Johnson a termikus képalkotás kimutatására és felismerésére vonatkozó kritériumai

T?rténelmi háttér: Az 1950 -es évek végén John W. Johnson, az Egyesült államok hadserege útt?r? kísérleteket végzett az éjszakai - látáskép -intenzívek segítségével, hogy számszer?sítse a kép részleteit a kül?nféle vizuális feladatokhoz (Johnson kritériumai - Wikipédia). 1958 -as papírjában?A képformáló rendszerek elemzése”, Johnson empirikus küsz?bértékeket jelentett (sorban egy célpontban), amely a kül?nféle feladatokhoz szükséges (Johnson kritériumai - Wikipédia) (Johnson kritériumai - Wikipédia). Ez Johnson kritériumainak vált ismertté vált. Forradalmasította az érzékel? kialakítását azáltal, hogy lehet?vé teszi a mérn?k?k számára, hogy megjósolják, mennyire távolíthatók el egy célpont, felismerhet? vagy azonosított a megadott k?rülmények k?z?tt (Johnson kritériumai - Wikipédia) (Johnson kritériumai - Wikipédia). E kritériumok felhasználásával kés?bb számos prediktív modellt fejlesztettek ki az érzékel? teljesítményének értékelésére kül?nb?z? m?k?dési k?rülmények k?z?tt (Johnson kritériumai - Wikipédia) (Johnson kritériumai - Wikipédia).

Detektálási, felismerési és azonosítási (DRI) feladatok

Johnson kritériuma három els?dleges vizuális feladatot határoz meg:

• Detektálás: A megfigyel? egyszer?en észreveszi, hogy egy objektum van jelen. (Ezen a szinten csak egy ?foltot” vagy változást láthat a jelenetben.) Johnson úgy találta, hogy a detektálás szükséges1,0 ± 0,25 vonalpáregy célponton keresztül (Johnson kritériumai - Wikipédia).

• Elismerés: A megfigyel? meg tudja mondani az objektum általános típusát (például megkül?nb?zteti az embert a járm?t?l). Ehhez további részleteket igényel - eredetileg a kb.4,0 ± 0,8 vonalpár(Johnson kritériumai - Wikipédia).

• Azonosítás: A megfigyel? azonosíthatja az adott objektumot (például egy adott járm?modellt vagy egy adott személyt). Ez a legnehezebb feladat, amely megk?veteli6,4 ± 1,5 vonalpár(Johnson kritériumai - Wikipédia).

(Johnson egy k?ztes ?orientációs” lépést is megjegyezte ~ 1,4 soros páron (Johnson kritériumai - Wikipédia), de a modern megbeszélések gyakran a DRI feladatokra ?sszpontosítanak.) Gyakorlati mérn?ki szempontból az egyik vonalpár k?rülbelül két képpontnak felel meg a célpontban (Johnson kritériumai - Wikipédia). A modern termikus képalkotó specifikációkban ezeket a küsz?bértékeket gyakran 1, 3 és 6 ciklusra kerekítik, 50% -os valószín?séggel a feladat elvégzéséhez (Mi az a DRI, és mit alapít a számításhoz?).

(Ingyenes ember sziluett vektor m?vészet - T?ltse le 17 246+ ember sziluett ikonokat és grafikákat - Pixabay)ábra:Egy emberi - alakú célpont megfigyelés alatt. Távoli tartományban a cél csak s?tét sziluettet hoz létre (elegend? a detektáláshoz); A felbontás (vagy a k?zelség) n?vekedésekor az arc- és ruházati funkciók megjelennek, lehet?vé téve a felismerést és végül a teljes azonosítást. Johnson kritériumai számszer?sítik, hogy hány vonalpárra van szükség az egyes szakaszokban (Johnson kritériumai - Wikipédia) (Mi az a DRI, és mit alapít a számításhoz?).

Johnson kritériumai (felbontási küsz?b?k)

Johnson eredeti kritériumait gyakran az alábbiak szerint foglalják ?ssze az egyes feladatok 50% -os sikerességi arányára (Johnson kritériumai - Wikipédia):

• Detektálás (objektum jelenléte): ~ 1,0 vonalpár a célon (50% valószín?ség) (Johnson kritériumai - Wikipédia).

• Felismerés (objektum osztálya): ~ 4,0 vonalpárok a célon (Johnson kritériumai - Wikipédia).

• Azonosítás (specifikus objektum): ~ 6,4 vonalpárok a célon (Johnson kritériumai - Wikipédia).

Ezek az értékek magas célkontrasztot és ideális megfigyel?t feltételeznek. (Minden vonalpár megegyezik két érzékel? pixelrel, tehát például 1,0 vonal pár ≈ 2 pixel a célszélességen keresztül (Johnson kritériumai - Wikipédia).) Számos rendszer idézi az egyszer?sített ?DRI” számot 1 - 3 - 6 ciklus (vonalpárok) a detektáláshoz - Felismerés - Azonosítása (Mi az a DRI, és mit alapít a számításhoz?). Például egy NATO -iránymutatás nagyjából 1 ciklust használ a detektáláshoz, 3 a felismeréshez és 6 az azonosításhoz (Mi az a DRI, és mit alapít a számításhoz?). (Az Egyesült államok hadseregének frissített megszerzési kritériumai 0,75, 1,5, 3 és 6 ciklust is használnak a finomított feladatokat tükr?z?d? észlelés, osztályozás, felismerés, azonosításhoz (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése).)

Johnson kritériumait gyakran valószín?sítik: adva: advaNCiklusok a célponton, megfelel? valószín?ség van az egyes feladatok helyes elvégzésére (általában szigmoid - like, 50% -kal a táblázatos küsz?bértékeken). Ezt azonban leggyakrabban ?hüvelykujjszabályként” használják, amely a szükséges megoldást ?sszekapcsolja a feladathoz.

Matematikai alap (felbontás és tartomány)

Az oldható ciklusok száma egy célponton keresztül a cél méretét?l, tartományától, érzékel? optikájától és pixel méretét?l függ. Egy egyszer? pinlyuk vagy vékony lencse modellhez (kicsi - sz?g k?zelítés)Alapvet? képalkotó rendszer elemzése az autonóm járm?vekhez):

aholna ciklusok száma a célon,H_Oa cél jellemz? mérete (m),fa lencse fókusztávolságja (ugyanazok az egységek, mint a pixel hangmagasság),pa pixel hangmagasság (a pixelk?zpontok k?z?tti távolság) ésRa célpont tartománya. Ez a képlet megragadja az intuitív hatásokat: n?vekszik egy nagyobb cél (vagy hosszabb fókusztávolság)n, míg egy nagyobb pixel vagy hosszabb tartomány cs?kkenn(Alapvet? képalkotó rendszer elemzése az autonóm járm?vekhez). HaNciklusokra van szükség (a Johnson táblázata alapján) egy adott feladathoz az észlelési tartomány oldható meg

Például a célméret vagy a fókusztávolság megduplázása megkétszerezi a r?gzített detektálási tartománytN(Alapvet? képalkotó rendszer elemzése az autonóm járm?vekhez). Hasonlóképpen, a pixel hangmagasság (azaz magasabb érzékel? felbontás) felére cs?kkenti a tartományt. Ezeket a képleteket gyakran a termálkamera specifikációja használja a D/R/I tartományok ideális k?rülmények k?z?tt t?rtén? becslésére.

A detektálási tartományt befolyásoló tényez?k

A fenti egyszer? tartomány -képlet t?kéletes kontrasztot és egyértelm? feltételeket feltételez. A gyakorlatban számos tényez? befolyásolja az észlelési és felismerési tartományt:

• Célméret és kontraszt: A nagyobb (magasabb vagy szélesebb) célok nagyobb távolságokon láthatók; Hasonlóképpen, a magasabb infrav?r?s kontrasztú célpont (például melegebb vs h?v?sebb, mint a háttér) k?nnyebben észlelhet?. A termikus kamerák esetében a k?z?s feltételezés ～2 ° C -os h?mérsékleti kül?nbség a háttért?l a megbízható kimutatáshoz. Kisebb vagy alacsony - A kontrasztcélok t?bb ciklust igényelnek (így k?zelebbi tartományok).

• érzékel? felbontása és optika: A jelzés szerint finomabb pixelek (kisebbekp) és hosszabb fókusztávolságfN?velje a tartományt. Ezenkívül az érzékel? modulációs átviteli funkciója (MTF) és az optikai min?ség befolyásolja a részletek átadásának mennyiségét. Johnson szavai szerint a jobb optika (magasabb MTF) hatékonyan cs?kkenti az adott feladathoz szükséges ciklusokat (Alapvet? képalkotó rendszer elemzése az autonóm járm?vekhez).

• Légk?ri feltételek: Az igazi légk?r az infrav?r?s jeleket enyhíti. Az es?, a k?d vagy a por hatásai élesen cs?kkenthetik a tartományt. Az egyszer? modellek használják a s?r t?rvényét (f_t = exp (- r/l_r)) az átvitel hullámhosszon t?rtén? kiszámításához (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése). Az empirikus tanulmányok azt mutatják, hogy a k?d és a nehéz id?járás drasztikusan alacsonyabb a detektálási valószín?séggel, még az IR -ben is (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése). A termikus IR kevésbé szenved a vízg?zt?l, mint a látható fény, de a káros id?járás továbbra is jelent?sen ler?vidíti a tartományt (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése) (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése).

• Háttér -rendetlenség: A magas - rendetlenség háttér megnehezíti az észlelést. A kísérletek azt mutatják, hogy az ?alacsony rendetlenség” jelenetekben a Johnson küsz?bértékei akár ~ 0,5 ciklusok is lehetnek a felismeréshez, de a ?magas rendetlenség” jeleneteknél 2,5 ciklusra lehet szükség (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése). A gyakorlatban egy álcázott vagy vizuálisan ?sszetett háttér gyakran célkontrasztot vagy felbontást igényel, jóval a Johnson minimum felett.

• Jel - - zajarány (SNR) és érzékel? zaj: A h?érzékel?knek zaj (NETD) és korlátozott dinamikus tartománya van. A gyenge termikus aláírás vagy a nagy érzékel?i zaj hatékonyan n?veli a szükséges ciklusokat. A tanulmányok hangsúlyozzák, hogy az alacsony SNR úgy viselkedik, mint az elmosódás: rontja a képmin?séget és cs?kkenti a hatékony tartományt (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése).

Ezek a tényez?k együttesen azt jelentik, hogy Johnson kritériumai idealizált tartományokat adnak. Bármely gyakorlati számításnak tartalmaznia kell a légk?ri transzmittanciát, a célkontrasztot, az érzékel? zaját stb. általánosságban elmondható, hogy egy reális tartomány -egyenlet megsokszorozza az egyszer? képletet egy láthatósággal vagy átviteli kifejezéssel, hogy figyelembe vegye a légk?rt.

Példaszámítások

A fenti képletek felhasználásával becsülhet? meg egy adott kamera és cél D/R/I tartományai. Például:

• Példa:Egy 2m magas ember (H_O= 2m) egy termálkamera képalkotvaf= 50 mm és pixel hangmagasságp= 20 μm (= 0,02 mm). A Johnson 1 - ciklusküsz?b használatával az észleléshez,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ time 50 \, \ text {mm}} {2 \ times 0,02 \, \ text {mm} \ times 1} \ kb. 2500 \ \ Text {m}.$$

  A felismerés (≈3 ciklus) és az azonosítás (≈6 ciklus) esetében a tartományok ≈833M és ≈417 m -re (mivel a $ r \ propto1/n $).

• Gyártó példa:A Leonardo DRS alkalmazásjegyzet humán célt (kritikus dimenzió ~ 0,95 m) és egy kamerát ad 17 um pixel és 16,75 mm fókusztávolsággal. A 3 - ciklusfelismerési feladathoz 50% -os detektálási tartományt számolnak k?rülbelül 157 m. (Ugyanazokkal a számokkal a képletünk $ r \ kb. (0,95 \ Time 16,75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ kb.

• Tipikus értékek:Ideális k?rülmények k?z?tt (jó kontraszt, tiszta leveg?), Johnson - - hüvelykujjának szabálya el?rejelzi az ember észlelését néhány kilométerre. Például egy forrás ~ 2000 m -es detektálás, ~ 667 m felismerés és ~ 333 millió személyazonosító személy (1,8 millió személy (Mi az a DRI, és mit alapít a számításhoz?).

Ezek a példák azt mutatják, hogy a Johnson kritériumait hogyan lehet k?zvetlenül alkalmazni egyszer? számtani segítségével. A gyakorlatban a tényleges tartományok a fent említett tényez?k miatt gyakran alacsonyabbak.

Alkalmazások

A Johnson kritériumait széles k?rben használják a termikus képalkotó rendszerek sok területen t?rtén? megtervezéséhez és értékeléséhez:

• Katonai és védekezés: érzékel? -specifikációk éjszakai - Vision hatók?r?k, termikus látnivalók és megfigyelések gyakran felsorolják a D/R/I tartományokat a Johnson kritériumai alapján (Johnson kritériumai - Wikipédia). Célkérelem és elismerés (barát vs ellenség) éjszaka támaszkodnak ezekre a becslésekre. Számos terepi kézik?nyv és beszerzési dokumentumok hivatkoznak az 1 - 3 - 6 szabály -

• Keresés és megmentés / biztonság: Kézi vagy szerelt h?kamerák, amelyeket elveszett személyek megtalálására vagy a kerületek figyelésére is használnak DRI metrikák. Például a ment?csapatoknak szüksége lehet egy kamerára, amely képesészlelEgy ember 1 km -en ésfelismer400 méteren. A Johnson kritériuma az alapvonalat biztosítja az ilyen specifikációkhoz.

• Felügyeleti és b?nüld?zési szervek: Border Patrol, vadon él? állatok megfigyelése és behatolás -észlelési rendszerek ezeket a kritériumokat arra használják, hogy megjósolják, hogy az érzékel? milyen messze tud felvenni egy személyt vagy járm?vet éjjel. (Néhány szabvány formalizálja a Johnson -feladatokat; például a NATO D, R, I osztályozásokat használ a képalkotási k?vetelményekben.)

Mindegyik esetben a Johnson kritériumai segítenek az érzékel? paramétereinek (felbontás, optika, pixel méret) átültetni egy intuitív teljesítménymutatóvá (egy tipikus cél felismerésére vagy azonosítására).

Korlátozások és modern adaptációk

Hasznossága ellenére Johnson kritériumai fontos korlátozásokkal rendelkeznek. Ez egy empirikus, idealizált modell, amely sok valódi - világhatást kihagy:

• Egyszer?sített feltételek: Egységes háttér, b?séges célkontraszt és kút - kalibrált megfigyel? feltételezi. Nem veszi figyelembe a rendetlenséget vagy az álcázást. A gyakorlatban a komplex háttér elleni célpont nagyobb felbontást igényelhet, mint a Johnson névleges értékei (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése).

• Figyelmen kívül hagyja a k?rnyezeti hatásokat: Az eredeti kritériumok nem tartalmazzák az id?járást vagy a légk?ri csillapítást. A tanulmányok hangsúlyozzák, hogy az egyszer? modell nem fog teljes mértékben elfogni a k?d?t, az es?t és a füsthatásokat (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése) (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése). A modern rendszerek gyakran szaporodnak egy légk?ri átviteli kifejezéssel, vagy empirikus láthatósági modelleket használnak.

• Emberi tényez?k: Johnson munkája néhány képzett megfigyel?t használt ellen?rz?tt k?rülmények k?z?tt; figyelmen kívül hagyja a megfigyel?i edzés, a figyelem, a fáradtság stb. Variációit.A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése).

• Jel és feldolgozás: A modell úgy kezeli a képet, mintha csak geometria (pixelek és optika) korlátozná. Nem tartalmazza az érzékel? zaját (NETD), a dinamikus tartományt vagy a képfeldolgozási fejlesztéseket. Bármely fedélzeti élez?dési vagy video -algoritmus javíthatja a hatékony felbontást, azaz a valódi kamerák gyakran felülmúlják a csupasz Johnson korlátokat.

• Valószín?ségi fókusz: A kritériumokat ~ 50% -os valószín?ségre határozzuk meg. Nem írják le, hogy a teljesítmény hogyan javul a küsz?b?n túlmen? nagyobb felbontással, és nem r?gzítik a hamis - riasztási sebességeket vagy a ROC g?rbéket.

Ezen hiányosságok miatt a modern tartományi teljesítménymodellek kiterjesztik Johnson megk?zelítését. Például az Egyesült államok hadseregének megszerzési módszertana kiigazítja a ciklusk?vetelményeket (0,75 ciklus a detektáláshoz stb.), A szélesebb k?r? tesztelés alapján (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése). Számos elemzési eszk?z most kifejezetten integrálja az MTF, az SNR és a légk?ri modelleket. Néhányan tartalmazzák a s?r -lambert csillapítást (mint a j - film/t - Met modellek (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése)) vagy rendetlen mutatók. Mások a kemény küsz?bértékeket a statisztikai detektálási elmélettel helyettesítik (például a vev? m?k?dési jellemz? g?rbék használatával). Ennek ellenére a Johnson kritériumai továbbra is alapvet? koncepció és a gyors els? - rendelési útmutató a termikus képalkotó tartományhoz.

?sszefoglalva: Johnson kritériumai ?sszekapcsolják az infrav?r?s érzékel? térbeli felbontását a cél látásának gyakorlati feladataival. Az észlelés, a felismerés és az azonosítás kifejezésével a ?Vonalpárok a célponton” kifejezéssel egyértelm? módszert biztosít a mérn?k?knek annak kiszámításához, hogy az adott kamera milyen messzire képes elvégezni az egyes feladatokat ideális k?rülmények k?z?tt (Johnson kritériumai - Wikipédia) (Alapvet? képalkotó rendszer elemzése az autonóm járm?vekhez). Míg a valós - világ tényez?it kell figyelembe vennie a részletes kialakításban, a Johnson kritériumai továbbra is alátámasztják a legt?bb termikus kamera -specifikációt és a teljesítménybecsléseket (Johnson kritériumai - Wikipédia) (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése).

Források: A legfontosabb meghatározások és értékek Johnson eredeti munkájából származnak (Johnson kritériumai - Wikipédia) és ?sszefoglalók az irodalomban (Johnson kritériumai - Wikipédia) (Mi az a DRI, és mit alapít a számításhoz?). A detektálási tartomány számításai a képalkotó elemzésben a vékony - lencse képleteket k?vetik (Alapvet? képalkotó rendszer elemzése az autonóm járm?vekhez). A k?rnyezeti és a rendetlenség hatásait a k?vetkez? tanulmányok dokumentálják (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése) (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése). A gyakorlati példák és feltételezések a gyártóktól és a m?szaki jelentésekt?l származnak (Mi az a DRI, és mit alapít a számításhoz?).