{rfName}
Au

Licencia y uso

Icono OpenAccess

Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Cruz Ulloa CAutor (correspondencia)Cruz Ulloa, ChristyanAutor o CoautorDel Cerro JAutor o CoautorBarrientos AAutor o Coautor

Compartir

27 de febrero de 2023
Publicaciones
>
Artículo

Autonomous victim detection system based on deep learning and multispectral imagery

Publicado en: MACHINE LEARNING: SCIENCE AND TECHNOLOGY. 4 (1): 15018- - 2023-03-01 4(1), DOI: 10.1088/2632-2153/acb6cf

Autores:

Ulloa, CC; Garrido, L; Del Cerro, J; Barrientos, A
[+]

Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Ctr Automatica & Robot, Consejo Super Invest Cient, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor

Resumen

Post-disaster environments resulting from catastrophic events, leave sequels such as victims trapped in debris, which are difficult to detect by rescuers in a first inspection. Technological advances in electronics and perception have allowed the development of versatile and powerful optical sensors capable of capturing light in spectrums that humans cannot. new deep learning techniques, such as convolutional neural networks (CNNs), has allowed the generation of network models capable of autonomously detecting specific image patterns according to previous training. This work introduces an autonomous victim detection system to be deployed by using search and rescue robots. The proposed system defines new indexes based on combining the multispectral bands (Blue, Green, Red, Nir, Red Edge) to obtain new multispectral images where relevant characteristics of victims and the environment are highlighted. CNNs have been used as a second phase for automatically detecting victims in these new multispectral images. A qualitative and quantitative analysis of new indexes proposed by the authors has been carried out to evaluate their efficiency in contrast to the state-of-the-art ones. A data set has been generated to train different CNN models based on the best obtained index to analyze their effectiveness in detecting victims. The results show an efficiency of 92% in automatically detecting victims when applying the best multispectral index to new data. This method has also been contrasted with others based on thermal and RGB imagery to detect victims, where it has been proven that it generates better results in situations of outdoor environments and different weather conditions.
[+]

Palabras clave

convolutional neural networksfusionmultispectral imagemultispectral indexsearch and rescue roboticsArtificial visionConvolutional neural networksInformation extractionMultispectral imageMultispectral indexSearch and rescue robotics

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista MACHINE LEARNING: SCIENCE AND TECHNOLOGY debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 15/134, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Multidisciplinary Sciences.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.42. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.19 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-24, el siguiente número de citas:

  • WoS: 10
  • Scopus: 12
  • Google Scholar: 5
[+]

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 23.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 23 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 16.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 4 (Altmetric).
  • El número de menciones en medios de comunicación: 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/93009/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 35
  • Descargas: 25
[+]

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (CRUZ ULLOA, CHRISTYAN MARIO) y Último Autor (BARRIENTOS CRUZ, ANTONIO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido CRUZ ULLOA, CHRISTYAN.

[+]