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 -fokozókkal, 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 úgy lett ismertté, hogy Johnson kritériumai- 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 kritériumai három els?dleges meghatározással határozzák meg vizuális feladatok:

• érzékelés: 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 szükséges 1,0 ± 0,25 vonalpár egy 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?veteli 6,4 ± 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 kerekítik 1, 3 és 6 ciklus A feladat elvégzésének 50% -os valószín?ségére (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. -Kor távolság, a cél csak egy s?tét sziluett el?állítása (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):

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

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

• Azonosítás (specifikus objektum): ~ 6,4 vonalpárok a célponton (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 frissítése SZEREZ A kritériumok akár 0,75, 1,5, 3 és 6 ciklust is használnak a finomított feladatokat tükr?z?d? észlelés, osztályozás, felismerés, azonosítása céljából (A Johnson kritériumainak t?rténete és fejl?dése).)

Johnson kritériumait gyakran valószín?sítik: adva: adva N Ciklusok 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)

A A megoldható ciklusok száma A célpontban 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):

ahol n a ciklusok száma a célon, H_O a cél jellemz? mérete (m), f a lencse fókusztávolságja (ugyanazok az egységek, mint a pixel hangmagasság), p a pixel hangmagasság (a pixelk?zpontok k?z?tti távolság) és R a 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?kken n (Alapvet? képalkotó rendszer elemzése az autonóm járm?vekhez). Ha N ciklusokra van szükség (a Johnson táblájából) egy adott feladathoz, a észlelési tartomány Megoldható

Például a célméret vagy a fókusztávolság megduplázása megkétszerezi a r?gzített detektálási tartományt N (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: Mint jeleztük, finomabb pixelek (kisebbek p) és hosszabb fókusztávolság f N?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 k?rülmények: 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 - A termikus detektorok zaj (NETD) és korlátozott dinamikus tartományban vannak. 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 képalkotva f = 50 mm és pixel hangmagasság p = 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

Johnson kritériumait széles k?rben használják a tervezés és értékelés során termikus képalkotó rendszerek Sok területen:

• Katonai és védelem: érzékel? specifikációi éjszakai - Vision hatók?r?k, h?k?zpontok és megfigyelés 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 mentés / biztonság: Kézi vagy szerelt h?kamerák, amelyeket elveszett személyek megtalálására vagy a kerület monitorozására használnak, DRI metrikákat is használnak. Például a ment?csapatoknak szüksége lehet egy kamerára, amely képes észlel Egy ember 1 km -en és felismer 400 méteren. A Johnson kritériuma az alapvonalat biztosítja az ilyen specifikációkhoz.

• Felügyeleti és b?nüld?zés: A Border Patrol, a vadon él? állatok megfigyelése és a behatolás -észlelési rendszerek ezeket a kritériumokat használják annak el?rejelzésére, 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 korlátozások- 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 ezt Nincs egyszer? modell Teljesen megragadja a k?d, 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 kiképzett 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 a 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?ség szerint 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 amerikai hadseregé SZEREZ A módszertan a ciklusk?vetelményeket (0,75 ciklus a detektáláshoz stb.) B?víti 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 k?z?tt szerepel a s?r - lambert csillapítás (mint például J - Film/T - MEG modellek (modellekA 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?).