Cilj ovog doktorskog rada je razviti inovativni sustav za detekciju osoba na snimkama bespilotnih letjelica u akcijama traganja i spašavanja na neurbanim područjima. Razvijeni sustav testiran je na snimkama bespilotne letjelice neurbanog područja kontinentalnog dijela Hrvatske. Temelji se na uspješnoj implementaciji detektora objekata korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža. Za potrebe istraživanja kreiran je namjenski skup označenih slika nazvan SARD. Skup sadrži slike osoba snimljene iz ptičje perspektive na neurbanom području u različitim scenarijima tipičnim za akcije traganja i spašavanja s oznakama osoba. U eksperimentima su korišteni aktualni detektori objekata poput Faster R-CNN, YOLOv4, RetinaNet i Cascade R-CNN te YOLOv8. Nadalje, predložena su dva načina rada: detekcija na snimkama tijekom potrage u realnom vremenu na terenu i analiza prethodno snimljenog materijala. U slučaju naknadne analize snimaka, kako bi zemaljski timovi pristupili traženoj osobi potrebno je znati njenu geolokaciju. Pomoću podataka pohranjenih u slici i koordinate detektirane osobe na slici, predlaže se metoda za određivanje geolokacije tražene osobe. Za osobu koja miruje (najčešći scenarij u akcijama traganja i spašavanja) i koja je detektirana na više slika preporuča se koristiti algoritam mjerenja presjeka, dok u slučaju da se osoba giba ili je detektirana na samo jednoj slici, najbolji rezultati postignuti su korištenjem algoritma koji u obzir uzima i visinu terena na kojem se vrši potraga. Zaključno je prikazan prototip sustava koji sjedinjuje sve navedene cjeline.