Johnsonin kriteerit l?mp?kuvauksen havaitsemiseksi ja tunnistamiseksi

Historiallinen tausta: 1950 -luvun lopulla Yhdysvaltain armeijan John W. Johnson suoritti uraauurtavia kokeita y?ll? - Vision -kuvan vahvistukset m??ritt?m??n kuinka paljon kuvan yksityiskohtia tarvitaan erilaisiin visuaalisiin teht?viin (Johnsonin kriteerit - Wikipedia). H?nen 1958 -lehdess? "Kuvanmuodostusj?rjestelmien analyysi", Johnson kertoi empiirisist? kynnysarvoista (viivaparien kohteessa), joita vaaditaan eri teht?viin (Johnsonin kriteerit - Wikipedia) (Johnsonin kriteerit - Wikipedia). T?m? tuli tunnetuksi Johnsonin kriteerit. Se mullisti anturin suunnittelun sallimalla insin??rien ennustaa, kuinka kaukana tavoite voidaan n?hd?, tunnistaa tai tunnistaa tietyiss? olosuhteissa (Johnsonin kriteerit - Wikipedia) (Johnsonin kriteerit - Wikipedia). N?it? kriteerej? k?ytt?m?ll? kehitettiin my?hemmin monia ennustavia malleja anturin suorituskyvyn arvioimiseksi erilaisissa toimintaolosuhteissa (Johnsonin kriteerit - Wikipedia) (Johnsonin kriteerit - Wikipedia).

Havaitseminen, tunnistaminen ja tunnistaminen (DRI)

Johnsonin kriteerit m??rittelev?t kolme ensisijaista visuaaliset teht?v?t:

• Havaitseminen: Tarkkailija vain huomaa, ett? esine on l?sn?. (T?ll? tasolla voidaan n?hd? vain ”m?ykky” tai muutos kohtauksessa.) Johnson havaitsi, ett? havaitseminen vaaditaan 1,0 ± 0,25 linjaparia Kohteen yli (Johnsonin kriteerit - Wikipedia).

• Tunnustaminen: Tarkkailija voi kertoa yleisen esinetyypin (esimerkiksi henkil?n erottaminen ajoneuvosta). T?m? vaatii lis?tietoja - alun perin 4,0 ± 0,8 linjaparia (Johnsonin kriteerit - Wikipedia).

• Tunnistaminen: Tarkkailija voi tunnistaa tietyn objektin (esim. Tietyn ajoneuvomalli tai tietty henkil?). T?m? on vaikein teht?v?, joka vaatii 6,4 ± 1,5 linjaparia (Johnsonin kriteerit - Wikipedia).

(Johnson totesi my?s keskipitk?n ”orientation” -vaiheen ~ 1,4 linjaparilla (Johnsonin kriteerit - Wikipedia), mutta nykyaikaiset keskustelut keskittyv?t usein DRI -teht?viin.) K?yt?nn?n tekniikan kannalta yksi viivapari vastaa noin kahta kuvapikseli? kohteen yli (Johnsonin kriteerit - Wikipedia). Nykyaikaisissa l?mp?kuvausvaatimuksissa n?m? kynnysarvot on usein py?ristetty 1, 3 ja 6 sykli? 50%: n todenn?k?isyydelle teht?v?n suorittaminen (Mik? on DRI, ja mihin se perustuu laskentaan?).

(Ilmainen mies siluettivektoritaide - Lataa 17 246+ miehen siluettikuvakkeet ja grafiikat - Pixabay) Kuva: Human - Muotoiltu kohde havainnoinnissa. At yl?reuna, kohde tuottaa vain tumman siluetin (tarpeeksi havaitsemiseen); Kun resoluutio (tai l?heisyys) kasvaa, kasvojen ja vaatteiden ominaisuudet syntyv?t, mik? mahdollistaa tunnistuksen ja viime k?dess? t?ydellisen tunnistamisen. Johnsonin kriteerit kvantifioivat, kuinka monta linjaparia yksityiskohta on jokaisessa vaiheessa (Johnsonin kriteerit - Wikipedia) (Mik? on DRI, ja mihin se perustuu laskentaan?).

Johnsonin kriteerit (resoluutiokynnykset)

Johnsonin alkuper?iset kriteerit on usein tiivistetty kunkin teht?v?n 50%: n onnistumisaste (jokaisen teht?v?n onnistumisaste (Johnsonin kriteerit - Wikipedia):

• Havaitseminen (objektin l?sn?olo): ~ 1,0 linjapari tavoitteella (50% todenn?k?isyys) (Johnsonin kriteerit - Wikipedia).

• Tunnistus (objektiluokka): ~ 4,0 linjaparia kohteeseen (Johnsonin kriteerit - Wikipedia).

• Tunnistaminen (erityinen objekti): ~ 6.4 Linjaparit kohteeseen (Johnsonin kriteerit - Wikipedia).

N?iss? arvoissa on korkea tavoite - taustakontrasti ja ihanteellinen tarkkailija. (Jokainen rivipari on yht? suuri kuin kaksi anturipikseli?, kuten esimerkiksi 1,0 linjapari ≈ 2 pikseli? kohteen leveyden poikki (Johnsonin kriteerit - Wikipedia).) Monet j?rjestelm?t mainitsevat yksinkertaistetut ”DRI” -numerot 1 - 3 - 6 sykli? (linjaparit) havaitsemista varten - Tunnistaminen - Tunnistaminen vastaavasti (vastaavasti (Mik? on DRI, ja mihin se perustuu laskentaan?). Esimerkiksi Naton ohje k?ytt?? suunnilleen yht? sykli? havaitsemiseen, 3 tunnistamiseen ja 6 tunnistamiseen (Mik? on DRI, ja mihin se perustuu laskentaan?). (Yhdysvaltain armeijan p?ivitetty HANKKIA Kriteerit k?ytt?v?t jopa 0,75, 1,5, 3 ja 6 sykli? puhdistettujen teht?vien havaitsemiseksi, luokittelemiseksi, tunnistamiseksi, heijastamiseksi (heijastavat (Johnson -kriteerien historia ja kehitys).)

Johnsonin kriteerit ilmaistaan ??usein todenn?k?isesti: annetaan N Kohteen syklit, on vastaava todenn?k?isyys suorittaa jokainen teht?v? oikein (yleens? sigmoidi - kuten 50% taulukon kynnysarvoilla). Sit? k?ytet??n kuitenkin yleisimmin ”peukalos??nt?ksi”, joka liittyy vaadittavaan ratkaisuun teht?v??n.

Matemaattinen perusta (resoluutio ja alue)

Se ratkaisevien syklien lukum??r? Kohteen yli riippuu kohteen koosta, valikoimasta, anturioptiikasta ja pikselist?. Yksinkertaisen nastarei?n tai ohuen linssimallin suhteen (pieni - kulman likiarvo) l?ytyy (Autonomisten ajoneuvojen perustavanlaatuinen kuvantamisj?rjestelm?analyysi):

jossa n on kohteen syklien lukum??r?, h_o on kohteen ominaiskoko (m), f on linssin polttov?li (samat yksik?t kuin Pixel Pitch), p on pikselikentt? (et?isyys pikselikeskusten v?lill?) ja R on kohteen alue. T?m? kaava kuvaa intuitiivisia vaikutuksia: suurempi kohde (tai pidempi polttov?li) kasvaa n, kun taas suurempi pikseli tai pidempi et?isyys pienenee n (Autonomisten ajoneuvojen perustavanlaatuinen kuvantamisj?rjestelm?analyysi). Jos N Syklej? vaaditaan (Johnsonin taulukosta) tietyn teht?v?n, havaitsemisalue voidaan ratkaista

Esimerkiksi tavoitekoon tai polttov?lin kaksinkertaistaminen kaksinkertaistaa kiinte?n havaitsemisalueen N (Autonomisten ajoneuvojen perustavanlaatuinen kuvantamisj?rjestelm?analyysi). Samoin pikselin s?velkorkeuden puolittaminen (ts. Suurempi anturin resoluutio) kaksinkertaistaa alueen. L?mp?kameran spec - arkkia k?ytt?v?t n?it? kaavoja usein d/r/I -alueiden arvioimiseksi ihanteellisissa olosuhteissa.

Havaitsemisalueeseen vaikuttavat tekij?t

Yll? oleva yksinkertainen alue kaava olettaa t?ydellisen kontrastin ja selke?t olosuhteet. K?yt?nn?ss? monet tekij?t vaikuttavat havaitsemis- ja tunnistusalueeseen:

• Kohteen koko ja kontrasti: Suuremmat (korkeammat tai leve?mm?t) kohteet ovat n?kyviss? suuremmilla et?isyyksill?; Samoin kohde, jolla on korkeampi infrapunakontrasti (esim. Kuumempi vs. viile?mpi kuin tausta), on helpompi havaita. L?mp?kameroille yleinen oletus on ～2 ° C: n l?mp?tilaero taustasta luotettavan havaitsemiseksi. Pienemm?t tai matalat - Kontrastikohteet vaativat enemm?n syklej? (siten l?hemp?n? alueita).

• Anturin resoluutio ja optiikka: Kuten on osoitettu, hienommat pikselit (pienemm?t p) ja pidempi polttov?li f Lis?? alue. My?s anturin modulaation siirtofunktio (MTF) ja optinen laatu vaikuttavat yksityiskohtien siirt?miseen. Johnsonin sanojen mukaan parempi optiikka (korkeampi MTF) v?hent?? tehokkaasti tietyn teht?v?n vaadittavat syklit (Autonomisten ajoneuvojen perustavanlaatuinen kuvantamisj?rjestelm?analyysi).

• Ilmakeh?n olosuhteet: Oikeat ilmapiirit heikent?v?t infrapunasignaaleja. Sateen, sumun tai p?lyn vaikutukset voivat v?hent?? voimakkaasti et?isyytt?. Yksinkertaiset mallit k?ytt?v?t oluen lakia (f_t = exp (- r/l_r)) Laske siirto aallonpituudella (Johnson -kriteerien historia ja kehitys). Empiiriset tutkimukset osoittavat, ett? sumu ja raskas s?? voi dramaattisesti pienent?? havaitsemistodenn?k?isyytt?, jopa IR: ss? (Johnson -kriteerien historia ja kehitys). L?mp? IR k?rsii v?hemm?n vesih?yryst? kuin n?kyv? valo, mutta haitallinen s?? lyhent?? edelleen huomattavasti (Johnson -kriteerien historia ja kehitys) (Johnson -kriteerien historia ja kehitys).

• Tausta sotku: Korkea - sotkuinen tausta tekee havaitsemisesta vaikeamman. Kokeet osoittavat, ett? ”alhaisissa sotkuissa” -kohtauksissa Johnsonin kynnysarvot voivat olla niin pieni? kuin ~ 0,5 sykli? havaitsemiseksi, mutta ”korkeissa sotkuissa” kohtauksissa 2,5 sykli? voidaan tarvita 50%: n havaitsemiseksi (Johnson -kriteerien historia ja kehitys). K?yt?nn?ss? naamioitu tai visuaalisesti monimutkainen tausta vaatii usein tavoitteen kontrastia tai resoluutiota selv?sti Johnsonin v?hint??n.

• Signaali - Melusuhde (SNR) ja anturin kohina: L?mp?ilmaisimilla on kohina (NETD) ja rajoitettu dynaaminen alue. Heikko l?mm?n allekirjoitus tai korkea anturin kohina nostaa tehokkaasti tarvittavat syklit. Tutkimukset korostavat, ett? matala SNR toimii kuin ep?selv?: se heikent?? kuvanlaatua ja v?hent?? tehokasta aluetta (Johnson -kriteerien historia ja kehitys).

Yhdess? n?m? tekij?t tarkoittavat, ett? Johnsonin kriteerit antavat idealisoituja alueita. Mink? tahansa k?yt?nn?n laskelman on sis?llett?v? ilmakeh?n l?p?isy, kohteen kontrasti, anturin kohina jne. Esimerkiksi Leonardo Drs toteaa, ett? Johnsonin kaavat olettavat ”runsaasti signaalia” (hyv? kontrasti ja alhainen kohina) ja selke? ilma. Yleens? realistinen alueyht?l? kertoo yksinkertaisen kaavan n?kyvyyden tai l?hetystermin avulla ilmakeh?n huomioon ottamiseksi.

Esimerkkilaskelmat

Yll? olevia kaavoja k?ytt?m?ll? voidaan arvioida tietyn kameran ja kohteen D/R/I -alueet. Esimerkiksi:

• Esimerkki: 2m pitk? henkil? (h_o = 2m) l?mp?kameran kuvaaminen f = 50 mm ja pikselin s?velkorkeus p = 20 um (= 0,02 mm). Johnsonin 1 - syklikynnyksen k?ytt?minen havaitsemiseen,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ teksti {m} \ kertaa 50 \, \ teksti {mm}} {2 \ kertaa 0,02 \, \ teksti {mm} \ kertaa 1} \ noin 2500 \ \ teksti {m}.$$

  Tunnistamiselle (≈3 sykli?) ja tunnistamiselle (≈6 sykli?) alueille tulee ≈833M ja ≈417M (koska $ r \ propto1/n $).

• Valmistajan esimerkki: Leonardo DRS -sovellushuomautus antaa ihmisen kohteen (kriittinen ulottuvuus ~ 0,95 m) ja kameran, jossa on 17 um pikseli? ja 16,75 mm: n polttov?li. 3 - Syklitunnistusteht?v?lle he laskevat 50%: n havaitsemisalueen noin 157 metri?. (Samoilla numeroilla kaavamme tuottaa $ r \ noin (0,95 \ kertaa 16,75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ noin157 $ m, vastaa heid?n esimerkki?.)

• Tyypilliset arvot: Ihanteellisissa olosuhteissa (hyv? kontrasti, selke? ilma) Johnsonin s??nt? - peukalo ennustaa ihmisen havaitsemisen muutaman kilometrin luokkaa. Esimerkiksi yksi l?hde mainitsee ~ 2000M: n havaitsemisen, ~ 667M tunnistuksen ja ~ 333M tunnistamisen 1,8 m henkil?lle (Mik? on DRI, ja mihin se perustuu laskentaan?).

N?m? esimerkit osoittavat, kuinka Johnsonin kriteerit voidaan soveltaa suoraan yksinkertaisella aritmeettisella tavalla. Todelliset alueet k?yt?nn?ss? ovat usein alhaisemmat edell? mainittujen tekij?iden vuoksi.

Sovellukset

Johnsonin kriteerej? k?ytet??n laajasti suunnittelussa ja arvioinnissa l?mp?kuvausj?rjestelm?t Monien kenttien v?lill?:

• Sotilaallinen ja puolustus: Anturien tekniset tiedot Night - Vision Scopes, l?mp?kohteet ja valvonta luetellaan usein D/R/I -alueet, jotka perustuvat Johnsonin kriteereihin (Johnsonin kriteerit - Wikipedia). Tavoitteen hankinta ja tunnustus (yst?v? vs. vihollinen) y?ll? luottavat n?ihin arvioihin. Monet kentt?k?sikirjat ja hankinta -asiakirjat viittaavat 1 - 3 - 6 S??nt? - - Aseiden peukalon - kiinnitetyt IR -n?ht?vyydet.

• Haku ja pelastus / turvallisuus: K?SITTELY- tai asennetut l?mp?kamerat, joita k?ytettiin kadonneiden henkil?iden l?yt?miseen tai keh?n tarkkailuun, k?ytt?v?t my?s DRI -mittareita. Esimerkiksi pelastusryhm?t voivat vaatia kameraa, joka voi havaita ihminen 1 km: ss? ja tunnistaa 400 metrin p??ss?. Johnsonin kriteerit tarjoavat perustason t?llaisille eritelmille.

• Valvonta ja lainvalvonta: Rajapartio, villiel?inten seuranta ja tunkeutumisen havaitsemisj?rjestelm?t k?ytt?v?t n?it? kriteerej? ennustaakseen, kuinka kaukana anturi voi poimia ihmisen tai ajoneuvon y?ll?. (Jotkut standardit virallistavat Johnson -teht?v?t; esim. Nato k?ytt?? D, R, I -luokituksia kuvantamisvaatimuksissa.)

Kummassakin tapauksessa Johnsonin kriteerit auttavat k??nt?m??n anturiparametrit (resoluutio, optiikka, pikselin koko) intuitiiviseksi suorituskykymittariksi (alue tyypillisen kohteen havaitsemiseksi tai tunnistamiseksi).

Rajoitukset ja nykyaikaiset mukautukset

Hy?dyllisyydest??n huolimatta Johnsonin kriteerit ovat t?rkeit? rajoitukset. Se on empiirinen, idealisoitu malli, joka j?tt?? pois monia todellisia - Maailmanvaikutuksia:

• Yksinkertaistetut olosuhteet: Se olettaa yhdenmukaisen taustan, runsaasti kohteen kontrastia ja kaivoa - kalibroidun tarkkailijan. Se ei ota huomioon sotkua tai naamiointia. K?yt?nn?ss? kohde monimutkaisella taustalla voi vaatia enemm?n resoluutiota kuin Johnsonin nimellisarvot (Johnson -kriteerien historia ja kehitys).

• Ohittaa ymp?rist?vaikutukset: Alkuper?iset kriteerit eiv?t sis?ll? s??- tai ilmakeh?n vaimennusta. Tutkimukset korostavat sit? Ei yksinkertaista mallia vangitsee t?ysin sumu-, sade- ja savuvaikutukset (Johnson -kriteerien historia ja kehitys) (Johnson -kriteerien historia ja kehitys). Nykyaikaiset j?rjestelm?t moninkertaistuvat usein ilmakeh?n l?hetystermill? tai k?ytt?v?t empiirisi? n?kyvyysmalleja.

• Ihmisen tekij?t: Johnsonin ty? k?ytti muutamaa koulutettua tarkkailijaa valvotuissa olosuhteissa; Se j?tt?? huomioimatta tarkkailijoiden koulutuksen, huomion, v?symyksen jne. Muutokset, yksil?iden v?lill? voi olla merkitt?vi? eroja todellisessa havaitsemistodenn?k?isyydess? (Johnson -kriteerien historia ja kehitys).

• Signaali ja k?sittely: Malli kohtelee kuvaa ik??n kuin rajoittaa vain geometria (pikselit ja optiikka). Se ei sis?ll? anturin kohinaa (NETD), dynaamista aluetta tai kuvank?sittelyparannuksia. Mahdolliset laivalla teroitus- tai videoalgoritmit voivat parantaa tehokasta resoluutiota, mik? tarkoittaa, ett? todelliset kamerat ylitt?v?t usein paljaat Johnson -rajat.

• Todenn?k?isyyden painopiste: Kriteerit on m??ritelty ~ 50%: n todenn?k?isyydelle. He eiv?t kuvaile, kuinka suorituskyky paranee enemm?n tarkkuuden ulkopuolella kynnyksen ulkopuolella, eiv?tk? ne kaappaa v??ri? - h?lytysnopeuksia tai ROC -k?yri?.

N?iden aukkojen takia nykyaikaiset valikoiman suorituskykymallit laajentavat Johnsonin l?hestymistapaa. Esimerkiksi Yhdysvaltain armeijan HANKKIA Metodologia s??t?? syklivaatimuksia (0,75 sykli? havaitsemiseksi jne.) Laajemman testauksen perusteella (Johnson -kriteerien historia ja kehitys). Monet analyysity?kalut integroivat nyt MTF-, SNR- ja ilmakeh?n mallit nimenomaisesti. Jotkut sis?lt?v?t oluen - LAMBERT -vaimennuksen (kuten vuonna J - elokuva/T - Met malleja (Johnson -kriteerien historia ja kehitys) tai sotkuiset mittarit. Toiset korvaavat kovat kynnysarvot tilastollisella havaitsemisteorialla (esim. Vastaanottimen k?ytt?ominaisuusk?yr?t). Kuitenkin Johnsonin kriteerit ovat edelleen peruskonsepti ja nopea ensimm?inen - tilausopas l?mp?kuvausalueelle.

Yhteenvetona, Johnsonin kriteerit yhdist?v?t infrapuna -anturin alueellisen resoluution kohteen n?kemisen k?yt?nn?n teht?viin. Ilmaisemalla havaitsemisen, tunnistamisen ja tunnistamisen "linjaparien kohteena", se tarjoaa insin??reille suoraviivaisen tavan laskea kuinka pitk?lle tietty kamera voi suorittaa jokaisen teht?v?n ihanteellisissa olosuhteissa (Johnsonin kriteerit - Wikipedia) (Autonomisten ajoneuvojen perustavanlaatuinen kuvantamisj?rjestelm?analyysi). Vaikka on otettava huomioon reaaliset - maailman tekij?t kaikissa yksityiskohtaisissa suunnittelussa, Johnsonin kriteerit tukevat edelleen useimpia l?mp?kameran eritelmi? ja suoritusarvioita (Johnsonin kriteerit - Wikipedia) (Johnson -kriteerien historia ja kehitys).

L?hteet: Keskeiset m??ritelm?t ja arvot ovat Johnsonin alkuper?isest? teoksesta (Johnsonin kriteerit - Wikipedia) ja yhteenvedot kirjallisuudessa (Johnsonin kriteerit - Wikipedia) (Mik? on DRI, ja mihin se perustuu laskentaan?). Tunnistusalueen laskelmat seuraavat ohut - linssikaavia kuvantamisanalyysiss? (Autonomisten ajoneuvojen perustavanlaatuinen kuvantamisj?rjestelm?analyysi). Ymp?rist?- ja sotkuiset vaikutukset on dokumentoitu seuraavissa - UP -tutkimuksissa (Johnson -kriteerien historia ja kehitys) (Johnson -kriteerien historia ja kehitys). K?yt?nn?n esimerkkej? ja oletuksia on per?isin valmistajilta ja teknisilt? raporteilta (Mik? on DRI, ja mihin se perustuu laskentaan?).