Kryteria Johnsona dotycz?ce wykrywania i rozpoznawania obrazowania termicznego

T?o historyczne: Pod koniec lat pi??dziesi?tych John W. Johnson z armii amerykańskiej przeprowadzi? pionierskie eksperymenty z noc? - wizj? obrazu wizji, aby okre?li? ilo?ciowo, ile szczegó?ów obrazu jest potrzebnych do ró?nych zadań wizualnych (Kryteria Johnsona - Wikipedia). W swoim artykule z 1958 roku ?Analiza systemów tworzenia obrazu”, Johnson zg?osi? progi empiryczne (w linii na celu) wymagane do ró?nych zadań (Kryteria Johnsona - Wikipedia) (Kryteria Johnsona - Wikipedia). Sta?o si? to znane jako Kryteria Johnsona. Zrewolucjonizowa?o konstrukcj? czujnika, umo?liwiaj?c in?ynierom przewidywanie, jak daleko mo?na zobaczy? cel, rozpoznany lub zidentyfikowany w danych warunkach (Kryteria Johnsona - Wikipedia) (Kryteria Johnsona - Wikipedia). Stosuj?c te kryteria, wiele modeli predykcyjnych zosta?o pó?niej opracowanych w celu oceny wydajno?ci czujnika w ró?nych warunkach operacyjnych (Kryteria Johnsona - Wikipedia) (Kryteria Johnsona - Wikipedia).

Zadania wykrywania, rozpoznawania i identyfikacji (DRI)

Kryteria Johnsona definiuj? trzy podstawowe Zadania wizualne:

• Wykrywanie: Obserwator po prostu zauwa?a, ?e ??obiekt jest obecny. (Na tym poziomie mo?na zobaczy? tylko ?Blob” lub zmian? w scenie) 1,0 ± 0,25 par linii przez cel (Kryteria Johnsona - Wikipedia).

• Uznanie: Obserwator mo?e powiedzie? ogólny rodzaj obiektu (na przyk?ad odró?niaj?c osob? od pojazdu). To wymaga wi?cej szczegó?ów - pierwotnie o 4,0 ± 0,8 pary linii (Kryteria Johnsona - Wikipedia).

• Identyfikacja: Obserwator mo?e zidentyfikowa? konkretny obiekt (np. Konkretny model pojazdu lub konkretna osoba). To jest najtrudniejsze zadanie, które wymagaj? 6,4 ± 1,5 pary linii (Kryteria Johnsona - Wikipedia).

(Johnson zauwa?y? równie? ?redni etap ?orientacji” przy ~ 1,4 par linii (Kryteria Johnsona - Wikipedia), ale wspó?czesne dyskusje cz?sto koncentruj? si? na zadaniach DRI.) W praktyce in?ynierii jedna para linii odpowiada oko?o dwóch pikseli obrazu w ca?ym celu (Kryteria Johnsona - Wikipedia). W nowoczesnych specyfikacjach obrazowania termicznego progi te s? cz?sto zaokr?glone 1, 3 i 6 cykli dla 50% prawdopodobieństwa wykonania zadania (Co to jest DRI i na czym jest oparty do obliczeń?).

(Free Man Silhouette Vector Art - Pobierz 17 246+ Man Man Silhouette Icons & Graphics - Pixabay) Posta?: Ludzki cel w kszta?cie obserwacji. Na Daleki zasi?g, cel wytwarza tylko ciemn? sylwetk? (wystarczaj?c? do wykrycia); Wraz ze wzrostem rozdzielczo?ci (lub blisko?ci) pojawiaj? si? cechy twarzy i odzie?y, umo?liwiaj?c rozpoznanie i ostatecznie pe?n? identyfikacj?. Kryteria Johnsona okre?la, ile par linii jest potrzebnych na ka?dym etapie (Kryteria Johnsona - Wikipedia) (Co to jest DRI i na czym jest oparty do obliczeń?).

Kryteria Johnsona (progi rozdzielczo?ci)

Pierwotne kryteria Johnsona s? cz?sto podsumowane w nast?puj?cy sposób dla 50% wska?nika powodzenia ka?dego zadania (Kryteria Johnsona - Wikipedia):

• Wykrywanie (obecno?? obiektu): ~ 1,0 Para linii na celu (prawdopodobieństwo 50%) (Kryteria Johnsona - Wikipedia).

• Rozpoznawanie (klasa obiektu): ~ 4,0 pary linii na celu (Kryteria Johnsona - Wikipedia).

• Identyfikacja (konkretny obiekt): ~ 6,4 pary linii na celu (Kryteria Johnsona - Wikipedia).

Warto?ci te zak?adaj? kontrast t?a o wysokim celu i idealny obserwator. (Ka?da para linii równa si? dwa piksele czujników, wi?c np. Para linii 1,0 ≈ 2 pikseli na szeroko?ci docelowej (Kryteria Johnsona - Wikipedia).Co to jest DRI i na czym jest oparty do obliczeń?). Na przyk?ad wytyczna NATO wykorzystuje oko?o 1 cykl do wykrywania, 3 do rozpoznawania i 6 do identyfikacji (Co to jest DRI i na czym jest oparty do obliczeń?). (Zaktualizowano armi? amerykańsk? NABYWA? Kryteria wykorzystuj? nawet 0,75, 1,5, 3 i 6 cykli do wykrywania, klasyfikuj?cych, rozpoznawania, identyfikacji, odzwierciedlenia zadań rafinowanych (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona).)

Kryteria Johnsona s? cz?sto wyra?ane probabilistycznie: podane N Cykle w celu istnieje odpowiednie prawdopodobieństwo poprawnego wykonania ka?dego zadania (zwykle sigmoidalne - jak 50% przy progach tabulowanych). Jest jednak najcz??ciej stosowany jako ?zasada” zwi?zana z wymaganym rozwi?zaniem z zadaniem.

Podstawa matematyczna (rozdzielczo?? i zakres)

. Liczba rozwi?zanych cykli Po drugiej stronie celu zale?y od wielko?ci celu, zakresu, optyki czujnika i wielko?ci pikseli. W przypadku prostego modelu otworowego lub cienkiego soczewki (przybli?enie ma?ego -Fundamentalna analiza systemu obrazowania dla pojazdów autonomicznych):

Gdzie n to liczba cykli na celu, H_O to charakterystyczny rozmiar celu (M), f jest ogniskow? soczewk? (te same jednostki co piksel), p to skok pikseli (odleg?o?? mi?dzy centrami pikseli) i R to zakres do celu. Ta formu?a oddaje intuicyjne efekty: wi?kszy cel (lub d?u?szy ogniskowy) wzrasta n, podczas gdy wi?kszy piksel lub d?u?szy zasi?g maleje n (Fundamentalna analiza systemu obrazowania dla pojazdów autonomicznych). Je?li N Cykle s? wymagane (z tabeli Johnsona) dla okre?lonego zadania, Zakres wykrywania mo?na rozwi?za? jako

Na przyk?ad podwojenie wielko?ci docelowego lub ogniskowej podwaja zakres wykrywania dla ustalonego N (Fundamentalna analiza systemu obrazowania dla pojazdów autonomicznych). Podobnie, zmniejszenie o po?ow? wysoko?ci pikseli (tj. Wy?sz? rozdzielczo?? czujnika) podwaja zakres. Te wzory s? cz?sto u?ywane przez arkusze kamery termicznej do oszacowania zakresów D/R/I w idealnych warunkach.

Czynniki wp?ywaj?ce na zakres wykrywania

Powy?szy formu?a prostego zakresu przyjmuje doskona?y kontrast i jasne warunki. W praktyce wiele czynników wp?ywa na wykrywanie i rozpoznawanie:

• Rozmiar i kontrast docelowy: Wi?ksze (wy?sze lub szersze) cele s? widoczne na wi?kszych odleg?o?ciach; Podobnie cel z wy?szym kontrastem w podczerwieni (np. Ciekawszy kontra ch?odniejszy ni? t?o) jest ?atwiejszy do wykrycia. W przypadku kamer termicznych wspólnym za?o?eniem jest ró?nica temperatury ～2 ° C od t?a dla niezawodnego wykrywania. Mniejsze lub niskie cele kontrastowe wymagaj? wi?kszej liczby cykli (w ten sposób bli?szych zakresów).

• Rozdzielczo?? czujników i optyka: Jak wskazano, drobniejsze piksele (mniejsze p) i d?u?sza ogniskowa f Zwi?kszenie zakresu. Ponadto funkcja transferu modulacji czujnika (MTF) i jako?? optyczna wp?ywaj? na to, jak dobrze przenoszony jest szczegó?. S?owami Johnsona, lepsza optyka (wy?sza MTF) skutecznie zmniejszaj? wymagane cykle dla danego zadania (Fundamentalna analiza systemu obrazowania dla pojazdów autonomicznych).

• Warunki atmosferyczne: Prawdziwe atmosfery os?abiaj? sygna?y podczerwieni. Skutki deszczu, mg?y lub py?u mog? gwa?townie zmniejszy? zasi?g. Proste modele wykorzystuj? prawo piwa (f_t = exp (- r/l_r)) Aby obliczy? transmisj? przy d?ugo?ci fali (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona). Badania empiryczne wykazuj?, ?e mg?a i ci??ka pogoda mog? drastycznie obni?y? prawdopodobieństwo wykrywania, nawet w IR (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona). IR termiczny cierpi mniej na pary wodne ni? ?wiat?o widzialne, ale niekorzystna pogoda nadal znacznie skraca zakres (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona) (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona).

• T?o ba?agan: T?o wysokie - ba?aganu utrudnia wykrywanie. Eksperymenty pokazuj?, ?e w scenach ?niskich ba?agan” progi Johnsona mog? by? tak ma?e jak ~ 0,5 cykli do wykrywania, ale w scenach ?wysokiego ba?aganu” ponad 2,5 cykli mo?e by? potrzebne do wykrycia 50% (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona). W praktyce zakamuflowane lub z?o?one wizualnie t?o cz?sto wymaga docelowego kontrastu lub rozdzielczo?ci znacznie powy?ej minimum Johnsona.

• Sygna? - do - Wspó?czynnik szumu (SNR) i szum czujnika: Detektory termiczne maj? ha?as (NETD) i ograniczony zakres dynamiczny. S?aby sygnatura termiczna lub wysoki ha?as czujnika skutecznie podnosi potrzebne cykle. Badania podkre?laj?, ?e niski SNR dzia?a jak rozmycie: degraduje jako?? obrazu i zmniejsza skuteczny zasi?g (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona).

Razem czynniki te oznaczaj?, ?e kryteria Johnsona daj? wyidealizowane zakresy. Wszelkie praktyczne obliczenia musz? obejmowa? transmitancj? atmosferyczn?, kontrast docelowy, szum czujnika itp. Na przyk?ad Leonardo DRS zauwa?a, ?e ??wzory Johnsona zak?adaj? ?du?? ilo?? sygna?u” (dobry kontrast i niski szum) oraz czyste powietrze. Ogólnie rzecz bior?c, realistyczne równanie zasi?gu zwielokrotnia prost? formu?? widoczno?? lub termin transmisji, aby uwzgl?dni? atmosfer?.

Przyk?adowe obliczenia

Za pomoc? powy?szych formu? mo?na oszacowa? zakresy D/R/I dla danego aparatu i celu. Na przyk?ad:

• Przyk?ad: Osoba o wysoko?ci 2 m (H_O = 2m) obrazowany przez kamer? termiczn? z f = 50 mm i piksel p = 20 μm (= 0,02 mm). Korzystanie z progu 1 - cyklu Johnsona do wykrywania,

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

  W przypadku rozpoznawania (≈3 cykli) i identyfikacji (≈6 cykli) zakresy wynosz? odpowiednio ≈833 m i ≈417 m (poniewa? $ r \ propto1/n $).

• Przyk?ad producenta: Uwaga dotycz?ca aplikacji Leonardo DRS daje ludzki cel (krytyczny wymiar ~ 0,95 m) i aparat o 17 μm pikseli i ogniskowej 16,75 mm. Dla zadania rozpoznawania cyklu 3 - obliczaj? 50% zakres wykrywania oko?o 157 m. (Przy tych samych liczbach nasza formu?a daje $ r \ ok. (0,95 \ Times 16,75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ ok. 157 $ m, dopasowuj?c ich przyk?ad.)

• Typowe warto?ci: W idealnych warunkach (dobry kontrast, wyra?ne powietrze) zasada Johnsona - Kciórek przewiduje wykrycie cz?owieka na rz?du kilku kilometrów. Na przyk?ad jedno ?ród?o cytuje wykrywanie ~ 2000m, rozpoznawanie ~ 667 m i identyfikacja ~ 333 m dla osoby 1,8 mln (Co to jest DRI i na czym jest oparty do obliczeń?).

Te przyk?ady pokazuj?, w jaki sposób kryteria Johnsona mo?na zastosowa? bezpo?rednio za pomoc? prostej arytmetyki. Rzeczywiste zakresy w praktyce s? cz?sto ni?sze ze wzgl?du na wspomniane powy?ej czynniki.

Zastosowania

Kryteria Johnsona s? szeroko stosowane do projektowania i oceny Systemy obrazowania termicznego na wielu polach:

• Wojsko i obrona: Specyfikacje czujników do rozszczepień noce - Wizja, zabytki termiczne i nadzór cz?sto wymieniaj? zakresy D/R/I na podstawie kryteriów Johnsona (Kryteria Johnsona - Wikipedia). Pozyskiwanie i uznanie celu (przyjaciel kontra wrogi) w nocy opiera si? na tych szacunkach. Wiele podr?czników i dokumentów zamówień odnosi si? do 1 - 3 - 6 Zasada - kciuk broni - zamontowane zabytki IR.

• Wyszukiwanie i ratunek / bezpieczeństwo: R?czne lub zamontowane kamery termalne u?ywane do znalezienia utraconych osób lub monitorowania obwodów, równie? u?ywaj? wska?ników DRI. Na przyk?ad zespo?y ratownicze mog? wymaga? aparatu, który mo?e wykry? cz?owiek przy 1 km i rozpozna? na 400 m. Kryteria Johnsona stanowi? podstaw? takich specyfikacji.

• Nadzór i organy ?cigania: Systemy patrolu granicznego, monitorowanie dzikiej przyrody i wykrywanie w?amań wykorzystuj? te kryteria, aby przewidzie?, jak daleko czujnik mo?e odebra? osob? lub pojazd w nocy. (Niektóre standardy sformalizuj? zadania Johnsona; np. NATO u?ywa klasyfikacji D, R, I w wymaganiach dotycz?cych obrazowania.)

W ka?dym przypadku kryteria Johnsona pomagaj? przet?umaczy? parametry czujnika (rozdzielczo??, optyka, rozmiar piksela) na intuicyjny wska?nik wydajno?ci (zakres wykrywania lub identyfikacji typowego celu).

Ograniczenia i nowoczesne adaptacje

Pomimo przydatno?ci kryteria Johnsona maj? wa?ne ograniczenia. Jest to empiryczny, wyidealizowany model, który pomija wiele rzeczywistych - ?wiatowych efektów:

• Uproszczone warunki: Zak?ada jednolite t?o, du?y kontrast docelowy i dobrze skalibrowany obserwator. Nie uwzgl?dnia ba?aganu ani kamufla?u. W praktyce cel na z?o?onym pochodzeniu mo?e wymaga? wi?kszej rozdzielczo?ci ni? warto?ci nominalne Johnsona (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona).

• Ignoruje efekty ?rodowiskowe: Pierwotne kryteria nie obejmuj? pogody ani t?umienia atmosferycznego. Badania podkre?laj? to Brak prostego modelu W pe?ni oddaje efekty mg?y, deszczu i dymu (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona) (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona). Nowoczesne systemy cz?sto mno?? si? przez atmosferyczny termin transmisji lub u?ywaj? empirycznych modeli widoczno?ci.

• Czynniki ludzkie: W pracy Johnsona wykorzystano kilku wyszkolonych obserwatorów w kontrolowanych warunkach; Ignoruje ró?nice w treningu obserwatora, uwagi, zm?czeniu itp. Mog? wyst?powa? znacz?ce ró?nice mi?dzy osobami w rzeczywistym prawdopodobieństwie wykrywania (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona).

• Sygna? i przetwarzanie: Model traktuje obraz tak, jakby ograniczony tylko geometri? (piksele i optyka). Nie zawiera szumu czujnika (NETD), zakresu dynamicznego ani ulepszeń przetwarzania obrazu. Wszelkie algorytmy wyostrzania lub wideo mog? poprawi? skuteczne rozdzielczo??, co oznacza, ?e ??prawdziwe kamery cz?sto przewy?szaj? granice Bare Johnson.

• Koncentracja prawdopodobieństwa: Kryteria s? zdefiniowane dla ~ 50% prawdopodobieństwa. Nie opisuj?, w jaki sposób wydajno?? poprawia si? wraz z wi?ksz? rozdzielczo?ci? wykraczaj?c? poza próg, ani nie rejestruj? fa?szywych - wska?ników alarmów ani krzywych ROC.

Z powodu tych luk nowoczesne modele wydajno?ci zasi?gu rozszerzaj? podej?cie Johnsona. Na przyk?ad armia amerykańska NABYWA? Metodologia dostosowuje wymagania cyklu (0,75 cykli do wykrywania itp.) W oparciu o bardziej obszerne testy (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona). Wiele narz?dzi analitycznych jawnie integruje teraz modele MTF, SNR i atmosferyczne. Niektóre obejmuj? t?umienie piwa i lamberta (jak w J - film/T - Met modele (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona)) lub wska?niki ba?aganu. Inne zast?puj? twarde progi teori? detekcji statystycznej (np. Korzystanie z krzywych charakterystycznych odbiornika). Niemniej jednak kryteria Johnsona pozostaj? fundamentaln? koncepcj? i szybkim przewodnikiem pierwszego - zamówienia po zakresie obrazowania termicznego.

Podsumowuj?c, Kryteria Johnsona ??cz? przestrzenn? rozdzielczo?? czujnika podczerwieni z praktycznymi zadaniami ogl?dania celu. Wyra?aj?c wykrywanie, rozpoznawanie i identyfikacj? w kategoriach ?par linii w celu”, zapewnia in?ynierom prosty sposób na obliczenie, jak daleko dana kamera mo?e wykonywa? ka?de zadanie w idealnych warunkach (Kryteria Johnsona - Wikipedia) (Fundamentalna analiza systemu obrazowania dla pojazdów autonomicznych). Podczas gdy nale?y uwzgl?dnia? rzeczywiste czynniki ?wiatowe w dowolnym szczegó?owym projekcie, kryteria Johnsona nadal stanowi? podstaw? wi?kszo?ci specyfikacji kamer termicznych i szacunków wydajno?ci (Kryteria Johnsona - Wikipedia) (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona).

?ród?a: Kluczowe definicje i warto?ci pochodz? z oryginalnej pracy Johnsona (Kryteria Johnsona - Wikipedia) i podsumowania w literaturze (Kryteria Johnsona - Wikipedia) (Co to jest DRI i na czym jest oparty do obliczeń?). Obliczenia zakresu wykrywania s? zgodne z formu?ami cienki - soczewki w analizie obrazowania (Fundamentalna analiza systemu obrazowania dla pojazdów autonomicznych). Efekty ?rodowiskowe i ba?aganu s? udokumentowane w nast?puj?cych badaniach (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona) (Historia i ewolucja kryteriów Johnsona). Praktyczne przyk?ady i za?o?enia pochodz? od producentów i raportów technicznych (Co to jest DRI i na czym jest oparty do obliczeń?).