Johnson se kriteria vir opsporing en erkenning van termiese beeldvorming

Historiese agtergrond: In die laat vyftigerjare het John W. Johnson van die Amerikaanse le?r baanbrekerseksperimente met nag - Visie -beeldversterkers uitgevoer om te kwantifiseer hoeveel beelddetail nodig is vir verskillende visuele take (Johnson se kriteria - Wikipedia). In sy koerant 1958 "Analise van beeldvormingstelsels"Johnson het empiriese drempels (in lynpare op 'n teiken) berig wat nodig is vir verskillende take (Johnson se kriteria - Wikipedia) (Johnson se kriteria - Wikipedia). Dit het bekend geword as Johnson se kriteria. Dit het 'n rewolusie gemaak met sensorontwerp deur ingenieurs toe te laat om te voorspel hoe ver 'n teiken onder gegewe toestande gesien, herken of ge?dentifiseer kan word (Johnson se kriteria - Wikipedia) (Johnson se kriteria - Wikipedia). Met behulp van hierdie kriteria is baie voorspellende modelle later ontwikkel om die prestasie van die sensor onder verskillende operasionele toestande te beoordeel (Johnson se kriteria - Wikipedia) (Johnson se kriteria - Wikipedia).

Opsporing, erkenning en identifikasie (DRI) take

Johnson se kriteria definieer drie primêre visuele take:

• Opsporing: Die waarnemer merk eenvoudig op dat 'n voorwerp teenwoordig is. (Op hierdie vlak kan 'n mens net 'n 'blob' of verandering in die toneel sien.) Johnson het gevind dat opsporing nodig het 1,0 ± 0,25 lynpare oor 'n teiken (Johnson se kriteria - Wikipedia).

• Herkenning:Die waarnemer kan die algemene tipe voorwerp vertel (byvoorbeeld om 'n persoon van 'n voertuig te onderskei). Dit verg meer besonderhede - oorspronklik oor 4,0 ± 0,8 lynpare (Johnson se kriteria - Wikipedia).

• Identifikasie: Die waarnemer kan die spesifieke voorwerp identifiseer (bv. 'N spesifieke voertuigmodel of 'n spesifieke persoon). Dit is die moeilikste taak, wat dit vereis 6,4 ± 1,5 lynpare (Johnson se kriteria - Wikipedia).

(Johnson het ook 'n tussentydse “ori?ntasie” -stap by ~ 1,4 lynpare opgemerk (Johnson se kriteria - Wikipedia), maar moderne besprekings fokus dikwels op die DRI -take.) In praktiese ingenieursterme stem een ??lynpaar ooreen met ongeveer twee beeldpixels oor die teiken (Johnson se kriteria - Wikipedia). In moderne termiese beeldvormingsspesifikasies word hierdie drempels dikwels afgerond 1, 3 en 6 siklusse vir 50% waarskynlikheid om die taak uit te voer (Wat is DRI, en waarop is dit gebaseer op berekening?).

(Gratis man silhoe?t vektor kuns - Laai 17.246+ man -silhoe?t -ikone en grafika af - Pixabay) Figuur: 'N mens - gevormde teiken onder waarneming. Teen Ver Range, produseer die teiken slegs 'n donker silhoe?t (genoeg vir opsporing); Namate die resolusie (of nabyheid) toeneem, kom die gesigs- en kledingkenmerke na vore, wat erkenning en uiteindelik volledige identifikasie moontlik maak. Johnson se kriteria kwantifiseer hoeveel lynpare detail in elke stadium nodig is (Johnson se kriteria - Wikipedia) (Wat is DRI, en waarop is dit gebaseer op berekening?).

Johnson se kriteria (resolusiedrempels)

Johnson se oorspronklike kriteria word dikwels soos volg opgesom vir 'n 50% suksessyfer van elke taak (Johnson se kriteria - Wikipedia):

• Opsporing (voorwerp -teenwoordigheid): ~ 1.0 lynpaar op die teiken (50% waarskynlikheid) (Johnson se kriteria - Wikipedia).

• Erkenning (klas van objek): ~ 4.0 lynpare op die teiken (Johnson se kriteria - Wikipedia).

• Identifikasie (spesifieke voorwerp): ~ 6.4 lynpare op die teiken (Johnson se kriteria - Wikipedia).

Hierdie waardes veronderstel 'n ho? teiken - Agtergrondkontrast en 'n ideale waarnemer. (Elke lynpaar is gelyk aan twee sensorpixels, dus byvoorbeeld 1.0 lynpaar ≈ 2 pixels oor die teikenwydte (Johnson se kriteria - Wikipedia).) Baie stelsels noem vereenvoudigde “DRI” -nommers van 1 - 3 - 6 siklusse (lynpare) vir opsporing - Herkenning - Identifikasie, onderskeidelik (Wat is DRI, en waarop is dit gebaseer op berekening?). Byvoorbeeld, 'n NAVO -riglyn gebruik ongeveer 1 siklus vir opsporing, 3 vir erkenning en 6 vir identifikasie (Wat is DRI, en waarop is dit gebaseer op berekening?). (Die Amerikaanse weermag is opgedateer Bekom Kriteria gebruik selfs 0,75, 1,5, 3 en 6 siklusse vir die opsporing, klassifiseer, herken, identifiseer, weerspie?l verfynde take (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria).)

Johnson se kriteria word dikwels waarskynlik uitgespreek: gegee: gegee N Siklusse op die teiken is daar 'n ooreenstemmende waarskynlikheid om elke taak korrek uit te voer (gewoonlik sigmoid - soos 50% by die tabelagtige drempels). Dit word egter meestal gebruik as 'n 're?l van die duim' met betrekking tot die vereiste resolusie met die taak.

Wiskundige basis (resolusie en omvang)

Die aantal oplosbare siklusse Oor 'n teiken hang af van die teiken se grootte, reeks, sensoroptika en pixelgrootte. Vir 'n eenvoudige pinhole of dun lensmodel (klein - hoekbenadering) vind 'n mens (Fundamentele beeldstelselanalise vir outonome voertuie):

waar n is die aantal siklusse op die teiken, h_o is die kenmerkende grootte van die teiken (M), f is die lenslengte van die lens (dieselfde eenhede as pixelhoogte), p is die pixelhoogte (afstand tussen pixelsentrums), en R is die omvang van die teiken. Hierdie formule vang intu?tiewe effekte vas: 'n groter teiken (of langer brandpuntlengte) neem toe n, terwyl 'n groter pixel of langer omvang afneem n (Fundamentele beeldstelselanalise vir outonome voertuie). As N Siklusse word (vanaf Johnson se tabel) nodig vir 'n sekere taak, die opsporingsreeks kan opgelos word as

Byvoorbeeld, die verdubbeling van die teikengrootte of die brandpunt verdubbel die opsporingsreeks vir 'n vaste N (Fundamentele beeldstelselanalise vir outonome voertuie). Net so verdubbel die pixelhoogte (d.w.s. ho?r sensoroplossing) die reeks. Hierdie formules word dikwels deur termiese kamera -spesies gebruik om D/R/I -reekse onder ideale omstandighede te skat.

Faktore wat die opsporingsreeks be?nvloed

Die eenvoudige reeksformule hierbo veronderstel perfekte kontras en duidelike toestande. In die praktyk be?nvloed baie faktore opsporings- en herkenningsreeks:

• Teikengrootte en kontras: Groter (langer of bre?r) teikens is op groter afstande sigbaar; Net so is 'n teiken met 'n ho?r infrarooi kontras (bv. Warmer vs koeler as agtergrond) makliker om op te spoor. Vir termiese kameras is 'n algemene aanname 'n temperatuurverskil van ～2 ° C van agtergrond vir betroubare opsporing. Kleiner of lae - kontrasteikens benodig meer siklusse (dus nader reekse).

• Sensoroplossing en optika: Soos aangedui, fyner pixels (kleiner p) en langer brandpuntlengte f Verhoog die reeks. Die modulasie -oordragfunksie van die sensor (MTF) en die optiese kwaliteit be?nvloed ook hoe goed detail oorgedra word. Volgens Johnson se woorde verminder beter optika (ho?r MTF) die vereiste siklusse vir 'n gegewe taak (Fundamentele beeldstelselanalise vir outonome voertuie).

• Atmosferiese toestande: Regte atmosfeer verswak infrarooi seine. Effekte van re?n, mis of stof kan die reeks skerp verminder. Eenvoudige modelle gebruik Beer's Law (f_t = exp (- r/l_r)) om transmissie op die golflengte te bereken (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria). Empiriese studies toon dat mis en swaar weer die waarskynlikheid van die opsporing drasties kan verlaag, selfs in IR (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria). Termiese IR ly minder aan waterdamp as sigbare lig, maar ongunstige weer verkort nog steeds aansienlik (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria) (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria).

• Agtergrond rommel: 'N Ho? - rommelagtergrond maak opsporing moeiliker. Eksperimente toon dat Johnson se drempels in 'lae rommel' -tonele so klein kan wees as ~ 0.5 siklusse vir opsporing, maar in' ho? rommel' -tonele is meer as 2,5 siklusse nodig vir 50% opsporing (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria). In die praktyk verg 'n gekamoefleerde of visueel ingewikkelde agtergrond dikwels teikenkontrast of resolusie ver bo die minimum minimum van Johnson.

• Sein - tot - Geraasverhouding (SNR) en sensorgeluid: Termiese detektore het geraas (netd) en 'n beperkte dinamiese omvang. 'N Swak termiese handtekening of geraas met 'n ho? sensor verhoog die nodige siklusse effektief. Studies beklemtoon dat lae SNR optree soos vervaag: dit degradeer beeldkwaliteit en verminder die effektiewe omvang (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria).

Gesamentlik beteken hierdie faktore dat Johnson se kriteria ge?dealiseerde reekse gee. Enige praktiese berekening moet atmosferiese transmissie, teikenkontrast, sensorgeluid, ens. Sluit, byvoorbeeld, Leonardo DRS merk op dat die formules van Johnson 'baie sein' (goeie kontras en lae geraas) en duidelike lug aanneem. Oor die algemeen vermeerder 'n realistiese omvangsvergelyking die eenvoudige formule met 'n sigbaarheid of transmissieterm om rekening te hou met die atmosfeer.

Voorbeeldberekeninge

Met behulp van bogenoemde formules kan 'n mens D/R/I -reekse skat vir 'n gegewe kamera en teiken. Byvoorbeeld:

• Voorbeeld: 'N 2 m lang persoon (h_o = 2m) Beeld deur 'n termiese kamera met f = 50 mm en pixel toonhoogte p = 20μm (= 0,02 mm). Gebruik Johnson se 1 - siklusdrempel vir opsporing,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {M} \ keer 50 \, \ text {mm}} {2 \ keer 0.02 \, \ text {mm} \ keer 1} \ ongeveer 2500 \ \ teks {m}.$$

  Vir herkenning (≈3 siklusse) en identifikasie (≈6 siklusse) word die reekse onderskeidelik ≈833M en ≈417M (aangesien $ R \ prOPTO1/N $).

• Vervaardiger Voorbeeld: 'N Toepassingsnota van Leonardo DRS gee 'n menslike teiken (kritieke dimensie ~ 0,95 m) en 'n kamera met 17 μm pixels en 16,75 mm fokuslengte. Vir die 3 - siklusherkenningstaak bereken hulle 'n 50% opsporingsbereik van ongeveer 157 m. (Met dieselfde getalle lewer ons formule $ R \ ongeveer (0,95 \ keer 16,75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ ongeveer 157 $ M, wat ooreenstem met hul voorbeeld.)

• Tipiese waardes: In ideale omstandighede (goeie kontras, duidelike lug), voorspel Johnson se re?l - van - Thumb die opsporing van 'n mens na die orde van 'n paar kilometer. Een bron noem byvoorbeeld ~ 2000M opsporing, ~ 667M erkenning en ~ 333M -identifikasie vir 'n 1,8 m -persoon (Wat is DRI, en waarop is dit gebaseer op berekening?).

Hierdie voorbeelde toon hoe Johnson se kriteria direk met eenvoudige rekenkunde toegepas kan word. Die werklike reekse in die praktyk is dikwels laer as gevolg van die faktore hierbo genoem.

Aansoeke

Johnson se kriteria word wyd gebruik in die ontwerp en evaluering termiese beeldstelsels Oor baie velde:

• Militêre en verdediging: Sensorspesifikasies vir nag - Visie -bestek, termiese toerisme -aantreklikhede en toesig bevat dikwels D/R/I -reekse op grond van Johnson se kriteria (Johnson se kriteria - Wikipedia). Teikenverkryging en erkenning (vriend vs FOE) snags vertrou op hierdie ramings. Baie veldhandleidings en verkrygingsdokumente verwys na die 1 - 3 - 6 -re?l - van - Duim vir wapen - gemonteer IR -besienswaardighede.

• Soek en redding / sekuriteit: Hand- of gemonteerde termiese kameras wat gebruik word om verlore persone te vind, of omperimeters te monitor, gebruik ook DRI -statistieke. Reddingspanne kan byvoorbeeld 'n kamera benodig wat kan bespeur 'n mens op 1 km en herken op 400 m. Johnson se kriteria bied 'n basislyn vir sulke spesifikasies.

• Toesig en wetstoepassing: Grenspatrollie, monitering van die natuurlewe en opsporingstelsels vir indringing gebruik hierdie kriteria om te voorspel hoe ver 'n sensor snags 'n persoon of voertuig kan optel. (Sommige standaarde formaliseer die Johnson -take; bv. Die NAVO gebruik D, R, I Classifications in Imaging Vereistes.)

In elk geval help Johnson se kriteria om sensorparameters (resolusie, optika, pixelgrootte) in 'n intu?tiewe prestasiemetriek te vertaal (reeks om 'n tipiese teiken op te spoor of te identifiseer).

Beperkings en moderne aanpassings

Ondanks die nut daarvan, is die kriteria van Johnson belangrik beperkings. Dit is 'n empiriese, ge?dealiseerde model wat baie werklike wêreldwye effekte weglaat:

• Vereenvoudigde voorwaardes: Dit veronderstel 'n eenvormige agtergrond, ruim teikenkontrast en 'n put - gekalibreerde waarnemer. Dit is nie verantwoordelik vir rommel of kamoeflering nie. In die praktyk kan 'n teiken teen 'n komplekse agtergrond meer resolusie verg as die nominale waardes van Johnson (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria).

• Ignoreer die omgewingseffekte: Die oorspronklike kriteria sluit nie weer of atmosferiese verswakking in nie. Studies beklemtoon dit Geen eenvoudige model nie vang die mis, re?n en rookeffekte ten volle vas (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria) (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria). Moderne stelsels vermenigvuldig dikwels met 'n atmosferiese transmissieterm of gebruik empiriese sigbaarheidsmodelle.

• Menslike faktore: Johnson se werk het 'n paar opgeleide waarnemers onder beheerde omstandighede gebruik; Dit ignoreer variasies in opleiding, aandag, moegheid, ens.Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria).

• Sein en verwerking: Die model behandel die beeld asof dit slegs deur meetkunde (pixels en optika) beperk word. Dit bevat nie sensorgeluid (NETD), dinamiese omvang of verbetering van beeldverwerking nie. Enige slyp- of video -algoritmes aan boord kan effektiewe resolusie verbeter, wat beteken dat regte kameras dikwels beter is as die blote Johnson -grense.

• Waarskynlikheidsfokus: Die kriteria word gedefinieer vir ~ 50% waarskynlikheid. Hulle beskryf nie hoe prestasie verbeter met meer resolusie buite die drempel nie, en hulle vang ook nie vals - alarmtariewe of ROC -krommes vas nie.

As gevolg van hierdie leemtes, brei moderne reeksprestasiemodelle Johnson se benadering uit. Byvoorbeeld, die Amerikaanse le?rs Bekom Metodologie pas die siklusvereistes (0,75 siklusse vir opsporing, ens.) Pas op grond van meer uitgebreide toetsing (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria). Baie analise -instrumente integreer nou MTF, SNR en atmosferiese modelle eksplisiet. Sommige sluit in bier -lambert -verswakking (soos in J - Film/T - ontmoet modelle (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria)) of rommelstatistieke. Ander vervang harde drempels met statistiese opsporingsteorie (bv. Gebruik die kenmerkende kurwes van die ontvanger). Nietemin, die kriteria van Johnson bly 'n fundamentele konsep en 'n vinnige eerste - bestelgids vir termiese beeldvormingsreeks.

Samevattend, Johnson se kriteria verbind die ruimtelike resolusie van 'n infrarooi sensor aan die praktiese take om 'n teiken te sien. Deur opsporing, herkenning en identifikasie in terme van 'lynpare op die teiken' uit te druk, bied dit ingenieurs 'n eenvoudige manier om te bereken hoe ver 'n gegewe kamera elke taak onder ideale omstandighede kan uitvoer (Johnson se kriteria - Wikipedia) (Fundamentele beeldstelselanalise vir outonome voertuie). Alhoewel 'n mens rekenskap moet gee van werklike - wêreldfaktore in enige gedetailleerde ontwerp, maar die kriteria van Johnson ondersteun steeds die meeste termiese kamera -spesifikasies en prestasieberamings vandag (Johnson se kriteria - Wikipedia) (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria).

Bronne: Sleuteldefinisies en waardes is van Johnson se oorspronklike werk (Johnson se kriteria - Wikipedia) en opsommings in die literatuur (Johnson se kriteria - Wikipedia) (Wat is DRI, en waarop is dit gebaseer op berekening?). Opsporingsreeksberekeninge volg die dun - lensformules in beeldvormingsanalise (Fundamentele beeldstelselanalise vir outonome voertuie). Omgewings- en rommeleffekte word in opvolgstudies gedokumenteer (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria) (Geskiedenis en evolusie van die Johnson -kriteria). Praktiese voorbeelde en aannames kom van vervaardigers en tegniese verslae (Wat is DRI, en waarop is dit gebaseer op berekening?).