Criterios de Johnson para a detección e reco?ecemento de imaxes térmicas

Antecedentes históricos: A finais dos anos cincuenta, John W. Johnson, do exército dos Estados UnidosCriterios de Johnson - Wikipedia). No seu papel de 1958 "Análise dos sistemas de formación de imaxes", Johnson informou de limiares empíricos (pares en li?a nun obxectivo) necesarios para diferentes tarefas (Criterios de Johnson - Wikipedia) (Criterios de Johnson - Wikipedia). Isto co?eceuse como Os criterios de Johnson. Revolucionou o dese?o do sensor permitindo aos enxe?eiros predicir o lonxe que se pode ver, reco?ecer ou identificar un obxectivo en condicións dadas (Criterios de Johnson - Wikipedia) (Criterios de Johnson - Wikipedia). Usando estes criterios, moitos modelos predictivos foron desenvolvidos despois para valorar o rendemento do sensor en diferentes condicións operativas (Criterios de Johnson - Wikipedia) (Criterios de Johnson - Wikipedia).

Tarefas de detección, reco?ecemento e identificación (DRI)

Os criterios de Johnson define tres primarios tarefas visuais:

• Detección: O observador simplemente advirte que un obxecto está presente. (A este nivel, só se pode ver un "blob" ou un cambio na escena.) Johnson descubriu que a detección requiría aproximadamente 1,0 ± 0,25 pares de li?a a través dun obxectivo (Criterios de Johnson - Wikipedia).

• Reco?ecemento: O observador pode dicir o tipo xeral de obxecto (por exemplo, distinguir a unha persoa dun vehículo). Isto require máis detalles - orixinalmente sobre 4,0 ± 0,8 pares de li?a (Criterios de Johnson - Wikipedia).

• Identificación: O observador pode identificar o obxecto específico (por exemplo, un modelo de vehículo en particular ou unha persoa específica). Esta é a tarefa máis difícil, requirindo aproximadamente 6,4 ± 1,5 pares de li?a (Criterios de Johnson - Wikipedia).

(Johnson tamén observou un paso intermedio de "orientación" a ~ 1,4 pares de li?a (Criterios de Johnson - Wikipedia), pero as discusións modernas a miúdo céntranse nas tarefas de DRI.) En termos prácticos de enxe?ería, unha parella de li?a corresponde a aproximadamente dous píxeles de imaxe en todo o obxectivo (Criterios de Johnson - Wikipedia). Nas especificacións modernas de imaxe térmica, estes limiares son frecuentemente redondeados 1, 3 e 6 ciclos por un 50% de probabilidade de realizar a tarefa (En que é DRI, e en que se basea para o cálculo?).

(Arte vector de silueta gratuíta - Descargar 17.246+ iconas e gráficos de silueta de home - Pixabay) Figura: Un obxectivo humano - en forma de observación. AT Lonxe, o obxectivo só produce unha silueta escura (suficiente para a detección); A medida que a resolución (ou a proximidade) aumenta, xorden as características faciais e de roupa, permitindo o reco?ecemento e en última instancia a identificación completa. Os criterios de Johnson cuantifican cantos pares de detalles son necesarios en cada etapa (Criterios de Johnson - Wikipedia) (En que é DRI, e en que se basea para o cálculo?).

Criterios de Johnson (limiares de resolución)

Os criterios orixinais de Johnson resúmense a miúdo do seguinte xeito para unha taxa de éxito do 50% de cada tarefa (Criterios de Johnson - Wikipedia):

• Detección (presenza do obxecto): ~ 1,0 par de li?as no obxectivo (50% de probabilidade) (Criterios de Johnson - Wikipedia).

• Reco?ecemento (clase de obxecto): ~ 4.0 pares de li?a no obxectivo (Criterios de Johnson - Wikipedia).

• Identificación (obxecto específico): ~ 6,4 pares de li?a no obxectivo (Criterios de Johnson - Wikipedia).

Estes valores asumen un alto obxectivo - contraste de fondo e un observador ideal. (Cada par de li?a é igual a dous píxeles de sensores, polo que por exemplo, 1,0 par de li?a ≈ 2 píxeles a través do ancho do obxectivo (Criterios de Johnson - Wikipedia).) Moitos sistemas citan os números "DRI" simplificados de 1 - 3 - 6 ciclos (pares de li?a) para a detección - Reco?ecemento - Identificación, respectivamente (En que é DRI, e en que se basea para o cálculo?). Por exemplo, unha directriz da OTAN usa aproximadamente 1 ciclo para a detección, 3 para o reco?ecemento e 6 para a identificación (En que é DRI, e en que se basea para o cálculo?). (O exército dos Estados Unidos actualizouse Adquirir Os criterios incluso usan 0,75, 1,5, 3 e 6 ciclos para detectar, clasificar, reco?ecer, identificar, reflectir tarefas refinadas (Historia e evolución dos criterios de Johnson).)

Os criterios de Johnson adoitan expresarse probabilisticamente: dado N Ciclos en destino, hai unha correspondente probabilidade de realizar correctamente cada tarefa (normalmente sigmoide - como, cun 50% nos limiares tabulados). Non obstante, úsase máis comúnmente como "regra xeral" relacionando a resolución necesaria para a tarefa.

Base matemática (resolución e rango)

O Número de ciclos resolvibles A través dun obxectivo depende do tama?o do obxectivo, o rango, a óptica de sensores e o tama?o do píxel. Para un simple modelo de lente ou lente delgado (aproximación de pequenos - ángulo), atópase (Análise fundamental do sistema de imaxe para vehículos autónomos):

onde n é o número de ciclos no obxectivo, H_O é o tama?o característico do obxectivo (M), f é a distancia focal da lente (as mesmas unidades que o píxel), p é o ton de píxel (distancia entre centros de píxeles) e R é o rango ata o obxectivo. Esta fórmula capta efectos intuitivos: aumenta un obxectivo maior (ou a distancia focal máis longa) n, mentres que un píxel máis grande ou un rango máis longo diminúe n (Análise fundamental do sistema de imaxe para vehículos autónomos). Se N Os ciclos son necesarios (da táboa de Johnson) para unha determinada tarefa, o Rango de detección pódese resolver como

Por exemplo, duplicando o tama?o do obxectivo ou a distancia focal duplica o rango de detección por un fixo N (Análise fundamental do sistema de imaxe para vehículos autónomos). Do mesmo xeito, reducindo á metade o paso do píxel (é dicir, a maior resolución de sensores) duplica o rango. Estas fórmulas adoitan usarse por especificacións de cámara térmica - Follas para estimar os rangos D/R/I en condicións ideais.

Factores que afectan o rango de detección

A fórmula de rango simple anterior asume un contraste perfecto e condicións claras. Na práctica, moitos factores inflúen no rango de detección e reco?ecemento:

• Tama?o e contraste de destino: Os obxectivos maiores (máis altos ou máis anchos) son visibles a maiores distancias; Do mesmo xeito, é máis fácil detectar un obxectivo con maior contraste infravermello (por exemplo, máis frío e frío que o fondo). Para as cámaras térmicas, un suposto común é unha diferenza de temperatura de 2 oC do fondo para a detección fiable. Os obxectivos de contraste máis pequenos ou baixos requiren máis ciclos (así máis estreitos intervalos).

• Resolución e óptica de sensores: Como se indica, píxeles máis finos (máis pequenos p) e lonxitude focal máis longa f Aumento do rango. Ademais, a función de transferencia de modulación do sensor (MTF) e a calidade óptica afectan o ben que se transfire o detalle. En palabras de Johnson, Better Optics (MTF superior) reduce efectivamente os ciclos requiridos para unha tarefa dada (Análise fundamental do sistema de imaxe para vehículos autónomos).

• Condicións atmosféricas: Atmosferas reais atenuan sinais infravermellos. Os efectos da choiva, a néboa ou o po poden reducir drasticamente o rango. Os modelos sinxelos usan a lei de cervexa (f_t = exp (- r/l_r)) para calcular a transmisión na lonxitude de onda (Historia e evolución dos criterios de Johnson). Os estudos empíricos demostran que a néboa e o clima pesado poden baixar drasticamente a probabilidade de detección, incluso en IR (Historia e evolución dos criterios de Johnson). O IR térmico sofre menos de vapor de auga que a luz visible, pero o tempo adverso aínda acurta significativamente (Historia e evolución dos criterios de Johnson) (Historia e evolución dos criterios de Johnson).

• Tribo de fondo: Un fondo alto - trastornos dificulta a detección. Os experimentos demostran que nas escenas de "baixo desorden" os limiares de Johnson poden ser tan pequenos como ~ 0,5 ciclos para a súa detección, pero en escenas de "altos trastos" poden ser necesarios para a detección do 50% (a detección do 50% (Historia e evolución dos criterios de Johnson). Na práctica, un fondo camuflado ou complexo visualmente require un contraste ou resolución de destino moi por encima do mínimo de Johnson.

• Sinal - Relación de ruído (SNR) e ruído do sensor: Os detectores térmicos te?en ruído (NETD) e rango dinámico limitado. Unha firma térmica débil ou un ruído elevado do sensor aumenta efectivamente os ciclos necesarios. Os estudos subli?an que o baixo SNR actúa como o borroso: degrada a calidade da imaxe e reduce o rango eficaz (Historia e evolución dos criterios de Johnson).

Xuntos, estes factores significan que os criterios de Johnson dan rangos idealizados. Calquera cálculo práctico debe incluír a transmisión atmosférica, o contraste obxectivo, o ruído do sensor, etc. Por exemplo, Leonardo Drs sinala que as fórmulas de Johnson asumen "moito sinal" (bo contraste e baixo ruído) e aire claro. En xeral, unha ecuación de rango realista multiplica a fórmula sinxela por un termo de visibilidade ou transmisión para dar conta da atmosfera.

Exemplo de cálculos

Usando as fórmulas anteriores, pódese estimar os intervalos D/R/I para unha cámara e obxectivo dados. Por exemplo:

• Exemplo: Unha persoa de 2 metros de alto (H_O = 2m) Imaxinado por unha cámara térmica con f = 50 mm e píxeles p = 20 μm (= 0,02 mm). Usando o limiar de 1 - ciclo de Johnson para a súa detección,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ veces 50 \, \ text {mm}} {2 \ veces 0,02 \, \ text {mm} \ veces 1} \ aproximadamente 2500 \ \ \ texto {m}.$$

  Para o reco?ecemento (ciclos ≈3) e a identificación (≈6 ciclos), os intervalos convértense en 833m e ≈417M respectivamente (xa que $ R \ Propto1/N $).

• Exemplo do fabricante: Unha nota de aplicación Leonardo DRS dá un obxectivo humano (dimensión crítica ~ 0,95 m) e unha cámara con 17 píxeles de 17 μm e unha distancia focal de 16,75 mm. Para a tarefa de reco?ecemento de ciclo 3 -, calculan un rango de detección do 50% de aproximadamente 157m. (Cos mesmos números, a nosa fórmula produce $ r \ aprox (0,95 \ veces 16,75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ aproximadamente 157 $ M, correspondendo ao seu exemplo.)

• Valores típicos: En condicións ideais (bo contraste, aire claro), a regra de Johnson - de Tolde prevé a detección dun ser humano para a orde duns quilómetros. Por exemplo, unha fonte cita ~ 2000m de detección, ~ 667m de reco?ecemento e ~ 333m identificación para unha persoa de 1,8m (En que é DRI, e en que se basea para o cálculo?).

Estes exemplos mostran como os criterios de Johnson poden aplicarse directamente cunha aritmética sinxela. Os intervalos reais na práctica adoitan ser menores debido aos factores mencionados anteriormente.

Aplicacións

Os criterios de Johnson son amplamente empregados no dese?o e avaliación Sistemas de imaxe térmica En moitos campos:

• Militar e defensa: Especificacións de sensores para os ámbitos da noite - Vision, miras térmicas e vixilancia a miúdo listan os rangos D/R/I baseados nos criterios de Johnson (Criterios de Johnson - Wikipedia). Adquisición e reco?ecemento de obxectivos (amigo vs foe) pola noite dependen destas estimacións. Moitos manuais de campo e documentos de contratación fan referencia á regra 1 - 3 - 6 - de polgar para arma - montados de visións IR.

• Busca e rescate / seguridade: As cámaras térmicas de man ou montadas usadas para atopar persoas perdidas ou controlar os perímetro tamén usan métricas DRI. Por exemplo, os equipos de rescate poden requirir unha cámara que poida detectar un ser humano a 1 km e reco?ecer a 400m. Os criterios de Johnson proporcionan unha li?a de referencia para tales especificacións.

• Vixilancia e aplicación da lei: Os sistemas de patrullas fronteirizas, control da vida salvaxe e sistemas de detección de intrusións usan estes criterios para predecir a que distancia un sensor pode coller unha persoa ou vehículo pola noite. (Algunhas normas formalizan as tarefas de Johnson; por exemplo, a OTAN usa D, R, I Clasificacións nos requisitos de imaxe.)

En cada caso, os criterios de Johnson axudan a traducir parámetros de sensores (resolución, óptica, tama?o de píxel) nunha métrica de rendemento intuitiva (rango para detectar ou identificar un obxectivo típico).

Limitacións e adaptacións modernas

A pesar da súa utilidade, os criterios de Johnson son importantes limitacións. é un modelo empírico e idealizado que omite moitos efectos reais -

• Condicións simplificadas: Asume un fondo uniforme, un amplo contraste obxectivo e un observador ben calibrado. Non ten en conta o desorden nin a camuflaxe. Na práctica, un obxectivo contra un contexto complexo pode requirir máis resolución que os valores nominais de Johnson (Historia e evolución dos criterios de Johnson).

• Ignora os efectos ambientais: Os criterios orixinais non inclúen o clima ou a atenuación atmosférica. Os estudos subli?an que Non hai ningún modelo sinxelo Capta completamente a néboa, a choiva e os efectos do fume (Historia e evolución dos criterios de Johnson) (Historia e evolución dos criterios de Johnson). Os sistemas modernos a miúdo multiplícanse por un termo de transmisión atmosférica ou usan modelos de visibilidade empírica.

• Factores humanos: O traballo de Johnson utilizou algúns observadores adestrados en condicións controladas; Ignora as variacións no adestramento, a atención, a fatiga, etc.Historia e evolución dos criterios de Johnson).

• Sinal e procesamento: O modelo trata a imaxe como se limitase só por xeometría (píxeles e óptica). Non incorpora o ruído do sensor (NETD), o rango dinámico ou as melloras de procesamento de imaxes. Calquera algoritmos de afiado ou vídeo a bordo pode mellorar a resolución eficaz, o que significa que as cámaras reais adoitan superar os límites de Johnson Bare.

• Focus de probabilidade: Os criterios defínense para unha probabilidade de ~ 50%. Non describen como o rendemento mellora con máis resolución máis aló do limiar, nin captan falsas taxas de alarma ou curvas ROC.

Por mor destas lagoas, os modelos modernos de rendemento de gama estenden o enfoque de Johnson. Por exemplo, o exército dos Estados Unidos Adquirir A metodoloxía axusta os requisitos do ciclo (0,75 ciclos para a detección, etc.) baseados en probas máis extensas (Historia e evolución dos criterios de Johnson). Moitas ferramentas de análise integran agora os modelos MTF, SNR e atmosféricos de xeito explícito. Algúns inclúen a atenuación da cervexa -Lambert (como en J - Movie/T - MET modelos (Historia e evolución dos criterios de Johnson)) ou métricas de desorden. Outros substitúen os limiares duros pola teoría da detección estatística (por exemplo, empregando curvas características de funcionamento do receptor). Non obstante, os criterios de Johnson seguen sendo un concepto fundacional e unha primeira guía rápida de pedidos para o rango de imaxe térmica.

En resumo, Os criterios de Johnson vinculan a resolución espacial dun sensor infravermello ás tarefas prácticas de ver un obxectivo. Ao expresar detección, reco?ecemento e identificación en termos de "pares de li?a en destino", proporciona aos enxe?eiros un xeito sinxelo de calcular ata onde unha cámara determinada pode realizar cada tarefa en condicións ideais (Criterios de Johnson - Wikipedia) (Análise fundamental do sistema de imaxe para vehículos autónomos). Aínda que hai que ter en conta os factores reais de calquera dese?o detallado, os criterios de Johnson aínda sustentan a maioría das especificacións da cámara térmica e as estimacións de rendemento hoxe (Criterios de Johnson - Wikipedia) (Historia e evolución dos criterios de Johnson).

Fontes: As definicións e valores clave son da obra orixinal de Johnson (Criterios de Johnson - Wikipedia) e resumos na literatura (Criterios de Johnson - Wikipedia) (En que é DRI, e en que se basea para o cálculo?). Os cálculos do rango de detección seguen as fórmulas delgadas de lentes na análise de imaxes (Análise fundamental do sistema de imaxe para vehículos autónomos). Os efectos ambientais e desordenados están documentados nos estudos de seguimento (UP (Historia e evolución dos criterios de Johnson) (Historia e evolución dos criterios de Johnson). Exemplos prácticos e supostos proceden de fabricantes e informes técnicos (En que é DRI, e en que se basea para o cálculo?).