Las misiones de búsqueda y rescate (SAR) requieren métodos de búsqueda fiables para localizar sobrevivientes, especialmente en entornos desafiantes. La introducción de vehículos aéreos no tripulados (UAV) puede mejorar la eficiencia de las misiones SAR al mismo tiempo que aumenta la seguridad de todos los involucrados. Motivados por esto, experimentamos con la búsqueda autónoma de humanos en un entorno kárstico mediterráneo. Los UAV son dirigidos utilizando el método de control ergódico de cobertura de área impulsado por la ecuación de calor (HEDAC) basado en la densidad de probabilidad y la función de detección conocidas. El marco de detección consiste en un modelo de búsqueda probabilística, un sistema de control de movimiento y detección de objetos que permite calcular la probabilidad de detección del objetivo. Este artículo se centra en la validación experimental del marco de detección propuesto. La densidad de probabilidad uniforme, lograda al asignar tareas adecuadas a 78 voluntarios, asegura la probabilidad uniforme de encontrar objetivos. El modelo de detección se basa en el modelo You Only Look Once (YOLO) entrenado en una base de datos de imágenes ortofoto recopiladas previamente. La búsqueda experimental se planifica y lleva a cabo cuidadosamente, registrando tantos parámetros como sea posible. El análisis exhaustivo incluye el sistema de control de movimiento, la detección de objetos y la validación de la búsqueda. La evaluación del rendimiento de detección y búsqueda indica fuertemente que el modelo de detección en el algoritmo de control del UAV está alineado con los resultados del mundo real.