I criteri di Johnson per il rilevamento e il riconoscimento dell'imaging termico

Background storico: Alla fine degli anni '50, John W. Johnson dell'esercito degli Stati Uniti conduceva esperimenti pionieristici con intensificatori di immagini notturniCriteri di Johnson - Wikipedia). Nel suo giornale del 1958 "Analisi dei sistemi di formazione delle immagini", Johnson ha riportato soglie empiriche (coppie in linea su un bersaglio) necessarie per compiti diversi (Criteri di Johnson - Wikipedia) (Criteri di Johnson - Wikipedia). Questo è diventato noto come I criteri di Johnson. Ha rivoluzionato la progettazione del sensore consentendo agli ingegneri di prevedere quanto lontano si possa vedere, riconosciuto o identificato in determinate condizioni (Criteri di Johnson - Wikipedia) (Criteri di Johnson - Wikipedia). Utilizzando questi criteri, molti modelli predittivi sono stati successivamente sviluppati per valutare le prestazioni del sensore in diverse condizioni operative (Criteri di Johnson - Wikipedia) (Criteri di Johnson - Wikipedia).

Attività di rilevamento, riconoscimento e identificazione (DRI)

I criteri di Johnson definiscono tre primari compiti visivi:

• Rilevamento: L'osservatore nota semplicemente che è presente un oggetto. (A questo livello, si potrebbe vedere solo una "chiazza" o un cambiamento nella scena.) Johnson ha scoperto che il rilevamento richiedeva in merito a 1,0 ± 0,25 coppie di linee attraverso un bersaglio (Criteri di Johnson - Wikipedia).

• Riconoscimento: L'osservatore può dire il tipo generale di oggetto (ad esempio, distinguendo una persona da un veicolo). Ciò richiede maggiori dettagli - originariamente 4,0 ± 0,8 coppie di linee (Criteri di Johnson - Wikipedia).

• Identificazione: L'osservatore può identificare l'oggetto specifico (ad esempio un particolare modello di veicolo o una persona specifica). Questo è il compito più difficile, che richiede 6,4 ± 1,5 coppie di linee (Criteri di Johnson - Wikipedia).

(Johnson ha anche notato un passaggio di "orientamento" intermedio a ~ 1,4 coppie di linee (Criteri di Johnson - Wikipedia), ma le discussioni moderne si concentrano spesso sui compiti DRI.) In termini di ingegneria pratica, una coppia di righe corrisponde a circa due pixel di immagine attraverso il bersaglio (Criteri di Johnson - Wikipedia). Nelle moderne specifiche di imaging termico, queste soglie sono spesso arrotondate a 1, 3 e 6 cicli per la probabilità del 50% di eseguire l'attività (Cos'è DRI e su cosa si basa per il calcolo?).

(Uomo libero silhouette vettoriale arte - Scarica 17.246+ icone e grafica della silhouette uomo - Pixabay) Figura: Un bersaglio umano - sagomato sotto osservazione. A range lontano, il bersaglio produce solo una silhouette scura (sufficiente per il rilevamento); Con l'aumentare della risoluzione (o della vicinanza), emergono caratteristiche facciali e abbigliamento, consentendo il riconoscimento e, in definitiva, l'identificazione completa. I criteri di Johnson quantificano quante coppie di dettagli sono necessarie in ogni fase (Criteri di Johnson - Wikipedia) (Cos'è DRI e su cosa si basa per il calcolo?).

I criteri di Johnson (soglie di risoluzione)

I criteri originali di Johnson sono spesso riassunti come segue per un tasso di successo del 50% di ciascuna attività (Criteri di Johnson - Wikipedia):

• Rilevamento (presenza dell'oggetto): ~ 1,0 coppia di linee sul bersaglio (probabilità del 50%) (Criteri di Johnson - Wikipedia).

• Riconoscimento (classe di oggetto): ~ 4,0 coppie di linee su target (Criteri di Johnson - Wikipedia).

• Identificazione (oggetto specifico): ~ 6,4 coppie di linee sul bersaglio (Criteri di Johnson - Wikipedia).

Questi valori assumono un elevato target - contrasto di fondo e un osservatore ideale. (Ogni coppia di linee è uguale a due pixel del sensore, quindi ad esempio una coppia di linee 1.0 ≈ 2 pixel attraverso la larghezza del bersaglio (Criteri di Johnson - Wikipedia).) Molti sistemi citano un numero "dri" semplificato di 1 - 3 - 6 cicli (coppie di linee) per il rilevamento - riconoscimento - Identificazione, rispettivamente (Cos'è DRI e su cosa si basa per il calcolo?). Ad esempio, una linea guida NATO utilizza circa 1 ciclo per il rilevamento, 3 per il riconoscimento e 6 per l'identificazione (Cos'è DRI e su cosa si basa per il calcolo?). (L'esercito degli Stati Uniti è aggiornato ACQUISIRE I criteri utilizzano persino 0,75, 1,5, 3 e 6 cicli per rilevare, classificare, riconoscere, identificare, riflettere compiti raffinati (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson).)

I criteri di Johnson sono spesso espressi in modo probabilistico: dato N Cicli sul bersaglio, esiste una probabilità corrispondente di eseguire correttamente ciascuna attività (di solito sigmoide - come, con il 50% alle soglie tabulate). Tuttavia, è più comunemente usato come una "regola empirica" ??relativa alla risoluzione richiesta all'attività.

Base matematica (risoluzione e gamma)

IL Numero di cicli risolvibili Attraverso un bersaglio dipende dalle dimensioni, dall'ottica del sensore e dalla dimensione dei pixel del bersaglio. Per un semplice foro stenopeico o un modello di lente sottile (approssimazione piccola - angolo), si trova (Analisi del sistema di imaging fondamentale per veicoli autonomi):

Dove n è il numero di cicli sul bersaglio, H_O è la dimensione caratteristica del bersaglio (M), f è la lunghezza focale dell'obiettivo (stesse unità del pixel pixel), p è il pixel pitch (distanza tra i centri pixel) e R è l'intervallo per il bersaglio. Questa formula cattura effetti intuitivi: un bersaglio più grande (o una lunghezza focale più lunga) aumenta n, mentre un pixel più grande o un intervallo più lungo diminuisce n (Analisi del sistema di imaging fondamentale per veicoli autonomi). Se N I cicli sono richiesti (dal tavolo di Johnson) per un determinato compito, il intervallo di rilevamento può essere risolto come

Ad esempio, raddoppiando la dimensione del bersaglio o la lunghezza focale raddoppia l'intervallo di rilevamento per un fisso N (Analisi del sistema di imaging fondamentale per veicoli autonomi). Allo stesso modo, dimezzare il pixel tono (cioè una risoluzione del sensore più elevata) raddoppia l'intervallo. Queste formule sono spesso utilizzate dalle specifiche della fotocamera termica - fogli per stimare gli intervalli D/R/I in condizioni ideali.

Fattori che influenzano l'intervallo di rilevamento

La formula di gamma semplice sopra assume contrasto perfetto e condizioni chiare. In pratica, molti fattori influenzano l'intervallo di rilevamento e riconoscimento:

• Dimensione e contrasto target: I bersagli più grandi (più alti o più larghi) sono visibili a distanze maggiori; Allo stesso modo, un bersaglio con un contrasto a infrarossi più elevato (ad esempio più caldo vs più fresco dello sfondo) è più facile da rilevare. Per le telecamere termiche, un presupposto comune è una differenza di temperatura di ～2 ° C rispetto allo sfondo per il rilevamento affidabile. Gli obiettivi di contrasto più piccoli o bassi richiedono più cicli (quindi intervalli più vicini).

• Risoluzione e ottica del sensore: Come indicato, pixel più fini (più piccoli p) e lunghezza focale più lunga f Aumenta l'intervallo. Inoltre, la funzione di trasferimento di modulazione del sensore (MTF) e la qualità ottica influenzano il modo in cui i dettagli vengono trasferiti. Nelle parole di Johnson, Better Optics (MTF superiore) riduce effettivamente i cicli richiesti per un determinato compito (Analisi del sistema di imaging fondamentale per veicoli autonomi).

• Condizioni atmosferiche: Le atmosfere reali attenuano i segnali infrarossi. Gli effetti della pioggia, della nebbia o della polvere possono ridurre bruscamente l'intervallo. I modelli semplici usano la legge della birra (f_t = exp (- r/l_r)) per calcolare la trasmissione a lunghezza d'onda (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson). Gli studi empirici mostrano che la nebbia e il tempo pesante possono ridurre drasticamente la probabilità di rilevamento, anche in IR (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson). L'IR termico soffre meno dal vapore acqueo della luce visibile, ma il clima avverso si accorcia ancora in modo significativo (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson) (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson).

• Disordine di sfondo: Un background alto - disordine rende più difficile il rilevamento. Gli esperimenti mostrano che nelle scene "a basso disordine" le soglie di Johnson possono essere piccole quanto ~ 0,5 cicli per il rilevamento, ma nelle scene "alte" oltre 2,5 cicli possono essere necessari per il rilevamento del 50% (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson). In pratica, uno sfondo mimetico o visivamente complesso richiede spesso contrasto o risoluzione target ben al di sopra del minimo indispensabile di Johnson.

• Segnale - Rapporto di rumore (SNR) e rumore del sensore: I rilevatori termici hanno rumore (netd) e intervallo dinamico limitato. Una firma termica debole o un rumore di sensore elevato aumenta efficacemente i cicli necessari. Gli studi sottolineano che SNR basso si comporta come Blur: degrada la qualità dell'immagine e riduce la gamma efficace (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson).

Insieme, questi fattori significano che i criteri di Johnson danno gamme idealizzate. Qualsiasi calcolo pratico deve includere la trasmittanza atmosferica, il contrasto target, il rumore del sensore, ecc. Ad esempio, Leonardo DRS osserva che le formule di Johnson assumono "un sacco di segnale" (buon contrasto e rumore basso) e aria limpida. In generale, un'equazione di gamma realistica moltiplica la formula semplice per un termine di visibilità o trasmissione per tenere conto dell'atmosfera.

Calcoli di esempio

Usando le formule sopra, si possono stimare le gamme d/r/i per una determinata fotocamera e target. Per esempio:

• Esempio: Una persona alta 2m (H_O = 2m) imaged da una fotocamera termica con f = 50 mm e pixel tono p = 20 μm (= 0,02 mm). Usando la soglia del ciclo 1 - di Johnson per il rilevamento,

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

  Per il riconoscimento (≈3 cicli) e l'identificazione (≈6 cicli), gli intervalli diventano rispettivamente ≈833m e ≈417m (poiché $ r \ propto1/n $).

• Esempio di produttore: Una nota di applicazione di Leonardo DRS fornisce un bersaglio umano (dimensione critica ~ 0,95 m) e una fotocamera con pixel da 17 μm e lunghezza focale di 16,75 mm. Per l'attività di riconoscimento del ciclo 3 -, calcolano un intervallo di rilevamento del 50% di circa 157 m. (Con gli stessi numeri, la nostra formula produce $ r \ circa (0,95 \ tempi 16,75)/(2 \ temps0.017 \ temps3) \ circa157 $ m, abbinando il loro esempio.)

• Valori tipici: In condizioni ideali (buon contrasto, aria chiara), la regola di Johnson - di - il pollice prevede il rilevamento di un essere umano per l'ordine di pochi chilometri. Ad esempio, una fonte cita ~ 2000m di rilevamento, ~ 667 m di riconoscimento e ~ 333 m di identificazione per una persona di 1,8 m (Cos'è DRI e su cosa si basa per il calcolo?).

Questi esempi mostrano come i criteri di Johnson possano essere applicati direttamente con semplice aritmetica. Gli intervalli effettivi nella pratica sono spesso più bassi a causa dei fattori sopra menzionati.

Applicazioni

I criteri di Johnson sono ampiamente utilizzati nella progettazione e nella valutazione Sistemi di imaging termico In molti campi:

• Militare e difesa: Specifiche del sensore per notti - ampli di visione, luoghi termici e sorveglianza spesso elencano le gamme D/R/I in base ai criteri di Johnson (Criteri di Johnson - Wikipedia). L'acquisizione e il riconoscimento target (amico vs nemico) di notte si basano su queste stime. Molti manuali di campo e documenti di approvvigionamento fanno riferimento alla regola 1 - 3 - 6 di - pollice per armi - mirini IR montati.

• Ricerca e salvataggio / sicurezza: Le telecamere termiche portatili o montate utilizzate per trovare persone smarrite o monitorare i perimetri, usano anche le metriche DRI. Ad esempio, le squadre di salvataggio potrebbero richiedere una fotocamera che può rilevare un essere umano a 1 km e riconoscere a 400 m. I criteri di Johnson forniscono una linea di base per tali specifiche.

• Sorveglianza e forze dell'ordine: La pattuglia di frontiera, il monitoraggio della fauna selvatica e i sistemi di rilevamento delle intrusioni utilizzano questi criteri per prevedere quanto lontano un sensore possa raccogliere una persona o un veicolo di notte. (Alcuni standard formalizzano i compiti di Johnson; ad esempio la NATO usa le classificazioni d, r, i nei requisiti di imaging.)

In ogni caso, i criteri di Johnson aiutano a tradurre i parametri del sensore (risoluzione, ottica, dimensione dei pixel) in una metrica delle prestazioni intuitive (intervallo per rilevare o identificare un target tipico).

Limitazioni e adattamenti moderni

Nonostante la sua utilità, i criteri di Johnson hanno importanti Limitazioni. è un modello empirico e idealizzato che omette molti effetti reali -

• Condizioni semplificate: Presuppone uno sfondo uniforme, un ampio contrasto target e un osservatore ben - calibrato. Non tiene conto del disordine o del camuffamento. In pratica, un obiettivo su un background complesso può richiedere una risoluzione maggiore rispetto ai valori nominali di Johnson (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson).

• Ignora gli effetti ambientali: I criteri originali non includono l'attenuazione meteorologica o atmosferica. Gli studi lo sottolineano Nessun modello semplice cattura pienamente effetti di nebbia, pioggia ed fumo (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson) (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson). I sistemi moderni spesso si moltiplicano per un termine di trasmissione atmosferico o usano modelli di visibilità empirica.

• Fattori umani: Il lavoro di Johnson ha usato alcuni osservatori addestrati in condizioni controllate; Ignora le variazioni nell'allenamento dell'osservatore, l'attenzione, l'affaticamento, ecc. Ci possono essere differenze significative tra gli individui nella probabilità di rilevazione effettiva (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson).

• Segnale ed elaborazione: Il modello tratta l'immagine come se fosse limitata solo dalla geometria (pixel e ottica). Non incorpora il rumore del sensore (netd), la gamma dinamica o i miglioramenti dell'elaborazione delle immagini. Eventuali algoritmi di affitto o video a bordo possono migliorare una risoluzione efficace, il che significa che le telecamere reali spesso sovraperformano i limiti di Johnson.

• Focus di probabilità: I criteri sono definiti per una probabilità del 50%. Non descrivono come le prestazioni migliorano con una maggiore risoluzione oltre la soglia, né catturano tassi di allarme falsi -

A causa di questi lacune, i moderni modelli di performance della gamma estendono l'approccio di Johnson. Ad esempio, l'esercito americano ACQUISIRE La metodologia regola i requisiti del ciclo (0,75 cicli per il rilevamento, ecc.) In base a test più estesi (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson). Molti strumenti di analisi ora integrano esplicitamente MTF, SNR e modelli atmosferici. Alcuni includono l'attenuazione della birra -chiacchierata (come in J - film/T - Met Modelli (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson)) o metriche ingombri. Altri sostituiscono soglie dure con teoria del rilevamento statistico (ad es. Usando le curve caratteristiche operative del ricevitore). Tuttavia, i criteri di Johnson rimane un concetto di base e una rapida guida per la prima gamma di imaging termici.

In sintesi, I criteri di Johnson collegano la risoluzione spaziale di un sensore a infrarossi ai compiti pratici di vedere un bersaglio. Esprimendo il rilevamento, il riconoscimento e l'identificazione in termini di "coppie di linee sul bersaglio", fornisce agli ingegneri un modo semplice per calcolare fino a che punto una determinata fotocamera può eseguire ciascuna attività in condizioni ideali (Criteri di Johnson - Wikipedia) (Analisi del sistema di imaging fondamentale per veicoli autonomi). Mentre si devono tenere conto dei reali - fattori mondiali in qualsiasi design dettagliato, i criteri di Johnson sono ancora alla base della maggior parte delle specifiche della fotocamera termica e delle stime delle prestazioni oggi (Criteri di Johnson - Wikipedia) (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson).

Fonti: Le definizioni e i valori chiave provengono dall'opera originale di Johnson (Criteri di Johnson - Wikipedia) e riassunti in letteratura (Criteri di Johnson - Wikipedia) (Cos'è DRI e su cosa si basa per il calcolo?). I calcoli della gamma di rilevamento seguire le formule di lenti sottili in analisi di imaging (Analisi del sistema di imaging fondamentale per veicoli autonomi). Gli effetti ambientali e disordine sono documentati negli studi di follow -Storia ed evoluzione dei criteri Johnson) (Storia ed evoluzione dei criteri Johnson). Esempi pratici e ipotesi provengono da produttori e report tecnici (Cos'è DRI e su cosa si basa per il calcolo?).