論文の概要: Real-Time Assessment of Bystander Situation Awareness in Drone-Assisted First Aid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03558v1
• Date: Fri, 03 Oct 2025 23:11:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.112562
• Title: Real-Time Assessment of Bystander Situation Awareness in Drone-Assisted First Aid
• Title（参考訳）: ドローン支援ファーストエイドにおける傍観者の状況認識のリアルタイム評価
• Authors: Shen Chang, Renran Tian, Nicole Adams, Nan Kong,
• Abstract要約: ドローンによるラピッドナロキソンの配達は、オピオイド過量緊急事態(OOEs)への対応に有望な解決策を提供する 人間-自律チーム(HAT)における傍観者状況認識(SA)の役割について考察する。 本稿では,グラフ埋め込みとトランスフォーマーモデルを用いた映像ベースリアルタイムSAアセスメントフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.986130179800924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rapid naloxone delivery via drones offers a promising solution for responding to opioid overdose emergencies (OOEs), by extending lifesaving interventions to medically untrained bystanders before emergency medical services (EMS) arrive. Recognizing the critical role of bystander situational awareness (SA) in human-autonomy teaming (HAT), we address a key research gap in real-time SA assessment by introducing the Drone-Assisted Naloxone Delivery Simulation Dataset (DANDSD). This pioneering dataset captures HAT during simulated OOEs, where college students without medical training act as bystanders tasked with administering intranasal naloxone to a mock overdose victim. Leveraging this dataset, we propose a video-based real-time SA assessment framework that utilizes graph embeddings and transformer models to assess bystander SA in real time. Our approach integrates visual perception and comprehension cues--such as geometric, kinematic, and interaction graph features--and achieves high-performance SA prediction. It also demonstrates strong temporal segmentation accuracy, outperforming the FINCH baseline by 9% in Mean over Frames (MoF) and 5% in Intersection over Union (IoU). This work supports the development of adaptive drone systems capable of guiding bystanders effectively, ultimately improving emergency response outcomes and saving lives.
• Abstract（参考訳）: 緊急医療サービス(EMS)が到着する前に、医療訓練を受けていない傍観者への救命の介入を延長することで、ドローンによる迅速なナロキソンの輸送はオピオイド過量緊急事態(OOE)への対応に有望な解決策を提供する。 人-自律チーム(HAT)における傍観者状況認識(SA)の重要性を認識し,DANDSD(Drone-Assisted Naloxone Delivery Simulation Dataset)を導入することで,リアルタイムSA評価における重要な研究ギャップに対処する。 この先駆的なデータセットは、医療訓練を受けていない大学生が、モック過剰の被害者に鼻腔内ナロキソンを投与する傍観者として働く、模擬OOEの期間中にHATをキャプチャする。 このデータセットを活用することで、グラフ埋め込みとトランスフォーマーモデルを用いて、リアルタイムに傍観者SAを評価する、ビデオベースのリアルタイムSAアセスメントフレームワークを提案する。 提案手法は,幾何学的,キネマティック,相互作用グラフなどの視覚的知覚と理解的手がかりを統合し,高性能なSA予測を実現する。 また、強い時間分割精度を示し、FINCHベースラインを平均フレーム(MoF)で9%、インターセクション・オーバー・ユニオン(IoU)で5%上回る。 この研究は、傍観者を効果的に誘導し、究極的には緊急対応の結果を改善し、命を救える適応型ドローンシステムの開発を支援する。

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