Johnsonova kritéria pro detekci a rozpoznávání tepelného zobrazování

Historické pozadí: Na konci padesátych let provedl John W. Johnson z americké armády pr?kopnické experimenty s nocí - zintenzivnění obrazu vize, aby kvantifikoval, kolik detail? obrazu je pot?eba pro r?zné vizuální úkoly (Johnsonova kritéria - Wikipedia). Ve svém p?íspěvku z roku 1958?Analyza systém? formování obrázk?“, Johnson hlásil empirické prahy (v ?adě pár? na cíli) pot?ebné pro r?zné úkoly (Johnsonova kritéria - Wikipedia(Johnsonova kritéria - Wikipedia). To se stalo známym jako Johnsonova kritéria. Revolucionizoval design senzoru tím, ?e umo?ňuje in?enyr?m p?edpovídat, jak daleko lze cíl vidět, rozpoznat nebo identifikovat za danych podmínek (Johnsonova kritéria - Wikipedia(Johnsonova kritéria - Wikipedia). Pomocí těchto kritérií bylo mnoho prediktivních model? později vyvinuto pro hodnocení vykonu senzoru za r?znych provozních podmínek (Johnsonova kritéria - Wikipedia(Johnsonova kritéria - Wikipedia).

úkoly detekce, rozpoznávání a identifikace (DRI)

Johnsonova kritéria definuje t?i primární vizuální úkoly:

• Detekce: Pozorovatel si jednodu?e v?imne, ?e je p?ítomen objekt. (Na této úrovni by ?lověk mohl vidět pouze ?blob“ nebo změnu ve scéně.) Johnson zjistil, ?e to vy?aduje detekce1,0 ± 0,25 pár? linekp?es cíl (Johnsonova kritéria - Wikipedia).

• Rozpoznání: Observer m??e ?íct obecny typ objektu (nap?íklad odli?ování osoby od vozidla). To vy?aduje více podrobností - p?vodně o4,0 ± 0,8 páry linek(Johnsonova kritéria - Wikipedia).

• Identifikace: Observer m??e identifikovat specificky objekt (nap?. Konkrétní model vozidla nebo konkrétní osobu). Toto je nejtě??í úkol6,4 ± 1,5 páry linek(Johnsonova kritéria - Wikipedia).

(Johnson také zaznamenal p?echodny ?orienta?ní“ krok na ~ 1,4 linky pár? (Johnsonova kritéria - Wikipedia), ale moderní diskuse se ?asto zamě?ují na úkoly DRI.) V praktickém in?enyrství jeden pár linií odpovídá asi dvěma obrazovym pixel?m p?es cíl (Johnsonova kritéria - Wikipedia). V moderních specifikacích tepelného zobrazování jsou tyto prahové hodnoty ?asto zaokrouhleny na 1, 3 a 6 cykl? pro 50% pravděpodobnost plnění úkolu (Co je DRI a na co je zalo?eno na vypo?tu?).

(Svobodny mu? siluette vektorové umění - Stáhněte si 17 246+ ikony a grafiky siluety Man Silhouette - Pixabay)Postava:Lidsky tvarovany cíl pod pozorováním. Ve vzdáleném rozsahu cíl produkuje pouze tmavou siluetu (dost pro detekci); Jak se zvy?uje rozli?ení (nebo blízkost), objevují se rysy obli?eje a oděv?, co? umo?ňuje rozpoznávání a nakonec plnou identifikaci. Johnsonova kritéria kvantifikuje, kolik pár? linií je pot?eba v ka?dé fázi (Johnsonova kritéria - Wikipedia(Co je DRI a na co je zalo?eno na vypo?tu?).

Johnsonova kritéria (prahové hodnoty rozli?ení)

P?vodní kritéria Johnsona jsou ?asto shrnuty následovně pro 50% úspě?nost ka?dého úkolu (Johnsonova kritéria - Wikipedia):

• Detekce (p?ítomnost objektu): ~ 1,0 linky na cíli (50% pravděpodobnost) (Johnsonova kritéria - Wikipedia).

• Rozpoznávání (t?ída objektu): ~ 4.0 páry linek na cíli (Johnsonova kritéria - Wikipedia).

• Identifikace (konkrétní objekt): ~ 6.4 páry linek na cíli (Johnsonova kritéria - Wikipedia).

Tyto hodnoty p?edpokládají kontrast na pozadí a ideálním pozorovateli. (Ka?dy pár ?ádk? se rovná dvěma pixel?m senzoru, tak?e nap?. 1,0 linky pár ≈ 2 pixel? p?es cílovou ?í?ku (Johnsonova kritéria - Wikipedia).) Mnoho systém? cituje zjednodu?ená ?ísla ?dri“ 1 - 3 - 6 cykl? (páry linek) pro detekci - Rozpoznání - Identifikace (Co je DRI a na co je zalo?eno na vypo?tu?). Nap?íklad směrnice NATO pou?ívá pro detekci zhruba 1 cyklus, 3 pro rozpoznávání a 6 pro identifikaci (Co je DRI a na co je zalo?eno na vypo?tu?). (Aktualizovaná kritéria americké armády dokonce pou?ívají 0,75, 1,5, 3 a 6 cykl? pro detekci, klasifikaci, rozpoznávání, identifikaci, odrá?ející rafinované úkoly (Historie a vyvoj kritérií Johnson).)

Johnsonova kritéria jsou ?asto vyjád?ena pravděpodobně:NCykly na cíli, existuje odpovídající pravděpodobnost správného provedení ka?dého úlohy (obvykle sigmoid - jako, s 50% na tabulkovanych prahovych hodnotách). Nej?astěji se v?ak pou?ívá jako ?pravidlo palce“, ktery se tyká po?adovaného rozli?ení k úloze.

Matematicky základ (usnesení a rozsah)

Po?et rozli?itelnych cykl? nap?í? cílem závisí na velikosti cíle, rozsahu, optice senzoru a velikosti pixel?. Pro jednoduchy model dírky nebo tenké ?o?ky (maly - aproximace úhlu), najdeme (Analyza základního zobrazovacího systému pro autonomní vozidla):

kdenje po?et cykl? na cíli,H_Oje charakteristická velikost cíle (M),fje ohnisková vzdálenost objektivu (stejné jednotky jako rozte? pixel?),pje rozte? pixel? (vzdálenost mezi st?edy pixel?) aRje rozsah cíle. Tento vzorec zachycuje intuitivní efekty: Zvy?uje se vět?í cíl (nebo del?í ohniskovou délku)n, zatímco vět?í pixel nebo del?í rozsah klesán(Analyza základního zobrazovacího systému pro autonomní vozidla). LiNCykly jsou vy?adovány (z Johnsonova stolu) Pro ur?ity úkol lze rozsah detekce vy?e?it jako

Nap?íklad zdvojnásobení cílové velikosti nebo ohniskové vzdálenosti zdvojnásobí rozsah detekce pro pevnyN(Analyza základního zobrazovacího systému pro autonomní vozidla). Podobně na polovinu rozte?e pixel? (tj. Vy??í rozli?ení senzoru) zdvojnásobí rozsah. Tyto vzorce jsou ?asto pou?ívány specifikacemi tepelné kamery - listy k odhadu rozsah? D/R/I za ideálních podmínek.

Faktory ovlivňující rozsah detekce

Vzorec jednoduchého rozsahu vy?e p?edpokládá dokonaly kontrast a jasné podmínky. V praxi ovlivňuje mnoho faktor? rozsah detekce a rozpoznávání:

• Cílová velikost a kontrast: Vět?í (vy??í nebo ?ir?í) cíle jsou viditelné na vět?í vzdálenosti; Podobně je snáze detekován cíl s vy??ím infra?ervenym kontrastem (nap?. Teplněj?ím vs. chladněj?ím ne? pozadí). U tepelnych kamer je bě?nym p?edpokladem teplotní rozdíl v teplotě ~ 2 ° C od pozadí pro spolehlivou detekci. Men?í nebo nízké - Kontrastní cíle vy?adují více cykl? (tedy blí?e).

• Rozli?ení a optika senzoru: Jak je uvedeno, jemněj?í pixely (men?íp) a del?í ohnisková vzdálenostfzvy?it rozsah. Také funkce p?enosu modulace senzoru (MTF) a optická kvalita ovlivňují, jak dob?e se detail p?ená?í. Podle Johnsonovych slov Better Optics (vy??í MTF) ú?inně sni?uje po?adované cykly pro dany úkol (Analyza základního zobrazovacího systému pro autonomní vozidla).

• Atmosférické podmínky: Skute?né atmosféry zmírňují infra?ervené signály. ú?inky de?tě, mlhy nebo prachu mohou prudce sní?it dosah. Jednoduché modely pou?ívají pivní zákon (f_t = exp (- r/l_r)) pro vypo?et p?enosu na vlnové délce (Historie a vyvoj kritérií Johnson). Empirické studie ukazují, ?e mlha a tě?ké po?así m??e drasticky ni??í pravděpodobnost detekce, a to i v IR (Historie a vyvoj kritérií Johnson). Tepelné IR trpí méně vodní párou ne? viditelné světlo, ale nep?íznivé po?así se stále vyrazně zkracuje (Historie a vyvoj kritérií Johnson(Historie a vyvoj kritérií Johnson).

• Po?ádek na pozadí: Pozadí s vysokym obsahem nepo?ádku ztě?uje detekci. Pokusy ukazují, ?e v scénách ?nízkého nepo?ádku“ mohou byt Johnsonovy prahy malé jako ~ 0,5 cykl? pro detekci, ale pro scény ?s vysokym nepo?ádkem“ mohou byt pro detekci 50% zapot?ebí (mohou byt pot?ebné v ?nepo?ádku“ po 2,5 cykly (Historie a vyvoj kritérií Johnson). V praxi vy?aduje maskované nebo vizuálně slo?ité pozadí ?asto cílovy kontrast nebo rozli?ení vyrazně nad Johnsonovym holym minimem.

• Signál - k - poměr ?umu (SNR) a senzorovy ?um: tepelné detektory mají ?um (netd) a omezeny dynamicky rozsah. Slaby tepelny podpis nebo ?um s vysokym senzorem ú?inně zvy?uje pot?ebné cykly. Studie zd?razňují, ?e nízky SNR p?sobí jako rozost?ení: zhor?uje kvalitu obrazu a sni?uje efektivní rozsah (Historie a vyvoj kritérií Johnson).

Tyto faktory spole?ně znamenají, ?e Johnsonova kritéria dávají idealizované rozsahy. Jakykoli prakticky vypo?et musí zahrnovat atmosférickou propustnost, cílovy kontrast, hluk senzoru atd. Nap?íklad Leonardo Drs poznamenává, ?e Johnsonovy vzorce p?edpokládají ?spoustu signálu“ (dobry kontrast a nízky ?um) a ?iry vzduch. Realistická ?ada rovnice obecně znásobuje jednoduchy vzorec viditelností nebo p?enosovym termínem, aby zohlednil atmosféru.

P?íklad vypo?t?

Pomocí vy?e uvedenych vzorc? lze odhadnout rozsahy D/R/I pro danou kameru a cíl. Nap?íklad:

• P?íklad:2m vysoká osoba (H_O= 2m) zobrazováno tepelnou kamerou sf= Rozte? 50 mm a pixel?p= 20 um (= 0,02 mm). Pomocí Johnsonova prahu 1 - cyklu pro detekci,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ times 50 \ text {mm}} {2 \ Times 0,02 \, \ text {mm} \ krát 1} \ p?ibli?ně 2500 \ \ text {m}.$$

  Pro rozpoznávání (~ 3 cykly) a identifikaci (~ 6 cykl?) se rozsahy stávají ~ 833 m a ~ 417 m (od $ r \ propto1/n $).

• P?íklad vyrobce:Aplika?ní poznámka Leonardo DRS poskytuje lidsky cíl (kritická dimenze ~ 0,95 m) a kameru s 17 um pixely a ohniskovou délkou 16,75 mm. Pro úkol rozpoznávání cyklu 3 - vypo?ítají rozsah detekce 50% asi 157 m. (Se stejnymi ?ísly, ná? vzorec p?iná?í $ r \ cca (0,95 \ krát 16,75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ cca157 $ m, co? odpovídá jejich p?íkladu.)

• Typické hodnoty:V ideálních podmínkách (dobry kontrast, jasny vzduch), Johnsonovo pravidlo - palce p?edpovídá detekci ?lověka na ?ádově několik kilometr?. Nap?íklad jeden zdroj cituje detekci ~ 2000 m, ~ 667 m rozpoznávání a ~ 333 m identifikace pro 1,8 m osoby (Co je DRI a na co je zalo?eno na vypo?tu?).

Tyto p?íklady ukazují, jak lze Johnsonova kritéria p?ímo aplikovat pomocí jednoduché aritmetiky. Skute?né rozsahy v praxi jsou ?asto ni??í kv?li vy?e uvedenym faktor?m.

Aplikace

Johnsonova kritéria se ?iroce pou?ívají p?i navrhování a hodnocení tepelnych zobrazovacích systém? na mnoha polích:

• Vojenská a obrana: Specifikace senzoru pro noc - Rozsahy vidění, tepelné památky a dohled ?asto uvádějí rozsahy D/R/I na základě Johnsonovych kritérií (Johnsonova kritéria - Wikipedia). Cílové akvizice a uznání (p?ítel vs. FOE) v noci se na tyto odhady spoléhají. Mnoho polních manuál? a dokument? o zadávání ve?ejnych zakázek odkazuje na pravidlo 1 - 3 - 6 - palce pro zbraň - Mounted IR památky.

• Hledání a záchranu / zabezpe?ení: Ru?ní nebo namontované tepelné kamery pou?ívané k nalezení ztracenych osob nebo monitoru obvod? také pou?ívají metriky DRI. Nap?íklad záchranné tymy mohou vy?adovat kameru, která m??edetekovat?lověk p?i 1 km auznatp?i 400 m. Johnsonova kritéria poskytuje základní linii pro takové specifikace.

• Dohled a vymáhání práva: Hrani?ní hlídka, sledování volně ?ijících ?ivo?ich? a detek?ní systémy naru?ení pou?ívají tato kritéria k p?edpovědi, jak daleko m??e senzor vyzvednout osobu nebo vozidlo v noci. (Některé standardy formalizují Johnsonovy úkoly; nap?. NATO pou?ívá klasifikace D, R, I ve zobrazovacích po?adavcích.)

V ka?dém p?ípadě Johnsonova kritéria pomáhá p?ekládat parametry senzor? (rozli?ení, optika, velikost pixel?) do intuitivní metriky vykonu (rozsah pro detekci nebo identifikaci typického cíle).

Omezení a moderní úpravy

Navzdory své u?ite?nosti má Johnsonova kritéria d?le?itá omezení. Je to empiricky, idealizovany model, ktery vynechává mnoho skute?nych světovych efekt?:

• Zjednodu?ené podmínky: P?edpokládá jednotny pozadí, dostatek cílového kontrastu a kalibrovany pozorovatel jamky. Nezohledňuje nepo?ádek nebo maskování. V praxi m??e cíl proti slo?itému pozadí vy?adovat vět?í rozli?ení ne? Johnsonovy nominální hodnoty (Historie a vyvoj kritérií Johnson).

• Ignoruje ú?inky na ?ivotní prost?edí: P?vodní kritéria nezahrnují po?así ani atmosférické útlum. Studie zd?razňují, ?e ?ádny jednoduchy model plně zachycuje ú?inky mlhy, de?tě a kou?e (Historie a vyvoj kritérií Johnson(Historie a vyvoj kritérií Johnson). Moderní systémy se ?asto mno?í termínem atmosférického p?enosu nebo pou?ívají empirické modely viditelnosti.

• Lidské faktory: Johnsonova práce pou?ila několik vy?kolenych pozorovatel? za kontrolovanych podmínek; Ignoruje variace ve vycviku pozorovatele, pozornosti, únavy atd. Mohou existovat vyznamné rozdíly mezi jednotlivci ve skute?né pravděpodobnosti detekce (Historie a vyvoj kritérií Johnson).

• Signál a zpracování: Model zachází s obrazem, jako by se omezoval pouze geometrií (pixely a optikou). Nezahrnuje hluk senzoru (netd), dynamicky rozsah nebo vylep?ení zpracování obrazu. Jakékoli ost?ení na palubě nebo video algoritmy mohou zlep?it efektivní rozli?ení, co? znamená, ?e skute?né kamery ?asto p?ekonávají holé limity Johnson.

• Zamě?ení na pravděpodobnost: Kritéria jsou definována pro ~ 50% pravděpodobnost. Nepopisují, jak se vykon zlep?uje s vět?ím rozli?ením za prahovou hodnotou, ani nezachycují nepravdivé - sazby alarmu nebo k?ivky ROC.

Kv?li těmto mezerám modely moderních vykonu rozsahu roz?i?ují Johnson?v p?ístup. Nap?íklad metodika Acquire Acquire USA upravuje po?adavky na cyklus (0,75 cykl? pro detekci atd.) Na základě rozsáhlej?ího testování (Historie a vyvoj kritérií Johnson). Mnoho analytickych nástroj? nyní explicitně integruje modely MTF, SNR a atmosférické. Některé zahrnují útlum piva - Slabert (jako v j - filmu/t - Met Models (Historie a vyvoj kritérií Johnson) nebo metriky nepo?ádku. Jiní nahrazují tvrdé prahové hodnoty statistickou teorií detekce (nap?. Pou?ití charakteristickych k?ivek p?ijíma?e). Nicméně, Johnsonova kritéria z?stává základním konceptem a rychlym prvním - Pr?vodcem objednávkou po tepelném zobrazovacím rozsahu.

Stru?ně ?e?eno, Johnsonova kritéria spojuje prostorové rozli?ení infra?erveného senzoru s praktickymi úkoly vidět cíl. Vyjad?ováním detekce, rozpoznávání a identifikace z hlediska ?pár? linek na cíli“ poskytuje in?enyr?m p?ímy zp?sob, jak vypo?ítat, jak daleko m??e daná kamera provádět ka?dy úkol za ideálních podmínek (Johnsonova kritéria - Wikipedia(Analyza základního zobrazovacího systému pro autonomní vozidla). Zatímco ?lověk musí odpovídat za skute?né světové faktory v jakémkoli podrobném návrhu, Johnsonova kritéria stále podporuje vět?inu specifikací tepelné kamery a odhady vykonu dnes (Johnsonova kritéria - Wikipedia(Historie a vyvoj kritérií Johnson).

Zdroje: Klí?ové definice a hodnoty pocházejí z Johnsonovy p?vodní práce (Johnsonova kritéria - Wikipedia) a shrnutí v literatu?e (Johnsonova kritéria - Wikipedia(Co je DRI a na co je zalo?eno na vypo?tu?). Vypo?ty rozsahu detekce sledujte tenké vzorce objektivu v zobrazovací analyze (Analyza základního zobrazovacího systému pro autonomní vozidla). ú?inky ?ivotního prost?edí a nepo?ádku jsou zdokumentovány následujícími studiemi UP (Historie a vyvoj kritérií Johnson(Historie a vyvoj kritérií Johnson). Praktické p?íklady a p?edpoklady pocházejí od vyrobc? a technickych zpráv (Co je DRI a na co je zalo?eno na vypo?tu?).