Ang pamantayan ni Johnson para sa thermal imaging detection at pagkilala

Makasaysayang background: Sa huling bahagi ng 1950s, si John W. Johnson ng U.S. Army ay nagsagawa ng mga eksperimento sa pagpapayunir sa gabi - Mga Intensifier ng Imahe ng Vision upang mabuo kung gaano karaming mga detalye ng imahe ang kinakailangan para sa iba't ibang mga visual na gawain (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia). Sa kanyang 1958 na papel "Pagtatasa ng mga sistema ng pagbuo ng imahe", Iniulat ni Johnson ang mga empirical threshold (sa mga pares ng linya sa isang target) na kinakailangan para sa iba't ibang mga gawain (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia)Pamantayan ni Johnson - Wikipedia). Ito ay naging kilala bilang Pamantayan ni Johnson. Binago nito ang disenyo ng sensor sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa mga inhinyero na hulaan kung gaano kalayo ang isang target na makikita, kinikilala, o nakilala sa ilalim ng mga naibigay na kondisyon (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia)Pamantayan ni Johnson - Wikipedia). Gamit ang mga pamantayang ito, maraming mga mahuhulaan na modelo ang kalaunan ay binuo upang i -rate ang pagganap ng sensor sa ilalim ng iba't ibang mga kondisyon ng pagpapatakbo (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia)Pamantayan ni Johnson - Wikipedia).

Ang mga gawain ng pagtuklas, pagkilala, at pagkakakilanlan (DRI)

Ang pamantayan ni Johnson ay tumutukoy sa tatlong pangunahing Visual na gawain:

• Pagtuklas: Napansin lamang ng tagamasid na ang isang bagay ay naroroon. (Sa antas na ito, maaaring makita lamang ng isa ang isang "blob" o pagbabago sa eksena.) Natagpuan ni Johnson na ang pagtuklas na kinakailangan tungkol sa 1.0 ± 0.25 na mga pares ng linya sa kabuuan ng isang target (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia).

• Pagkilala: Maaaring sabihin ng tagamasid sa pangkalahatang uri ng bagay (halimbawa, pagkilala sa isang tao mula sa isang sasakyan). Nangangailangan ito ng mas detalyado - orihinal na tungkol sa 4.0 ± 0.8 Mga pares ng linya (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia).

• Pagkakakilanlan: Maaaring makilala ng tagamasid ang tukoy na bagay (hal. Isang partikular na modelo ng sasakyan o isang tiyak na tao). Ito ang pinakamahirap na gawain, na nangangailangan 6.4 ± 1.5 mga pares ng linya (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia).

(Nabanggit din ni Johnson ang isang intermediate na "orientation" na hakbang sa ~ 1.4 na mga pares ng linya (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia), ngunit ang mga modernong talakayan ay madalas na nakatuon sa mga gawain ng DRI.) Sa mga praktikal na termino ng engineering, ang isang pares ng linya ay tumutugma sa halos dalawang mga pixel ng imahe sa buong target (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia). Sa mga modernong pagtutukoy ng thermal imaging, ang mga threshold na ito ay madalas na bilugan sa 1, 3, at 6 na siklo Para sa 50% na posibilidad ng pagsasagawa ng gawain (Ano ang DRI, at ano ang batay sa para sa pagkalkula?).

(Libreng Man Silhouette Vector Art - I -download ang 17,246+ Man Silhouette Icon & Graphics - Pixabay) Larawan: Isang target na hugis ng tao sa ilalim ng pagmamasid. Sa malayo saklaw, ang target ay gumagawa lamang ng isang madilim na silweta (sapat para sa pagtuklas); Habang tumataas ang resolusyon (o kalapitan), lumitaw ang mga tampok ng facial at damit, pagpapagana ng pagkilala at sa huli buong pagkakakilanlan. Ang mga pamantayan ni Johnson ay tinutukoy kung gaano karaming mga pares ng linya ang kinakailangan sa bawat yugto (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia)Ano ang DRI, at ano ang batay sa para sa pagkalkula?).

Mga Pamantayan sa Johnson (Mga Threshold ng Resolusyon)

Ang orihinal na pamantayan ni Johnson ay madalas na binubuod tulad ng sumusunod para sa isang 50% na rate ng tagumpay ng bawat gawain (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia):

• Pagtuklas (pagkakaroon ng object): ~ 1.0 pares ng linya sa target (50% na posibilidad) (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia).

• Pagkilala (Klase ng Bagay): ~ 4.0 Mga pares ng linya sa target (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia).

• Pagkilala (tukoy na bagay): ~ 6.4 Mga pares ng linya sa target (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia).

Ang mga halagang ito ay ipinapalagay ang mataas na target - kaibahan ng background at isang mainam na tagamasid. (Ang bawat pares ng linya ay katumbas ng dalawang mga pixel ng sensor, kaya hal. 1.0 linya ng pares ≈ 2 mga piksel sa buong lapad ng target (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia).) Maraming mga system ang nagbabanggit ng pinasimple na "DRI" na numero ng 1 - 3 - 6 na mga siklo (mga pares ng linya) para sa pagtuklas - Pagkilala - Pagkilala, ayon sa pagkakabanggit (Ano ang DRI, at ano ang batay sa para sa pagkalkula?). Halimbawa, ang isang gabay sa NATO ay gumagamit ng halos 1 cycle para sa pagtuklas, 3 para sa pagkilala, at 6 para sa pagkilala (Ano ang DRI, at ano ang batay sa para sa pagkalkula?). (Nai -update ang U.S. Army Kumuha Ang mga pamantayan kahit na gumamit ng 0.75, 1.5, 3, at 6 na mga siklo para sa tiktik, pag -uuri, kilalanin, kilalanin, sumasalamin sa mga pino na gawain (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson).)

Ang pamantayan ni Johnson ay madalas na ipinahayag na probabilistically: ibinigay N Mga siklo sa Target, mayroong isang kaukulang posibilidad ng tama na pagsasagawa ng bawat gawain (karaniwang sigmoid - tulad ng, na may 50% sa mga naka -tab na threshold). Gayunpaman, ito ay kadalasang ginagamit bilang isang "panuntunan ng hinlalaki" na may kaugnayan sa kinakailangang resolusyon sa gawain.

Batayan sa Matematika (Resolusyon at Saklaw)

Ang Bilang ng mga nalulutas na siklo Sa kabuuan ng isang target ay nakasalalay sa laki, saklaw ng target, sensor optika, at laki ng pixel. Para sa isang simpleng pinhole o manipis na modelo ng lens (maliit - anggulo ng anggulo), nahahanap ng isa (Pangunahing pagsusuri ng sistema ng imaging para sa mga autonomous na sasakyan):

saan n ay ang bilang ng mga siklo sa target, H_O ay ang laki ng katangian ng target (M), f ay ang haba ng focal haba (parehong mga yunit tulad ng pixel pitch), p ay ang pixel pitch (distansya sa pagitan ng mga pixel center), at R ay ang saklaw sa target. Kinukuha ng pormula na ito ang mga intuitive effects: isang mas malaking target (o mas matagal na haba ng focal) n, habang ang isang mas malaking pixel o mas mahabang saklaw ay bumababa n (Pangunahing pagsusuri ng sistema ng imaging para sa mga autonomous na sasakyan). Kung N Kinakailangan ang mga siklo (mula sa talahanayan ni Johnson) para sa isang tiyak na gawain, ang Saklaw ng pagtuklas maaaring malutas bilang

Halimbawa, ang pagdodoble sa laki ng target o ang haba ng focal ay nagdodoble sa saklaw ng pagtuklas para sa isang nakapirming N (Pangunahing pagsusuri ng sistema ng imaging para sa mga autonomous na sasakyan). Gayundin, ang paghinto ng pixel pitch (i.e. mas mataas na resolusyon ng sensor) ay nagdodoble sa saklaw. Ang mga pormula na ito ay madalas na ginagamit ng thermal camera spec - sheet upang matantya ang mga saklaw ng D/R/I sa ilalim ng mga perpektong kondisyon.

Ang mga kadahilanan na nakakaapekto sa saklaw ng pagtuklas

Ang simpleng formula ng saklaw sa itaas ay ipinapalagay ang perpektong kaibahan at malinaw na mga kondisyon. Sa pagsasagawa, maraming mga kadahilanan ang nakakaimpluwensya sa pagtuklas at saklaw ng pagkilala:

• Laki ng target at kaibahan: Ang mas malaki (mas mataas o mas malawak) na mga target ay makikita sa mas malalayong distansya; Katulad nito, ang isang target na may mas mataas na kaibahan ng infrared (hal. Hotter vs cooler kaysa sa background) ay mas madaling makita. Para sa mga thermal camera, ang isang karaniwang palagay ay isang pagkakaiba sa temperatura ng ～2 ° C mula sa background para sa maaasahang pagtuklas. Mas maliit o mababa - Ang mga target na kaibahan ay nangangailangan ng higit pang mga siklo (sa gayon mas malapit na saklaw).

• Resolusyon at Optika ng Sensor: Tulad ng ipinahiwatig, mas pinong mga pixel (mas maliit p) at mas mahaba ang haba ng focal f Dagdagan ang saklaw. Gayundin, ang function ng paglipat ng sensor ng sensor (MTF) at ang kalidad ng optical ay nakakaapekto kung gaano kahusay ang paglipat. Sa mga salita ni Johnson, ang mas mahusay na optika (mas mataas na MTF) ay epektibong mabawasan ang mga kinakailangang siklo para sa isang naibigay na gawain (Pangunahing pagsusuri ng sistema ng imaging para sa mga autonomous na sasakyan).

• Mga Kondisyon ng Atmospheric: Ang mga tunay na atmospheres ay nagpapagana ng mga signal ng infrared. Ang mga epekto ng ulan, hamog, o alikabok ay maaaring mabawasan ang saklaw. Ang mga simpleng modelo ay gumagamit ng batas ng beer (f_t = exp (- r/l_r)) upang makalkula ang paghahatid sa haba ng haba (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson). Ang mga pag -aaral ng empirikal ay nagpapakita ng hamog at mabibigat na panahon ay maaaring mabawasan ang posibilidad ng pagtuklas, kahit na sa IR (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson). Ang Thermal IR ay naghihirap na mas mababa sa singaw ng tubig kaysa sa nakikitang ilaw, ngunit ang masamang panahon ay paikliin pa rin ang saklaw (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson)Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson).

• Background Clutter: Ang isang mataas na - kalat na background ay ginagawang mas mahirap ang pagtuklas. Ipinapakita ng mga eksperimento na sa mga "mababang kalat" na mga eksena ng Johnson ay maaaring maging kasing liit ng ~ 0.5 na siklo para sa pagtuklas, ngunit sa mga "mataas na kalat" na mga eksena na higit sa 2.5 na siklo ay maaaring kailanganin para sa 50% na pagtuklas (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson). Sa pagsasagawa, ang isang camouflaged o biswal na kumplikadong background ay madalas na nangangailangan ng target na kaibahan o resolusyon na mas mataas kaysa sa hubad na minimum ni Johnson.

• Signal - hanggang - ingay ratio (SNR) at ingay ng sensor: Ang mga thermal detector ay may ingay (NETD) at limitadong dinamikong saklaw. Ang isang mahina na thermal signature o mataas na ingay ng sensor ay epektibong nagtaas ng mga kinakailangang siklo. Binibigyang diin ng mga pag -aaral na ang mababang SNR ay kumikilos tulad ng blur: pinapabagal nito ang kalidad ng imahe at binabawasan ang mabisang saklaw (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson).

Sama -sama, ang mga salik na ito ay nangangahulugang ang mga pamantayan ni Johnson ay nagbibigay ng mga na -idealize na saklaw. Ang anumang praktikal na pagkalkula ay dapat isama ang pagpapadala ng atmospheric, target na kaibahan, ingay ng sensor, atbp Halimbawa, sinabi ni Leonardo Drs na ang mga pormula ni Johnson ay ipinapalagay na "maraming signal" (mahusay na kaibahan at mababang ingay) at malinaw na hangin. Sa pangkalahatan, ang isang makatotohanang equation ng saklaw ay nagpaparami ng simpleng pormula sa pamamagitan ng isang kakayahang makita o termino ng paghahatid upang account para sa kapaligiran.

Halimbawa ng mga kalkulasyon

Gamit ang mga formula sa itaas, maaaring matantya ng isa ang mga saklaw ng D/R/I para sa isang naibigay na camera at target. Halimbawa:

• Halimbawa: Isang 2m matangkad na tao (H_O = 2m) na imaging ng isang thermal camera na may f = 50mm at pixel pitch p = 20μm (= 0.02mm). Gamit ang Johnson's 1 - Cycle Threshold para sa pagtuklas,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ beses 50 \, \ text {mm}} {2 \ beses 0.02 \, \ text {mm} \ beses 1} \ approx 2500 \ \ text {m}.$$

  Para sa pagkilala (≈3 cycle) at pagkakakilanlan (≈6 cycle), ang mga saklaw ay nagiging ≈833m at ≈417m ayon sa pagkakabanggit (mula nang $ r \ propto1/n $).

• Halimbawa ng Tagagawa: Ang isang tala ng application ng Leonardo DRS ay nagbibigay ng target ng tao (kritikal na sukat ~ 0.95m) at isang camera na may 17μm na mga pixel at 16.75mm focal haba. Para sa 3 - Cycle Recognition Task, kinakalkula nila ang isang 50% na hanay ng pagtuklas ng mga 157m. .

• Karaniwang mga halaga: Sa mga perpektong kondisyon (magandang kaibahan, malinaw na hangin), ang panuntunan ni Johnson - ng - hinuhulaan ng hinlalaki ang pagtuklas ng isang tao hanggang sa pagkakasunud -sunod ng ilang kilometro. Halimbawa, ang isang mapagkukunan ay nagbabanggit ~ 2000m detection, ~ 667m pagkilala, at ~ 333m pagkakakilanlan para sa isang 1.8m na tao (Ano ang DRI, at ano ang batay sa para sa pagkalkula?).

Ang mga halimbawang ito ay nagpapakita kung paano maaaring direktang mailalapat ang pamantayan ni Johnson na may simpleng aritmetika. Ang aktwal na mga saklaw sa pagsasanay ay madalas na mas mababa dahil sa mga kadahilanan na nabanggit sa itaas.

Mga Aplikasyon

Ang pamantayan ni Johnson ay malawakang ginagamit sa pagdidisenyo at pagsusuri Mga thermal imaging system Sa buong larangan:

• Militar at pagtatanggol: Mga pagtutukoy ng sensor para sa gabi - Mga Scope ng PangitaPamantayan ni Johnson - Wikipedia). Ang target na pagkuha at pagkilala (kaibigan vs foe) sa gabi ay umaasa sa mga pagtatantya na ito. Maraming mga manu -manong patlang at dokumento ng pagkuha ang sumangguni sa 1 - 3 - 6 Rule - ng - hinlalaki para sa armas - naka -mount na mga tanawin ng IR.

• Paghahanap at Pagsagip / Seguridad: Ang mga handheld o naka -mount na thermal camera na ginamit upang makahanap ng mga nawalang tao, o subaybayan ang mga perimeter, ay gumagamit din ng mga sukatan ng DRI. Halimbawa, ang mga koponan sa pagsagip ay maaaring mangailangan ng isang camera na maaaring tiktik isang tao sa 1km at kilalanin sa 400m. Ang pamantayan ni Johnson ay nagbibigay ng isang baseline para sa mga naturang pagtutukoy.

• Pagsubaybay at pagpapatupad ng batas: Ang Border Patrol, pagsubaybay sa wildlife, at mga sistema ng pagtuklas ng panghihimasok ay gumagamit ng mga pamantayang ito upang mahulaan kung gaano kalayo ang isang sensor ay maaaring pumili ng isang tao o sasakyan sa gabi. (Ang ilang mga pamantayan ay pormalin ang mga gawain ng Johnson; hal. NATO ay gumagamit ng D, R, Mga Pag -uuri ko sa Mga Kinakailangan sa Imaging.)

Sa bawat kaso, ang pamantayan ni Johnson ay tumutulong sa pagsalin sa mga parameter ng sensor (resolusyon, optika, laki ng pixel) sa isang intuitive na sukatan ng pagganap (saklaw upang makita o makilala ang isang karaniwang target).

Mga limitasyon at modernong pagbagay

Sa kabila ng pagiging kapaki -pakinabang nito, mahalaga ang pamantayan ni Johnson mga limitasyon. Ito ay isang empirikal, na -idealize na modelo na tinatanggal ang maraming tunay na mga epekto sa mundo:

• Pinasimple na mga kondisyon: Ipinapalagay nito ang isang pantay na background, maraming target na kaibahan, at isang balon - na -calibrate na tagamasid. Hindi ito account para sa kalat o pagbabalatkayo. Sa pagsasagawa, ang isang target laban sa isang kumplikadong background ay maaaring mangailangan ng higit na paglutas kaysa sa mga nominal na halaga ni Johnson (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson).

• Hindi pinapansin ang mga epekto sa kapaligiran: Ang orihinal na pamantayan ay hindi kasama ang panahon o pagpapalambing sa atmospera. Binibigyang diin iyon ng mga pag -aaral Walang simpleng modelo Ganap na kinukuha ang mga epekto ng hamog, ulan, at usok (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson)Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson). Ang mga modernong sistema ay madalas na dumarami ng isang termino ng paghahatid ng atmospera o gumamit ng mga modelo ng kakayahang makita ng empirical.

• Mga kadahilanan ng tao: Ang gawain ni Johnson ay gumagamit ng ilang mga sinanay na tagamasid sa ilalim ng kinokontrol na mga kondisyon; Hindi pinapansin ang mga pagkakaiba -iba sa pagsasanay sa tagamasid, pansin, pagkapagod, atbp. Maaaring magkaroon ng makabuluhang pagkakaiba sa pagitan ng mga indibidwal sa aktwal na posibilidad ng pagtuklas (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson).

• Signal at pagproseso: Ang modelo ay tinatrato ang imahe na parang limitado lamang sa pamamagitan ng geometry (mga pixel at optika). Hindi nito isinasama ang ingay ng sensor (NETD), dynamic na saklaw, o mga pagpapahusay sa pagproseso ng imahe. Ang anumang mga onboard na patalas o mga algorithm ng video ay maaaring mapabuti ang epektibong resolusyon, na nangangahulugang ang mga tunay na camera ay madalas na higit sa mga limitasyon ng hubad na Johnson.

• Posibilidad na Pokus: Ang pamantayan ay tinukoy para sa ~ 50% na posibilidad. Hindi nila inilarawan kung paano nagpapabuti ang pagganap na may higit na paglutas na lampas sa threshold, at hindi rin nila nakuha ang maling - mga rate ng alarma o mga curves ng ROC.

Dahil sa mga gaps na ito, ang mga modernong modelo ng pagganap ay nagpapalawak ng diskarte ni Johnson. Halimbawa, ang U.S. Army Kumuha Ang pamamaraan ay inaayos ang mga kinakailangan sa pag -ikot (0.75 cycle para sa pagtuklas, atbp.) Batay sa mas malawak na pagsubok (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson). Maraming mga tool sa pagsusuri ngayon ang nagsasama ng MTF, SNR at mga modelo ng atmospheric nang malinaw. Ang ilan ay may kasamang beer -lambert attenuation (tulad ng sa J - Pelikula/T - nakilala Mga modelo (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson)) o mga sukatan ng kalat. Ang iba ay pinapalitan ang mga hard threshold na may statistical detection theory (hal. Paggamit ng mga curves na katangian ng operating curves). Gayunpaman, ang pamantayan ni Johnson ay nananatiling isang konsepto ng pundasyon at isang mabilis na una - gabay sa order sa thermal imaging range.

Sa buod, Ang pamantayan ni Johnson ay nag -uugnay sa spatial na resolusyon ng isang infrared sensor sa mga praktikal na gawain na nakakakita ng isang target. Sa pamamagitan ng pagpapahayag ng pagtuklas, pagkilala, at pagkakakilanlan sa mga tuntunin ng "mga pares ng linya sa target," nagbibigay ito ng mga inhinyero ng isang diretso na paraan upang makalkula kung gaano kalayo ang isang naibigay na camera sa bawat gawain sa ilalim ng perpektong mga kondisyon (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia)Pangunahing pagsusuri ng sistema ng imaging para sa mga autonomous na sasakyan). Habang ang isa ay dapat na account para sa Real - World Factors sa anumang detalyadong disenyo, ang pamantayan ni Johnson ay sumasailalim pa rin sa karamihan sa mga pagtutukoy ng thermal camera at mga pagtatantya sa pagganap ngayon (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia)Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson).

Mga Pinagmumulan: Ang mga pangunahing kahulugan at halaga ay mula sa orihinal na gawain ni Johnson (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia) at mga buod sa panitikan (Pamantayan ni Johnson - Wikipedia)Ano ang DRI, at ano ang batay sa para sa pagkalkula?). Ang mga kalkulasyon ng saklaw ng pagtuklas ay sumusunod sa manipis na mga formula ng lens sa pagsusuri ng imaging (Pangunahing pagsusuri ng sistema ng imaging para sa mga autonomous na sasakyan). Ang mga epekto sa kapaligiran at kalat ay dokumentado sa sundin - UP na pag -aaral (Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson)Kasaysayan at ebolusyon ng pamantayan sa Johnson). Ang mga praktikal na halimbawa at pagpapalagay ay nagmula sa mga tagagawa at mga ulat sa teknikal (Ano ang DRI, at ano ang batay sa para sa pagkalkula?).