几年前，一位苏格兰登山者在从布洛阿特峰——巴基斯坦和中国边境一座险峻的26400英尺高的喜马拉雅山峰——下降时，从冰崖上坠落。他的团队推断发生了事故，因为他没有返回，并认为他不可能幸存，于是继续前往较低的营地。当其他登山者在那里听到失踪登山者的消息时，他们认为也许可以提供帮助：他们碰巧有一架无人机。也许他们可以尝试找到这个人或他的遗体？
登山者们放飞了四旋翼飞行器，并用它的摄像头扫描了登山者疑似所处的位置，克服了寒冷和大风。尽管孤身一人且没有补给品达36小时，但他奇迹般地活着——用冰爪紧紧抓住冰冷的悬崖峭壁。他被标记了GPS坐标，救援队在数小时内找到了他，结束了这场可怕的磨难。根据2019年发表在《荒野与环境医学》上的一项案例研究，“如果没有使用无人机，找到登山者并执行如此高效的救援是不太可能的。”
这位登山者是每年在野外迷路、受伤或丧生的数千人之一。采蘑菇的人迷失方向，徒步旅行者扭伤脚踝，登山者“被困在悬崖上”，发现自己身处既上不去又下不来的地方。志愿者搜索和救援 (SAR) 队通常需要介入。在生存时钟滴答作响的情况下，执行搜索任务的 SAR 队通常不得不靠猜测进行侦察，并一丝不苟地徒步梳理大片偏远地区。传统上，如果他们大致知道失踪人员在哪里——但需要，比如说，攀登岩壁才能到达那个人——他们将不得不从现场收集地理情报。但随着 SAR 队能够获得更便宜且易于使用的无人机，所有这一切现在都在发生变化，这有助于他们更快地找到失踪人员，同时确保救援人员更安全。
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危险、肮脏和苦差事
科罗拉多州查菲县南部搜救队在 2018 年开始使用遥控飞行器，仅仅是因为一名队员购买并捐赠了四架商用摄像无人机。据无人机项目负责人比尔·桑普尔称，如今，这支 SAR 队还获得了一种新型号，其价格只有原来的一半，并且专为公共服务而非电影摄影而设计。无人机从移动指挥中心——一辆装有两台用于观看摄像头馈送的大型显示器和用于为电池充电的发电机货运拖车——部署。该团队的一些持证成员操作无人机。
无人机操作员目前正在接受培训，使用这些机器帮助他们的团队进行急流救援，寻找掉入阿肯色河的人。“你可以跳上木筏，然后以每小时八英里的速度顺流而下，”桑普尔说，试图在搜索的同时避开巨石或其他危险。“或者你可以使用无人机，你可以以每小时 25 或 30 英里的速度顺流而下，风险要小得多。”
从无人机上俯瞰科罗拉多州沙瓦诺山南侧陡峭的麦考伊峡谷的景色。救援人员已将安全带放到一名男子身上，准备将其吊起至安全地带。
查菲县南部搜救队
查菲县南部搜救队现在将无人机用于大约 20% 的任务——对于使用传统技术的搜救人员来说，这些任务将属于桑普尔称之为“3D”的类别。
“把危险的工作给我”（例如侦察险峻的悬崖），他说。或者把肮脏的工作给他，他继续说道——例如，他的团队曾在沼泽中跋涉寻找失踪人员。最后，让无人机侦察员承担苦差事，例如乏味地搜索大片区域。在查菲县，这可能意味着树线以上的陡峭山坡。“如果你的能见度良好，你可以在一小时内用无人机覆盖近一平方英里的区域，”桑普尔说。人和他们的脚和眼睛要慢得多，并且需要花费更多宝贵的时间才能到达山顶。
无人机的视角
这些无人机应用反映了全国各地的其他成功案例。例如，去年秋天，一架无人机发现了一名失踪的徒步旅行者，他从洛杉矶北部的一个悬崖上坠落了数百英尺。当空中飞行器与人工智能软件结合使用时，它们甚至更有用，人工智能软件可以快速解析无人机的视频馈送，并且通常比人眼更快地识别出自然景观中的人。一款名为 Loc8 的软件就是这样，它在照片或视频帧中寻找特定的颜色，寻找肉眼可能会忽略的成簇像素——例如，如果报告称失踪的登山者穿着橙色外套，则会寻找一丝橙色。
这种类型的计算机视觉是国际学术界积极研究的领域。由于台式电脑在野外可能很不方便，苏格兰的研究人员正在创建足够简单的物体检测软件，以便在手机上运行。克罗地亚的两名科学家训练了一个神经网络，使用主要为其地区搜索和救援行动收集的无人机图像数据集来识别人类。
在奥地利，计算机科学家创建了在树木覆盖下发现人类的技术，即使对于物体检测算法来说也是如此。在 2020 年至 2024 年间发表的论文中，林茨约翰内斯开普勒大学的计算机科学家奥利弗·宾伯一直在追求“空中光学切片”的想法。这项技术有助于弥补无人机摄像头通常镜头较小的事实。“这意味着你捕捉到的所有东西，无论它离摄像头有多远，都在焦点上，”他解释道。
更大的镜头可以让操作员放大特定的焦距，使图像的其余部分模糊。例如，在森林区域中，用户可以故意模糊树梢，同时保持其下方的地面处于焦点。有了足够大的镜头，树叶变得非常失焦，以至于其反射光会分散在整个画面中。“遮挡树木仍然在图像中，”宾伯说。“但是图像信号已被大大削弱，以至于它们消失了。”剩下的就是它们下方清晰的特征——例如，希望是一个迷路或受伤的人。
一辆拖车内部，作为查菲县南部搜救队的无人机控制中心。左侧显示器上的地图显示了无人机的位置和起飞点，而另一个显示器（右侧）显示了飞行员的视野，包括来自无人机的实时视频馈送。
查菲县南部搜救队
宾伯的方法模拟了一个带有更大镜头的摄像头，以模仿聚焦效果。（对于他的目的而言，“更大”意味着宽度为数米——对于小型四旋翼飞行器来说显然是不切实际的。）本质上，它结合了从单个无人机按顺序捕获的图像或从无人机群同时捕获的图像。将这些多张图像合成为一张连贯的图片，可以实现锐化效果。“这项技术，”他说，“可以实时消除遮挡”，以数字方式将树叶拉回以显示下面的东西。已发表的测试涉及单架无人机和模拟的无人机群，但《科学》杂志即将发表的一篇论文描述了一项使用物理无人机群的研究。
宾伯说，利用从合成大镜头收集的数据，他的研究小组使用神经网络——类似于其他团队为 SAR 应用开发的神经网络——来挑选和跟踪人形物体。他补充说，在他们较新的无人机群研究中，他们还发展到“异常检测”：在树木下搜索可能“在颜色、温度或运动模式方面异常”的东西，然后跟踪它们。然后，SAR 队可以专门检查这些异常情况，以寻找人员迹象。
在他们的测试中——人们躲在树林里，而摄像无人机在他们上方飞行——研究人员发现，当他们使用单架无人机寻找静止的人时，他们超过90%的时间找到了他们的目标。“失踪”人员移动时，无人机群也产生了类似的结果。
像宾伯的工具可能与他人的研究成果相结合，例如可以绘制无人机最佳飞行路径的软件，用于人员搜索。无人机甚至可以帮助进行无线电通信，充当增强信号的转发器，在救援人员经常发现自己的陡峭和偏远地区。在犹他州南部，一个 SAR 队帮助研究人员测试了这样一个系统，他们跋涉到通常难以连接的位置。他们能够毫无问题地回拨基地。在英国，沃里克郡搜救队甚至与维珍公司合作测试了一种无人机，该无人机可以直接向救援人员提供 5G 连接，无论他们身在何处。
虽然人仍然是搜索和救援工作的核心，但无人机可以成为有用的合作伙伴。对于退休工程师桑普尔来说，弄清楚这在查菲县的意义是很有意义的。“我只是喜欢解决问题，”他说。“这就是工程师所做的事情：解决问题。让无人机在空中飞行并尝试用它们找到人就是这样。”无论是有机眼睛还是合成眼睛先发现他们，迷路或受伤的人都会同样感激。