面站,通過該手段可有效做到傷員的傷情感知,為進一步救援提供指導[37]。微型生物雷達采用連續(xù)波體制,工作頻率為24 GHz。利用振蕩器產(chǎn)生正弦信號,經(jīng)功率放大器放大之后,將信號分成兩路,一路用于天線將信號輻射出去,另一路用于和接收到的信號混頻。雷達的接收天線接收回波信號,通過低噪聲放大器和發(fā)送信號進行混頻用于消除載波信號?;祛l后的信號再通過放大器、低通濾波、放大、高通濾波、放大后被采樣,最后DSP 芯片對采集到的信號進行處理和識別[38]。
在搜尋確定傷員位置后,無人機可向地面站傳輸高清影像,確認人員信息和精確位置,實時判斷傷員傷情,并為地面搜救人員提供路徑規(guī)劃。當?shù)孛婢仍藛T距離傷員較遠時,無人機可向傷員位置投送必要的急救器材和生命維持藥物,利用傷員自救,控制傷情延長生存時間,為搜救贏得時間。目前此類無人機已廣泛應用于落水人員搜救,向落水人員拋投救生圈等設備。溺水時間是評估預后的最有力預測指標,快速提供漂浮設備減少落水人員溺水時間至關重要。利用無人機可快速定位溺水者位置并提供漂浮裝置。Claesson 等[39]研究證明,與傳統(tǒng)的搜索方相比,無人駕駛飛機可在海灘上更早提供水下受害者的位置,使溺水受害者更快接受心肺復蘇。Seguin 等[40]研究表明,無人機可定位模擬受害者,識別他們且放下救生圈所花費的時間并未因天氣條件而改變。無人機不僅是目擊者和紐帶,而且還可參與溺水的生存鏈。因此,在救援行動中增加無人機可提高急救的質(zhì)量和速度,同時使救生員遠離危險的海況。
在急診醫(yī)學領域,無人機已被用于向那些心臟驟停的患者提供自動體外除顫器(AED)。美國鹽湖縣采用無人機可在1 min 內(nèi)到達患者事發(fā)現(xiàn)場,滿足至少90%的AED 休克治療需求,同時將實施成本降至最低[41]。Fakhrulddin 等[42]設計了一套使用無人機為心臟病老年患者提供急救物資的急救系統(tǒng),使用無人機將急救箱運送給老年患者的平均時間可節(jié)省105 s。Wen 等[43]研究了在緊急情況下無人機的多目標血液供應問題,包括在運輸過程中維護供血溫度模型,在多個站點需要血液的情況下無人機路線計劃以及承載能力。無人機有助于加快藥物輸送過程,從而改善患者護理水平;然而當前的系統(tǒng)仍然充滿諸如高碰撞率、空域法規(guī)和傷害控制之類的問題。
當救援人員到達傷員位置,在傷員傷情較重時,為避免搬運過程中的二次傷害,需緊急處理傷情。此時,可采用遠程醫(yī)療協(xié)助的方式,進行應急診治操作。救援現(xiàn)場醫(yī)務人員攜帶1 080 P 視頻、音頻傳輸頭盔[44],利用前置高清圖像傳感器與后方有關專家進行遠程會診。攝像設備和無線傳輸設備一體化設計,無人機可作為通信中繼搭建頭盔與后方醫(yī)院之間進行信息傳輸。Harnett 等[45]演示了使用無人機在外科醫(yī)生和機器人之間建立無線通信網(wǎng)絡以執(zhí)行遠程手術。在此研究中,外科醫(yī)生和機器人被放置在相距100 m 的帳篷中。外科醫(yī)生能成功地操縱機械臂進行模擬手術操作的練習。最近,通訊型無人機也被應用于執(zhí)行患者的術前和術后評估以及在偏遠地區(qū)進行某些外科手術的遠程指導。
無人機進行傷員后送主要優(yōu)勢在于可節(jié)約寶貴的飛行人員和醫(yī)務人員資源,去除駕駛艙和相關救生裝備,大大降低了飛機的自重和成本,能夠進一步縮小飛機的體積,增加機動靈活性。此類無人機主要應用于救援隊和后方醫(yī)院之間,先經(jīng)過必要的創(chuàng)傷急救手術后,將傷員后送到更專業(yè)的后方醫(yī)院。無人機按照動力結構可分為常規(guī)旋翼式、多旋翼式、涵道風扇式和復合式等類型。由于需要進行空中緊急后送的傷員大都是急重癥傷員,在運輸途中需醫(yī)護人員陪同,且不宜受到劇烈顛簸,有關飛行對患者健康和安全的生理影響仍然缺乏具體的準則和標準。目前無人機飛行的穩(wěn)定性和安全性尚需進一步的論證,因此許多用于傷員后送的無人機多為概念機。已開始服役的有以色列的“鸕鶿”無人機[46]、美軍的“K-MAX”和“DP-14 HAWK”無人機。未來的后送無人機應能進入常規(guī)飛機無法進入的區(qū)域并快速轉(zhuǎn)移[47],使受傷人員從高強度,高威脅,偏遠和嚴峻地區(qū)迅速撤離,直接進入??漆t(yī)療區(qū)。當無人機載有傷員時,返回途中仍存在大量問題,因為無論是由于敵對行動或空域擁擠等其他原因,都存在明顯導致傷情惡化的風險。最重要的是在沒有專業(yè)醫(yī)療人員的情況下將重傷人員放入飛行平臺以及在高風險環(huán)境中運送的安全性問題,盡管使用無人機無疑可減少飛行員和醫(yī)務人員的風險,但對于傷員來說,這種風險仍然非常現(xiàn)實。
從搜尋目標來看,有源目標雖然識別精度高且范圍廣,但搜尋對象需佩帶輔助裝置,現(xiàn)有穿戴式救生裝備主要存在增加身體載荷、穿戴裝置使用不便、電磁兼容不確定性等不足。無源目標搜尋利用人體生命特征進行搜索從而減輕傷員負擔,但機載視覺與多光譜完全依賴于環(huán)境中的可見光,在夜晚或光線較暗的環(huán)境下存在較大的制約;熱紅外成像技術分辨率較差,受環(huán)境溫度影響較大;聲音檢測更是對環(huán)境噪聲要求嚴格;生命雷達信號微弱及檢測距離近等缺點,給傷員搜尋工作帶來巨大挑戰(zhàn)。未來傷員搜尋技術應注重無源無約束式的搜尋方式,搜尋、生命監(jiān)測、通訊一體化,從而實現(xiàn)多技術的融合,高度無人化智能化,增加傷員搜尋的能力和效率。在目標救治中,目前應用最廣的是救援物資投送,然而當前的系統(tǒng)仍然充滿諸如高碰撞率、空域法規(guī)、傷害控制、噪音污染之類的問題。遠程醫(yī)療協(xié)助為遠程會診搭建了較為完美的應用平臺。對于后送無人機而言,存在的挑戰(zhàn)主要是戰(zhàn)場空域管理、網(wǎng)絡攻擊安全,在運輸過程中需提供適當護理級別的決策以滿足最終用戶的可接受性。
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