約翰遜的熱成像檢測和識別標準

歷史背景： 在1950年代后期，美國陸軍的約翰·W·約翰遜（John W.約翰遜的標準-維基百科）。在他的1958年論文中 “圖像形成系統(tǒng)的分析”約翰遜報道了不同任務所需的經(jīng)驗閾值（目標對的線對）（約翰遜的標準-維基百科）（約翰遜的標準-維基百科）。這被稱為 約翰遜的標準。它通過允許工程師預測在給定條件下可以看到，識別或確定目標的距離來徹底改變傳感器設(shè)計（約翰遜的標準-維基百科）（約翰遜的標準-維基百科）。使用這些標準，后來開發(fā)了許多預測模型，以在不同的操作條件下對傳感器的性能進行評分（約翰遜的標準-維基百科）（約翰遜的標準-維基百科).

檢測，識別和識別（DRI）任務

約翰遜的標準定義了三個主要 視覺任務:

• 檢測： 觀察者只是注意到對象存在。 （在這個級別上，可能只會看到場景中的“斑點”或變化。）約翰遜發(fā)現(xiàn)，檢測需要 1.0±0.25線對 跨目標（約翰遜的標準-維基百科).

• 認出： 觀察者可以告訴物體的一般類型（例如，將人與車輛區(qū)分開）。這需要更多細節(jié) - 最初 4.0±0.8線對 (約翰遜的標準-維基百科).

• 鑒別： 觀察者可以識別特定對象（例如特定的車輛模型或特定人員）。這是最艱巨的任務，需要 6.4±1.5線對 (約翰遜的標準-維基百科).

（約翰遜還指出了?1.4行對的中間“方向”步驟（約翰遜的標準-維基百科），但是現(xiàn)代討論通常集中在DRI任務上。約翰遜的標準-維基百科）。在現(xiàn)代的熱成像規(guī)格中，這些閾值通常被舍入到 1、3和6個周期 對于執(zhí)行任務的50％的概率（什么是DRI，基于計算是什么？).

(自由人剪影矢量藝術(shù)-下載17,246+ MAN Silhouette圖標和圖形- Pixabay) 數(shù)字： 人類-形狀的靶標在觀察中。在 范圍很大，目標僅產(chǎn)生深色輪廓（足以檢測）；隨著分辨率（或接近度）的增加，面部和衣服特征出現(xiàn)，可以識別并最終完全識別。約翰遜的標準量化了每個階段需要多少個細節(jié)對（約翰遜的標準-維基百科）（什么是DRI，基于計算是什么？).

約翰遜的標準（解決閾值）

約翰遜的原始標準通常被總結(jié)為每項任務成功率50％的50％（約翰遜的標準-維基百科):

• 檢測（對象存在）： ?目標上的?1.0線對（50％概率）（約翰遜的標準-維基百科).

• 識別（對象類）： ?目標上的?4.0線對（約翰遜的標準-維基百科).

• 識別（特定對象）： ?目標對?6.4行對（約翰遜的標準-維基百科).

這些值假設(shè)高目標-背景對比度和理想的觀察者。 （每個行對等于兩個傳感器像素，例如，1.0線對≈2個像素跨目標寬度（約翰遜的標準-維基百科）。）許多系統(tǒng)都引用了1 - 3 - 6個周期（線對）的簡化“ DRI”數(shù)字分別用于檢測-識別-識別（什么是DRI，基于計算是什么？）。例如，北約指南使用大約1個周期進行檢測，3用于識別，而6進行識別（什么是DRI，基于計算是什么？）。 （美國陸軍更新 獲得 標準甚至使用0.75、1.5、3和6個周期進行檢測，分類，識別，識別，反映精致任務（約翰遜標準的歷史和演變）。

約翰遜的標準經(jīng)常出現(xiàn)在概率上： N 在目標上的循環(huán)，有一個相應的概率可以正確執(zhí)行每個任務（通常是Sigmoid -喜歡，在表格閾值下為50％）。但是，它最常用作與任務所需的解決方案有關(guān)的“經(jīng)驗法則”。

數(shù)學基礎(chǔ)（分辨率和范圍）

這 可分離周期的數(shù)量 跨目標取決于目標的大小，范圍，傳感器光學和像素大小。對于簡單的針孔或薄鏡頭模型（小-角度近似），一個人找到（自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析):

在哪里 n 是目標上的周期數(shù)， H_O 是目標的特征大?。∕）， f 是鏡頭焦距（與像素螺距相同的單元）， p 是像素間距（像素中心之間的距離），并且 R 是目標的范圍。該公式捕獲直觀效果：較大的目標（或更長的焦距）增加 n，而較大的像素或更長的范圍會減少 n (自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析）。如果 N 需要（從約翰遜的表格）進行某個任務， 檢測范圍 可以解決

例如，將目標大小或焦距加倍，使固定的檢測范圍增加一倍 N (自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析）。同樣，將像素螺距（即較高傳感器分辨率）減半。這些公式通常由熱攝像機規(guī)格-表-在理想條件下估算D/R/I范圍。

影響檢測范圍的因素

上面的簡單范圍公式假定了完美的對比度和清晰的條件。實際上，許多因素會影響檢測和識別范圍：

• 目標大小和對比： 在更大的距離上可見較大（較高或更寬）的目標；同樣，具有較高紅外對比度的目標（例如，比背景更熱與涼爽）更容易檢測到。對于熱攝像機，一個共同的假設(shè)是與可靠檢測的背景相比約2°C的溫度差。較小或低-對比目標需要更多的周期（因此更接近范圍）。

• 傳感器分辨率和光學： 如前所述，更細的像素（較小 p）和更長的焦距 f 增加范圍。同樣，傳感器的調(diào)制傳輸函數(shù)（MTF）和光學質(zhì)量會影響細節(jié)的傳遞方式。用約翰遜的話說，更好的光學（高級MTF）有效地減少了給定任務的所需周期（自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析).

• 大氣條件： 真正的氣氛減弱紅外信號。雨，霧或灰塵的影響可以大大減少范圍。簡單模型使用啤酒定律（f_t = exp（- r/l_r））在波長處計算傳輸（約翰遜標準的歷史和演變）。實證研究表明，即使在IR中，霧氣和嚴重的天氣也可以大大降低檢測概率（約翰遜標準的歷史和演變）。與可見光相比，熱率的水蒸氣少于水蒸氣，但不利天氣仍然會縮短范圍（約翰遜標準的歷史和演變）（約翰遜標準的歷史和演變).

• 背景混亂： 高-混亂的背景使檢測更加困難。實驗表明，在“低雜物”場景中，約翰遜的閾值可能小于?0.5個周期以進行檢測，但是在50％的檢測中可能需要超過2.5個周期的“高雜物”場景（檢測）（約翰遜標準的歷史和演變）。實際上，偽裝或視覺上復雜的背景通常需要目標對比或遠遠超過約翰遜的最低限度。

• 信號- - -噪聲比（SNR）和傳感器噪聲： 熱探測器具有噪聲（NETD）和有限的動態(tài)范圍。弱的熱特征或高傳感器噪聲有效地提高了所需的周期。研究強調(diào)，低SNR的作用像模糊：它降低了圖像質(zhì)量并降低了有效范圍（約翰遜標準的歷史和演變).

這些因素在一起意味著約翰遜的標準提供了理想化的范圍。任何實用的計算都必須包括大氣透射率，目標對比度，傳感器噪聲等。例如，萊昂納多DRS指出，約翰遜的公式假設(shè)“大量信號”（良好的對比度和低噪聲）和清除空氣。通常，現(xiàn)實的范圍方程將簡單公式乘以可見性或傳輸項以說明氣氛。

示例計算

使用上述公式，可以估算給定相機和目標的D/R/I范圍。例如：

• 例子： 一個2m高的人（H_O = 2m）由帶有的熱攝像機成像 f = 50mm和像素螺距 p = 20μm（= 0.02mm）。使用約翰遜的1 -周期閾值進行檢測，

  $$r _ {\ rm det} = \ frac {2 \，\ text {m} \ times 50 \，\ text {mm}} {2 \ times 0.02 \，\ text {mm} \ times {mm} \ times 1} \ times 1} \ oft 2500 \\ oft 2500 \\ oft text {m}。$$

  對于識別（≈3個周期）和識別（≈6個周期），范圍分別為≈833m和≈4.17億（由于$ r \ propto1/n $）。

• 制造商示例： Leonardo DRS應用程序注釋給出了人體目標（臨界尺寸?0.95m）和具有17μm像素和16.75毫米焦距的攝像頭。對于3 -周期識別任務，他們計算了約1.57億的50％檢測范圍。 （使用相同的數(shù)字，我們的公式產(chǎn)生$ r \ of（0.95 \ times 16.75）/（2 \ times0.017 \ times3）\ oft157 $ m，與他們的示例匹配。）

• 典型值： 在理想的條件下（良好的對比度，清除空氣），約翰遜的規(guī)則- thumb的規(guī)則可以預測人類以幾公里為單位的偵查。例如，一個來源引用了?2000m的檢測，?6.67億次識別和約333m的識別（180萬人）（什么是DRI，基于計算是什么？).

這些示例顯示了如何以簡單的算術(shù)直接應用約翰遜的標準。實際上，由于上述因素，實際范圍通常較低。

申請

約翰遜的標準廣泛用于設(shè)計和評估 熱成像系統(tǒng) 在許多領(lǐng)域：

• 軍事和防御： 夜間的傳感器規(guī)格-視覺示波器，熱瞄準器和監(jiān)視通常根據(jù)約翰遜的標準列出D/R/I范圍（約翰遜的標準-維基百科）。夜間目標獲取和認可（朋友與敵人）依賴于這些估計。許多現(xiàn)場手冊和采購文件都引用了1 - 3 - 6規(guī)則- thumb thumb thumb thubs themed IR瞄準器。

• 搜救 /安全： 手持或固定的熱攝像機用于查找失落的人或監(jiān)視周邊，也使用DRI指標。例如，救援隊可能需要一個可以 探測 1公里處的人 認出 在400m。約翰遜的標準為此類規(guī)格提供了基準。

• 監(jiān)視和執(zhí)法： 邊境巡邏，野生動植物監(jiān)測和入侵檢測系統(tǒng)使用這些標準來預測傳感器可以在晚上撿起人或車輛的距離。 （某些標準將約翰遜任務正式化；例如，北約在成像要求中使用D，R，I分類。）

在每種情況下，約翰遜的標準都有助于將傳感器參數(shù)（分辨率，光學，像素大?。┺D(zhuǎn)化為直觀的性能度量標準（范圍檢測或識別典型目標）。

局限性和現(xiàn)代改編

盡管有用，但約翰遜的標準很重要 限制。這是一個經(jīng)驗，理想化的模型，省略了許多真實的世界效果：

• 簡化條件： 它假定背景均勻，目標對比度充足，并且具有良好的校準觀察者。它不考慮混亂或偽裝。實際上，針對復雜背景的目標可能比約翰遜的名義價值更需要分辨率（約翰遜標準的歷史和演變).

• 忽略環(huán)境影響： 原始標準不包括天氣或大氣衰減。研究強調(diào)了這一點 沒有簡單的模型 完全捕獲霧，雨和煙霧效應（約翰遜標準的歷史和演變）（約翰遜標準的歷史和演變）。現(xiàn)代系統(tǒng)通常乘以大氣傳輸項或使用經(jīng)驗可見性模型。

• 人為因素： 約翰遜的工作在受控條件下使用了一些訓練有素的觀察員。它忽略了觀察者訓練，注意力，疲勞等的變化。在實際檢測概率中，個體之間可能存在顯著差異（約翰遜標準的歷史和演變).

• 信號和處理： 該模型將圖像視為僅受幾何（像素和光學）的限制。它不包含傳感器噪聲（NETD），動態(tài)范圍或圖像處理增強功能。任何船上的銳化或視頻算法都可以改善有效的分辨率，這意味著真正的攝像頭通常優(yōu)于裸露的約翰遜限制。

• 概率重點： 標準定義為?50％的概率。他們沒有描述績效如何通過超出閾值的更高分辨率來提高，也不會捕獲虛假-警報率或ROC曲線。

由于這些差距，現(xiàn)代范圍的性能模型擴展了約翰遜的方法。例如，美國陸軍 獲得 方法論根據(jù)更廣泛的測試調(diào)整了周期要求（檢測0.75個周期等）（約翰遜標準的歷史和演變）。現(xiàn)在，許多分析工具現(xiàn)在明確整合MTF，SNR和大氣模型。其中包括啤酒 - 拉姆伯特衰減（如 J -電影/t -遇見 模型（約翰遜標準的歷史和演變）或混亂指標。其他人則用統(tǒng)計檢測理論代替硬閾值（例如，使用接收器操作特征曲線）。盡管如此，約翰遜的標準仍然是基礎(chǔ)概念，并且是熱成像范圍的快速訂購指南。

總之，約翰遜的標準將紅外傳感器的空間分辨率與看到目標的實際任務聯(lián)系起來。通過用“目標線對”來表達檢測，識別和識別，它為工程師提供了一種直接的方法，可以計算給定相機在理想條件下可以執(zhí)行每個任務的距離（約翰遜的標準-維基百科）（自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析）。雖然必須在任何詳細的設(shè)計中考慮到真正的世界因素，但約翰遜的標準仍然是當今大多數(shù)熱攝像機規(guī)范和性能估算的基礎(chǔ)（約翰遜的標準-維基百科）（約翰遜標準的歷史和演變).

資料來源： 關(guān)鍵定義和價值觀來自約翰遜的原始作品（約翰遜的標準-維基百科）和文獻中的摘要（約翰遜的標準-維基百科）（什么是DRI，基于計算是什么？）。檢測范圍計算遵循成像分析中的薄-鏡頭公式（自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析）。在后續(xù)研究中記錄了環(huán)境和雜物效應（約翰遜標準的歷史和演變）（約翰遜標準的歷史和演變）。實際示例和假設(shè)來自制造商和技術(shù)報告（什么是DRI，基于計算是什么？).