Критерии Джонсона для обнаружения и признания тепловой визуализации

Исторический фон: В конце 1950 -х годов Джон В. Джонсон из армии США провел новаторские эксперименты с ночными изображениямиКритерии Джонсона - Википедия) В своей статье 1958 года ?Анализ систем формирования изображений?, Джонсон сообщил о эмпирических порогах (в линии пары на цели), необходимых для различных задач (Критерии Джонсона - Википедия) (Критерии Джонсона - Википедия) Это стало известно как Критерии ДжонсонаПолем Он произвел революцию в конструкции датчика, позволяя инженерам предсказать, насколько далеко может быть замечена цель, распознана или идентифицирована в заданных условиях (Критерии Джонсона - Википедия) (Критерии Джонсона - Википедия) Используя эти критерии, многие прогнозирующие модели были позже разработаны для оценки производительности датчика в различных условиях эксплуатации (Критерии Джонсона - Википедия) (Критерии Джонсона - Википедия).

Задачи обнаружения, распознавания и идентификации (DRI)

Критерии Джонсона определяют три первичных Визуальные задачи:

• Обнаружение: Наблюдатель просто замечает, что объект присутствует. (На этом уровне можно увидеть только ?капля? или изменение на сцене.) Джонсон обнаружил, что для обнаружения требуется о 1,0 ± 0,25 пары линий через цель (Критерии Джонсона - Википедия).

• Признание: Наблюдатель может сообщить общего типа объекта (например, отличие человека от транспортного средства). Это требует больше деталей - первоначально о 4,0 ± 0,8 пары линий (Критерии Джонсона - Википедия).

• Идентификация: Наблюдатель может идентифицировать конкретный объект (например, конкретная модель транспортного средства или конкретный человек). Это самая сложная задача, требующая 6,4 ± 1,5 пары линий (Критерии Джонсона - Википедия).

(Джонсон также отметил промежуточный шаг ?ориентации? в ~ 1,4 пары линий (Критерии Джонсона - Википедия), но современные дискуссии часто фокусируются на задачах DRI.) В практических инженерных терминах одна пара линий соответствует примерно двум пикселям изображения по всей цели (Критерии Джонсона - Википедия) В современных спецификациях тепловой визуализации эти пороговые значения часто окружают до 1, 3 и 6 циклов для 50% вероятности выполнения задачи (Что такое DRI, и на чем он основан для расчета?).

(Свободный мужчина силуэт векторный искусство - Скачать 17,246+ Значения и графики Man Silhouette - Pixabay) Фигура: Человеческая цель в форме наблюдения. В далекий диапазон, цель создает только темный силуэт (достаточно для обнаружения); По мере увеличения разрешения (или близости) появляются функции лица и одежды, обеспечивая признание и, в конечном итоге, полную идентификацию. Критерии Джонсона количественно определяют, сколько линейных пар детализации необходимо на каждом этапе (Критерии Джонсона - Википедия) (Что такое DRI, и на чем он основан для расчета?).

Критерии Джонсона (пороги разрешения)

Первоначальные критерии Джонсона часто суммируются следующим образом для 50% успеха каждой задачи (Критерии Джонсона - Википедия):

• Обнаружение (присутствие объекта): ~ 1,0 пары линий на цели (вероятность 50%) (Критерии Джонсона - Википедия).

• Распознавание (класс объекта): ~ 4,0 пары линий на цели (Критерии Джонсона - Википедия).

• Идентификация (конкретный объект): ~ 6.4 Парки линий на цели (Критерии Джонсона - Википедия).

Эти значения предполагают высокую цель - Фоновый контраст и идеальный наблюдатель. (Каждая пара линий равна двум датчикам пикселя, например, 1,0 линейных пары ≈ 2 пикселя по ширине цели (Критерии Джонсона - Википедия).) Многие системы цитируют упрощенные номера ?DRI? 1 - 3 - 6 циклов (пары линий) для обнаружения - распознавание - Идентификация, соответственно (Что такое DRI, и на чем он основан для расчета?) Например, руководство НАТО использует примерно 1 цикл для обнаружения, 3 для распознавания и 6 для идентификации (Что такое DRI, и на чем он основан для расчета?) (Обновлена ??армия США ПРИОБРЕТАТЬКритерии даже используют 0,75, 1,5, 3 и 6 циклов для обнаружения, классификации, распознавания, определения, отражения утонченных задач (История и эволюция критериев Джонсона).).

Критерии Джонсона часто выражаются вероятности: даны N Циклы на цели, существует соответствующая вероятность правильного выполнения каждой задачи (обычно сигмоид - нравится, с 50% на табличных порогах). Тем не менее, он чаще всего используется в качестве ?правила большого пальца?, связывающего необходимое разрешение для задачи.

Математическая основа (разрешение и диапазон)

АКоличество разрешенных циклов Через цель зависит от размера цели, диапазона, оптики датчиков и размера пикселей. Для простых модели с обширной или тонкой линзой (малая угловая аппроксимация), можно найти (Фундаментальный анализ системы визуализации для автономных транспортных средств):

где n количество циклов на цели, h_o характерный размер цели (M), f фокусное расстояние линз (те же единицы, что и Pixel Pitch), p Является ли пиксельный шаг (расстояние между центрами пикселей) и R это диапазон для цели. Эта формула охватывает интуитивные эффекты: увеличение большей цели (или более длинной фокусной расстояния) увеличиваетсяn, в то время как более крупный пиксель или более длинный диапазон уменьшается n (Фундаментальный анализ системы визуализации для автономных транспортных средств) Если N Циклы требуются (из таблицы Джонсона) для определенной задачи, Диапазон обнаружения может быть решено как

Например, удвоение целевого размера или фокусного расстояния удваивает диапазон обнаружения для фиксированного N (Фундаментальный анализ системы визуализации для автономных транспортных средств) Аналогичным образом, вдвое составляет вдвое пиксельное шаг (то есть более высокое разрешение датчика) удваивает диапазон. Эти формулы часто используются с помощью спецификации тепловой камеры - Листы для оценки диапазонов d/r/i в идеальных условиях.

Факторы, влияющие на диапазон обнаружения

Простая формула диапазона выше предполагает идеальные контрастные и четкие условия. На практике многие факторы влияют на обнаружение и диапазон распознавания:

• Целевой размер и контраст:Большие (более высокие или более широкие) цели видны на больших расстояниях; Точно так же цель с более высоким инфракрасным контрастностью (например, горячее против холодильника, чем фон), легче обнаружить. Для тепловых камер распространенным предположением является разница температуры ~ 2 ° C от фонового для надежного обнаружения. Меньшие или низкие - Контрастные цели требуют большего количества циклов (таким образом, ближе).

• Разрешение датчика и оптика: Как указано, более тонкие пиксели (меньшие p) и более длинное фокусное расстояние f увеличение диапазона. Кроме того, функция передачи модуляции датчика (MTF) и оптическое качество влияют на то, насколько хорошо передаются детали. По словам Джонсона, лучшая оптика (более высокая MTF) эффективно снижает необходимые циклы для данной задачи (Фундаментальный анализ системы визуализации для автономных транспортных средств).

• Атмосферные условия: Настоящие атмосферы ослабляют инфракрасные сигналы. Влияние дождя, тумана или пыли может резко снизить диапазон. Простые модели используют закон пива (f_t = exp (- r/l_r)) вычислить передачу на длине волны (История и эволюция критериев Джонсона) Эмпирические исследования показывают, что туман и тяжелая погода могут резко снизить вероятность обнаружения даже в ИК (История и эволюция критериев Джонсона) Термический IR страдает меньше от водяного пара, чем видимый свет, но неблагоприятная погода все еще значительно сокращает диапазон (История и эволюция критериев Джонсона) (История и эволюция критериев Джонсона).

• Фоновый беспорядок: Высокий - Плотный фон делает обнаружение труднее. Эксперименты показывают, что в сценах ?низкого беспорядка? пороговые значения Джонсона могут быть столь же небольшими, чем ~ 0,5 циклов для обнаружения, но в сценах ?высокого беспорядка? в течение 2,5 циклов могут потребоваться для обнаружения 50% (История и эволюция критериев Джонсона) На практике замаскированный или визуально сложный фон часто требует целевого контраста или разрешения намного выше минимума Джонсона.

• Сигнал - к - отношение шума (SNR) и шум датчика: Тепловые детекторы имеют шум (NetD) и ограниченный динамический диапазон. Слабая тепловая сигнатура или высокий датчик эффективно повышают необходимые циклы. Исследования подчеркивают, что низкий SNR действует как Blur: он разрушает качество изображения и снижает эффективный диапазон (История и эволюция критериев Джонсона).

Вместе эти факторы означают, что критерии Джонсона дают идеализированные диапазоны. Любой практическое расчет должен включать атмосферное коэффициент пропускания, целевой контраст, шум датчика и т. Д. В целом, реалистичное уравнение диапазона умножает простую формулу на видимость или термин передачи для учета атмосферы.

Пример расчетов

Используя приведенные выше формулы, можно оценить диапазоны d/r/i для данной камеры и цели. Например:

• Пример: 2 -метровый человек (рост (h_o = 2m), изображенная тепловой камерой с f = 50 мм и пиксельный шаг p = 20 мкм (= 0,02 мм). Используя порог цикла Johnson 1 - для обнаружения,

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

  Для распознавания (≈3 циклов) и идентификации (≈6 циклов) диапазоны становятся ≈833 м и ≈417 м соответственно (поскольку $ r \ propto1/n $).

• Пример производителя: Принятие приложения Leonardo Drs дает цель человека (критическое измерение ~ 0,95 м) и камеру с 17 мкм пикселей и 16,75 мм фокусного расстояния. Для задачи по распознаванию 3 - Они вычисляют диапазон обнаружения 50% около 157 млн. (С одинаковыми числами наша формула дает $ r \ absx (0,95 \ times 16,75)/(2 \ times0.017 \ times3) \ axtx157 $ m, соответствует их примеру.)

• Типичные значения: В идеальных условиях (хороший контраст, прозрачный воздух) правление Джонсона - Thumb предсказывает обнаружение человека на порядок нескольких километров. Например, один источник цитирует обнаружение ~ 2000 м, распознавание ~ 667 м и идентификацию ~ 333 м для человека 1,8 м (человек (~ 667 м и идентификацию ~ 333 м для человека (1,8 м (~ 667 м и идентификацию ~ 333 м для человека (1,8 м (~ 667MЧто такое DRI, и на чем он основан для расчета?).

Эти примеры показывают, как критерии Джонсона могут быть напрямую применены с простой арифметикой. Фактические диапазоны на практике часто ниже из -за факторов, упомянутых выше.

Приложения

Критерии Джонсона широко используются при проектировании и оценке теплоизображения системы Во многих областях:

• Военные и защита: Спецификации датчиков для ночных прицелов, тепловых прицелов и наблюдения часто перечисляют диапазоны D/R/I, основанные на критериях Джонсона (Критерии Джонсона - Википедия) Приобретение и признание цели (Friend vs Foe) ночью полагается на эти оценки. Многие полевые руководства и документы закупок ссылаются на правило 1 - 3 - 6

• Поиск и спасение / безопасность: Руковочные или монтируемые тепловые камеры, используемые для поиска потерянных людей или мониторинга периметрах, также используют DRI -метрики. Например, спасательным командам может потребоваться камера, которая может обнаруживать человек на 1 км и распознавать на 400 м. Критерии Джонсона обеспечивают базовую линию для таких спецификаций.

• Наблюдение и правоохранительные органы: Пограничный патруль, мониторинг дикой природы и системы обнаружения вторжений используют эти критерии, чтобы предсказать, насколько далеко датчик может забрать человека или транспортное средство ночью. (Некоторые стандарты формализуют задачи Джонсона; например, НАТО использует D, R, I классификации в требованиях визуализации.)

В каждом случае критерии Джонсона помогают перевести параметры датчика (разрешение, оптика, размер пикселей) в интуитивно понятную метрику производительности (диапазон для обнаружения или определения типичной цели).

Ограничения и современные адаптации

Несмотря на свою полезность, критерии Джонсона важны ограниченияПолем Это эмпирическая, идеализированная модель, которая пропускает множество реальных эффектов мира:

• Упрощенные условия: Он предполагает равномерный фон, достаточный целевой контраст и скважинный калиброванный наблюдатель. Это не учитывает беспорядок или камуфляж. На практике цель против сложного происхождения может потребовать большего разрешения, чем номинальные ценности Джонсона (История и эволюция критериев Джонсона).

• Игнорирует эффект окружающей среды: Первоначальные критерии не включают в себя погоду или атмосферное затухание. Исследования подчеркивают это Нет простой модели Полностью захватывает туман, дождь и дымовые эффекты (История и эволюция критериев Джонсона) (История и эволюция критериев Джонсона) Современные системы часто размножаются на термин атмосферной передачи или используют эмпирические модели видимости.

• Человеческий фактор: В работе Джонсона использовались несколько обученных наблюдателей в контролируемых условиях; Он игнорирует вариации в тренировке наблюдателей, внимании, усталости и т. Д. Могут быть существенные различия между людьми в фактической вероятности обнаружения (История и эволюция критериев Джонсона).

• Сигнал и обработка: Модель относится к изображению как если бы ограничено только геометрией (пикселями и оптикой). Он не включает в себя шум датчика (NETD), динамический диапазон или улучшения обработки изображений. Любое наборная заточка или видео -алгоритмы могут улучшить эффективное разрешение, что означает, что реальные камеры часто превосходят голые пределы Джонсона.

• Фокус вероятности: Критерии определяются по вероятности ~ 50%. Они не описывают, как повышается производительность с большим разрешением за пределами порога, и при этом они не захватывают ложные скорости тревоги или кривые ROC.

Из -за этих пробелов современные модели производительности в диапазоне расширяют подход Джонсона. Например, армия США ПРИОБРЕТАТЬ Методология корректирует требования к циклу (0,75 циклов для обнаружения и т. Д.) На основе более обширного тестирования (История и эволюция критериев Джонсона) Многие инструменты анализа теперь явно интегрируют MTF, SNR и атмосферные модели. Некоторые включают ослабление пива -ламберта (как в J - фильм/T - встретил модели (История и эволюция критериев Джонсона) или метрик беспорядка. Другие заменяют жесткие пороговые значения теорией статистического обнаружения (например, с использованием кривых рабочих характеристик приемника). Тем не менее, критерии Джонсона остаются основополагающей концепцией и быстрым руководством по заказу по теплоизображке.

В итогеКритерии Джонсона связывают пространственное разрешение инфракрасного датчика с практическими задачами о том, чтобы увидеть цель. Выразив обнаружение, распознавание и идентификацию с точки зрения ?пар линии на цели?, он предоставляет инженерам простой способ вычисления того, как далеко данная камера может выполнять каждую задачу в идеальных условиях (Критерии Джонсона - Википедия) (Фундаментальный анализ системы визуализации для автономных транспортных средств) Хотя нужно учитывать реальные факторы мира в любом подробном дизайне, критерии Джонсона по -прежнему лежат в основе большинства спецификаций тепловой камеры и оценок производительности сегодня (Критерии Джонсона - Википедия) (История и эволюция критериев Джонсона).

Источники: Ключевые определения и ценности взяты из исходной работы Джонсона (Критерии Джонсона - Википедия) и резюме в литературе (Критерии Джонсона - Википедия) (Что такое DRI, и на чем он основан для расчета?) Расчеты диапазона обнаружения следуют формулам линзы в анализе визуализации (Фундаментальный анализ системы визуализации для автономных транспортных средств) Эффекты окружающей среды и беспорядка задокументированы в последующих исследованиях (UP (История и эволюция критериев Джонсона) (История и эволюция критериев Джонсона) Практические примеры и предположения поступают из производителей и технических отчетов (Что такое DRI, и на чем он основан для расчета?).