Johnsonova merila za odkrivanje in prepoznavanje toplotnega slikanja

Zgodovinsko ozadje: V poznih petdesetih letih je John W. Johnson iz ameri?ke vojske izvedel pionirske eksperimente z no?nimi - intenzivnimi slikami slike, da bi koli?insko dolo?il, koliko podrobnosti je potrebno za razli?ne vizualne naloge (Johnsonova merila - Wikipedija). V svojem prispevku iz leta 1958 "Analiza sistemov za oblikovanje slik", Johnson je poro?al o empiri?nih pragovih (v linijah parov na tar?o), potrebnih za razli?ne naloge (Johnsonova merila - Wikipedija) (Johnsonova merila - Wikipedija). To je postalo znano kot Johnsonova merila. Je spremenil zasnovo senzorjev, tako da je in?enirjem omogo?il, da napovedujejo, kako dale? je mogo?e videti, prepoznati ali identificirati v danih pogojih (Johnsonova merila - Wikipedija) (Johnsonova merila - Wikipedija). Z uporabo teh meril so bili kasneje razviti ?tevilni napovedni modeli za oceno zmogljivosti senzorja v razli?nih operativnih pogojih (Johnsonova merila - Wikipedija) (Johnsonova merila - Wikipedija).

Naloge odkrivanja, prepoznavanja in identifikacije (DRI)

Johnsonova merila definirajo tri primarne vizualne naloge:

• Odkrivanje: Opazovalec preprosto opazi, da je predmet prisoten. (Na tej ravni bi lahko videli le "blob" ali spremembo na sceni.) Johnson je ugotovil, da je to potrebno za odkrivanje. 1,0 ± 0,25 linijskih parov ?ez cilj (Johnsonova merila - Wikipedija).

• Priznanje: Opazovalec lahko pove splo?no vrsto predmeta (na primer lo?i osebo od vozila). To zahteva ve? podrobnosti - prvotno 4,0 ± 0,8 linijskih parov (Johnsonova merila - Wikipedija).

• Identifikacija: Opazovalec lahko identificira dolo?en predmet (npr. Dosedeni model vozila ali dolo?ena oseba). To je najte?ja naloga, ki zahteva 6,4 ± 1,5 linijski pari (Johnsonova merila - Wikipedija).

(Johnson je opazil tudi vmesni "orientacijski" korak pri ~ 1,4 linijskih parih (Johnsonova merila - Wikipedija), vendar sodobne razprave se pogosto osredoto?ajo na naloge DRI.) V prakti?nem in?enirskem smislu en par vrstic ustreza pribli?no dvema slikovnima slikomama po cilju (Johnsonova merila - Wikipedija). V sodobnih specifikacijah toplotnega slikanja so ti pragovi pogosto zaokro?eni 1, 3 in 6 ciklov za 50 -odstotno verjetnost opravljanja naloge (Kaj je DRI in na ?em temelji na izra?unu?).

(Free Man Silhuette Vector Art - Prenesite 17,246+ ikone in grafike silhuete Man - Pixabay) ?tevilka: ?lovek v obliki - cilja pod opazovanjem. Ob dale? domet, tar?a ustvari le temno silhueto (dovolj za odkrivanje); Ko se lo?ljivost (ali bli?ina) pove?uje, se pojavijo zna?ilnosti obraza in obla?il, kar omogo?a prepoznavanje in na koncu popolno identifikacijo. Johnsonova merila koli?insko opredeljuje, koliko linijskih parov je potrebnih na vsaki stopnji (Johnsonova merila - Wikipedija) (Kaj je DRI in na ?em temelji na izra?unu?).

Johnsonova merila (pragovi lo?ljivosti)

Johnsonova prvotna merila so pogosto povzeta na naslednji na?in za 50 -odstotno uspe?nost vsake naloge (Johnsonova merila - Wikipedija):

• Odkrivanje (prisotnost predmeta): ~ 1.0 linijski par na cilj (50% verjetnost) (Johnsonova merila - Wikipedija).

• Prepoznavanje (razred predmeta): ~ 4.0 linijskih parov na cilj (Johnsonova merila - Wikipedija).

• Identifikacija (poseben predmet): ~ 6.4 linijski pari na cilju (Johnsonova merila - Wikipedija).

Te vrednosti predvidevajo visok cilj - kontrast ozadja in idealen opazovalec. (Vsak par vrstic je enak dvema slikovnima slikomama, torej npr. 1,0 -linijski par ≈ 2 slikovnih pik ?ez ciljno ?irino (Johnsonova merila - Wikipedija).) ?tevilni sistemi navajajo poenostavljene "DRI" ?tevilke 1 - 3 - 6 ciklov (linijski pari) za odkrivanje - prepoznavanje - Identifikacija (Kaj je DRI in na ?em temelji na izra?unu?). Na primer, smernica NATO uporablja pribli?no 1 cikel za odkrivanje, 3 za prepoznavanje in 6 za identifikacijo (Kaj je DRI in na ?em temelji na izra?unu?). (Posodobljeno ameri?ko vojsko Pridobiti Merila celo uporabljajo 0,75, 1,5, 3 in 6 ciklov za zaznavanje, razvr??anje, prepoznavanje, prepoznavanje, odra?anje rafiniranih nalog (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril).)

Johnsonova merila se pogosto izra?ajo verjetno verjetno: N Cikli na tar?o obstaja ustrezna verjetnost, da pravilno opravljate vsako nalogo (obi?ajno sigmoidno - kot 50% pri tabeliranih pragovih). Vendar se najpogosteje uporablja kot "pravilo", ki nana?a zahtevano re?evanje z nalogo.

Matemati?na osnova (lo?ljivost in razpon)

The ?tevilo razre?enih ciklov ?ez cilj je odvisno od velikosti, razpona, senzorjev in velikosti pik. Za preprost model luknje ali tanke le?e (majhen - pribli?ek kota) je treba najti (Analiza temeljnih slikovnih sistemov za avtonomna vozila):

Kje n je ?tevilo ciklov na cilju, h_o je zna?ilna velikost cilja (m), f je gori??na razdalja le? (enake enote kot pik na pik), p je naklon pikslov (razdalja med slikovnimi centri) in R je razpon cilja. Ta formula zajema intuitivne u?inke: ve?ji cilj (ali dalj?a gori??na razdalja) se pove?a n, medtem ko se ve?ji slikovni pik ali dalj?i obseg zmanj?uje n (Analiza temeljnih slikovnih sistemov za avtonomna vozila). ?e N Za dolo?eno nalogo so potrebni cikli (iz Johnsonove tabele) obmo?je odkrivanja lahko re?imo kot

Na primer, podvojitev ciljne velikosti ali gori??ne razdalje podvoji obmo?je zaznavanja za fiksno N (Analiza temeljnih slikovnih sistemov za avtonomna vozila). Prav tako prepolovitev slikovnega pik (tj. Vi?ja lo?ljivost senzorjev) podvoji obmo?je. Te formule se pogosto uporabljajo s specifikacijami toplotne kamere - listi za oceno obmo?ja d/r/i pod idealnimi pogoji.

Dejavniki, ki vplivajo na obmo?je odkrivanja

Zgornja formula preprostega obmo?ja predvideva popolne kontrastne in jasne pogoje. V praksi veliko dejavnikov vpliva na obmo?je odkrivanja in prepoznavanja:

• Ciljna velikost in kontrast: Na ve?jih razdaljah so vidni ve?ji (vi?ji ali ?ir?i) cilji; Podobno je la?je zaznati tar?o z vi?jim infrarde?im kontrastom (npr. Vro?e v primerjavi s hladilnikom kot ozadje). Pri termi?nih kamerah je pogosta predpostavka temperaturna razlika ～2 ° C od ozadja za zanesljivo odkrivanje. Manj?i ali nizki - kontrastni cilji zahtevajo ve? ciklov (torej bli?je razponi).

• Lo?ljivost senzorjev in optika: Kot je navedeno, lep?e pike (manj?i p) in dalj?a gori??na razdalja f pove?ati domet. Tudi funkcija prenosa modulacije senzorja (MTF) in opti?na kakovost vplivata na to, kako dobro se prena?ajo podrobnosti. Po Johnsonovih besedah ??bolj?a optika (vi?ji MTF) u?inkovito zmanj?uje zahtevane cikle za dolo?eno nalogo (Analiza temeljnih slikovnih sistemov za avtonomna vozila).

• Atmosferski pogoji: Prava atmosfera zmanj?uje infrarde?e signale. U?inki de?ja, megle ali prahu lahko mo?no zmanj?ajo domet. Preprosti modeli uporabljajo zakon o pivu (f_t = exp (- r/l_r)) za izra?un prenosa na valovni dol?ini (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril). Empiri?ne ?tudije ka?ejo, da lahko megla in te?ko vreme lahko drasti?no zmanj?a verjetnost odkrivanja, tudi pri IR (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril). Termalni IR trpi manj zaradi vodne pare kot vidna svetloba, vendar se neugodno vreme ?e vedno znatno skraj?a (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril) (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril).

• Nered v ozadju: Visoko - neredne ozadje ote?uje zaznavanje. Eksperimenti ka?ejo, da so v prizorih "nizke nerede" Johnsonove pragovi lahko majhni kot ~ 0,5 ciklov za odkrivanje, vendar bodo v prizorih "visokega nereda" morda potrebne za 50 -odstotno odkrivanje (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril). V praksi kamuflirano ali vizualno zapleteno ozadje pogosto zahteva ciljni kontrast ali lo?ljivost precej nad Johnsonovim minimalnim minimumom.

• Signal - do - razmerje med hrupom (SNR) in senzorski hrup: Toplotni detektorji imajo hrup (netD) in omejen dinami?ni razpon. ?ibek toplotni podpis ali visok senzorski hrup u?inkovito dvigne potrebne cikle. ?tudije poudarjajo, da nizka SNR deluje kot zamegljenost: poslab?a kakovost slike in zmanj?uje u?inkovit razpon (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril).

Ti dejavniki skupaj pomenijo, da Johnsonova merila dajejo idealizirane razpone. Vsak prakti?ni izra?un mora vklju?evati atmosfersko prepustnost, ciljni kontrast, senzorski hrup itd. Na primer, Leonardo DRS ugotavlja, da Johnsonove formule prevzamejo "veliko signala" (dober kontrast in nizek hrup) in prozoren zrak. Na splo?no realisti?na ena?ba pomno?i preprosto formulo z vidnostjo ali prenosnim izrazom, da se upo?teva vzdu?je.

Primer izra?unov

Z zgornjimi formulami lahko ocenite razpon d/r/i za dano kamero in cilj. Na primer:

• Primer: 2m visoka oseba (h_o = 2m), ki jo slika s toplotno kamero s f = 50 mm in pik naklon p = 20 μm (= 0,02 mm). Z uporabo Johnsonovega 1 - cikla praga za odkrivanje,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ times 50 \, \ text {mm}} {2 \ times 0.02 \, \ text {mm} \ times 1} \ pribli?no 2500 \ \ text {M}.$$

  Za prepoznavanje (≈3 ciklov) in identifikacijo (≈6 ciklov) postanejo razponi ≈833m oziroma ≈417m (ker $ r \ propto1/n $).

• Primer proizvajalca: Opomba aplikacije Leonardo DRS daje ?love?ko tar?o (kriti?na dimenzija ~ 0,95m) in kamero s 17 μm slikovnimi pikami in 16,75 mm gori??no razdaljo. Za nalogo prepoznavanja 3 - cikel izra?unajo 50 -odstotno obmo?je zaznavanja pribli?no 157m. (Z enakimi ?tevilkami na?a formula daje $ r \ pribli?no (0,95 \ krat 16,75)/(2 \ times0.017 \ times3) \ pribli?no157 $ m, ki ustreza njihovemu zgledu.)

• Tipi?ne vrednosti: V idealnih pogojih (dober kontrast, jasen zrak) Johnsonovo pravilo - od - palca napoveduje odkrivanje ?loveka, ki ga je treba po nekaj kilometrov. Na primer, en vir navaja ~ 2000m odkrivanje, prepoznavanje ~ 667m in ~ 333m identifikacija za 1,8 m osebe (Kaj je DRI in na ?em temelji na izra?unu?).

Ti primeri ka?ejo, kako lahko Johnsonova merila neposredno uporabljamo s preprosto aritmetiko. Dejanski razponi v praksi so pogosto ni?ji zaradi zgoraj omenjenih dejavnikov.

Prijave

Johnsonova merila se pogosto uporabljajo pri oblikovanju in ocenjevanju sistemi toplotnih slikanja na ?tevilnih poljih:

• Voja?ka in obramba: Specifikacije senzorjev za no?ne - Vision Scopes, toplotne znamenitosti in nadzor pogosto navajajo obmo?je D/R/I na podlagi Johnsonovih meril (Johnsonova merila - Wikipedija). Ciljna pridobitev in prepoznavanje (prijatelj proti sovra?niku) se pono?i zana?ata na te ocene. ?tevilni terenski priro?niki in dokumenti javnih naro?il se sklicujejo na pravilo 1 - 3 - 6 - palca za oro?je - Name??ene IR znamenitosti.

• Iskanje in re?evanje / varnost: Ro?ne ali name??ene toplotne kamere, ki se uporabljajo za iskanje izgubljenih oseb ali spremljanje oboda, uporabljajo tudi metrike DRI. Na primer, re?evalne ekipe lahko zahtevajo kamero, ki lahko zaznati ?lovek pri 1km in prepoznati na 400m. Johnsonova merila zagotavljajo izhodi??e za tak?ne specifikacije.

• Nadzor in organi pregona: Mejna patrulja, spremljanje prosto?ive?ih ?ivali in sistemi za odkrivanje vdorov uporabljajo ta merila, da napovedujejo, kako dale? lahko senzor pobere osebo ali vozilo pono?i. (Nekateri standardi formalizirajo Johnsonove naloge; npr. Nato uporablja D, R, I klasifikacije v zahtevah za slikanje.)

V vsakem primeru Johnsonova merila pomagajo prevesti parametre senzorjev (lo?ljivost, optika, velikost pikslov) v intuitivno metriko zmogljivosti (razpon za zaznavanje ali identifikacijo tipi?nega cilja).

Omejitve in sodobne prilagoditve

Kljub svoji uporabnosti imajo Johnsonova merila pomembna omejitve. Gre za empiri?ni, idealiziran model, ki izpu??a ?tevilne resni?ne - svetovne u?inke:

• Poenostavljeni pogoji: Predvideva enakomerno ozadje, dovolj ciljnega kontrasta in dobro - kalibrirani opazovalec. Ne upo?teva nereda ali kamufla?e. V praksi lahko tar?a proti zapletenemu ozadju zahteva ve? resolucije kot Johnsonove nominalne vrednosti (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril).

• Ignorira okoljske u?inke: Prvotna merila ne vklju?ujejo vremena ali atmosferskega slabljenja. ?tudije to poudarjajo Brez preprostega modela v celoti zajame u?inke megle, de?ja in dima (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril) (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril). Sodobni sistemi se pogosto pomno?ijo z atmosferskim prenosnim izrazom ali uporabljajo empiri?ne modele vidljivosti.

• ?love?ki dejavniki: Johnsonovo delo je v nadzorovanih pogojih uporabil nekaj usposobljenih opazovalcev; Ne upo?teva razlik v usposabljanju opazovalcev, pozornosti, utrujenosti itd. Med posamezniki lahko obstajajo pomembne razlike pri dejanski verjetnosti odkrivanja (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril).

• Signal in obdelava: Model obravnava sliko, kot da je omejena le z geometrijo (pik in optika). Ne vklju?uje hrupa senzorja (NETD), dinami?nega obmo?ja ali izbolj?av obdelave slik. Vsak algoritmi za ostrenje na krovu ali video algoritmi lahko izbolj?ajo u?inkovito lo?ljivost, kar pomeni, da resni?ne kamere pogosto presegajo meje Bare Johnson.

• Verjetnostni fokus: Merila so opredeljena za ~ 50% verjetnosti. Ne opisujejo, kako se uspe?nost izbolj?uje z ve?jo lo?ljivostjo, ki presega prag, niti ne zajamejo la?nih - alarmnih stopenj ali roc krivulj.

Zaradi teh vrzeli sodobni modeli uspe?nosti raz?irjajo Johnsonov pristop. Na primer ameri?ka vojska Pridobiti Metodologija prilagodi zahteve po ciklu (0,75 ciklov za odkrivanje itd.) Na podlagi obse?nej?ega testiranja (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril). ?tevilna orodja za analizo zdaj izrecno vklju?ujejo modele MTF, SNR in atmosfere. Nekateri vklju?ujejo slabljenje piva in lamberta (kot v J - Film/T - sre?al modeli (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril) ali metrike nereda. Drugi nadome??ajo trde pragove s teorijo statisti?nega odkrivanja (npr. Uporaba zna?ilnih krivulj, ki delujejo sprejemnik). Kljub temu Johnsonova merila ostajajo temeljni koncept in hitri prvi - Naro?nik za termi?no slikanje.

?e povzamemo, Johnsonova merila povezujejo prostorsko lo?ljivost infrarde?ega senzorja s prakti?nimi nalogami, da vidijo tar?o. Z izra?anjem odkrivanja, prepoznavanja in identifikacije v smislu "linijskih parov na cilj" in?enirjem omogo?a preprost na?in za izra?un, kako dale? lahko dolo?ena kamera opravi vsako nalogo v idealnih pogojih (Johnsonova merila - Wikipedija) (Analiza temeljnih slikovnih sistemov za avtonomna vozila). Medtem ko je treba upo?tevati resni?ne - svetovne dejavnike v kakr?nem koli podrobnem dizajnu, Johnsonova merila ?e vedno temeljijo na ve?ini specifikacij termi?nih kamer in ocene uspe?nosti danes (Johnsonova merila - Wikipedija) (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril).

Viri: Klju?ne opredelitve in vrednosti so iz Johnsonovega izvirnega dela (Johnsonova merila - Wikipedija) in povzetki v literaturi (Johnsonova merila - Wikipedija) (Kaj je DRI in na ?em temelji na izra?unu?). Izra?uni obmo?ja zaznavanja sledijo tankim - formulam le? v analizi slikanja (Analiza temeljnih slikovnih sistemov za avtonomna vozila). U?inki okolja in nereda so dokumentirani v nadaljevanju - UP ?tudije (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril) (Zgodovina in evolucija Johnsonovih meril). Prakti?ni primeri in predpostavke prihajajo od proizvajalcev in tehni?nih poro?il (Kaj je DRI in na ?em temelji na izra?unu?).