Johnsonovi kriteriji za otkrivanje i prepoznavanje toplinskog snimanja

Povijesna pozadina: Krajem 1950 -ih, John W. Johnson iz ameri?ke vojske izveo je pionirske eksperimente no?u - Vision slika poja?ava kako bi kvantificirao koliko je detalja slike potrebno za razli?ite vizualne zadatke (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija). U svom radu iz 1958. godine "Analiza sustava formiranja slike", Johnson je izvijestio o empirijskim pragovima (u linijama linija na cilju) potrebnim za razli?ite zadatke (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija) (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija). Ovo je postalo poznato kao Johnsonovi kriteriji. Revolucionirao je dizajn senzora dopu?taju?i in?enjerima da predvide koliko se meta mo?e vidjeti, prepoznati ili identificirati u danim uvjetima (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija) (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija). Koriste?i ove kriterije, mnogi su prediktivni modeli kasnije razvijeni kako bi se ocijenili performanse senzora u razli?itim operativnim uvjetima (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija) (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija).

Zadaci otkrivanja, prepoznavanja i identifikacije (DRI)

Johnsonovi kriteriji definiraju tri osnovna vizualni zadaci:

• Otkrivanje: Promatra? jednostavno primje?uje da je objekt prisutan. (Na ovoj se razini mo?e vidjeti samo "mrlja" ili promjena na sceni.) Johnson je otkrio da je otkrivanje potrebno 1,0 ± 0,25 parova linija preko cilja (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija).

• Priznanje: Promatra? mo?e re?i op?u vrstu objekta (na primjer, razlikovanje osobe od vozila). Ovo zahtijeva vi?e detalja - izvorno o 4,0 ± 0,8 parova linija (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija).

• Identifikacija: Promatra? mo?e identificirati odre?eni objekt (npr. Odre?eni model vozila ili odre?ena osoba). Ovo je najte?i zadatak, koji zahtijeva 6,4 ± 1,5 parova linije (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija).

(Johnson je tako?er primijetio intermedijarni korak "orijentacije" na ~ 1,4 linijskom parovima (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija), ali moderne rasprave ?esto se fokusiraju na DRI zadatke.) U prakti?nim in?enjerskim uvjetima, jedan redak odgovara oko dva piksela slike preko cilja (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija). U modernim specifikacijama toplinskog snimanja, ti se pragovi ?esto zaokru?uju 1, 3 i 6 ciklusa za 50% vjerojatnost izvr?avanja zadatka (?to je DRI, a na ?emu se temelji na izra?unavanju?).

(Slobodni ?ovjek siluete vektorske umjetnosti - Preuzmite 17.246+ Man siluete ikone i grafike - Pixabay) Lik: Ljudski - oblikovana meta pod promatranjem. Na daleki raspon, meta proizvodi samo tamnu siluetu (dovoljno za otkrivanje); Kako se raste rezolucija (ili blizina), pojavljuju se zna?ajke lica i odje?e, omogu?uju?i prepoznavanje i na kraju potpunu identifikaciju. Johnsonovi kriteriji kvantificiraju koliko je linijskih parova detalja potrebno u svakoj fazi (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija) (?to je DRI, a na ?emu se temelji na izra?unavanju?).

Johnsonovi kriteriji (pragovi rezolucije)

Johnsonovi izvorni kriteriji ?esto su sa?eti na sljede?i na?in za 50% uspje?ne stope svakog zadatka (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija):

• Otkrivanje (prisutnost objekta): ~ 1,0 linijski par na cilj (50% vjerojatnosti) (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija).

• Prepoznavanje (klasa objekta): ~ 4.0 Line parova na metu (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija).

• Identifikacija (odre?eni objekt): ~ 6.4 Line parovi na meti (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija).

Te vrijednosti pretpostavljaju visoki ciljni kontrast i idealan promatra?. (Svaki linijski par jednak je dva piksela senzora, tako da je npr. 1,0 linijski par ≈ 2 piksela kroz ciljnu ?irinu (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija).) Mnogi sustavi navode pojednostavljene "DRI" brojeve 1 - 3 - 6 ciklusa (parovi linija) za otkrivanje - prepoznavanje - identifikacija, respektivno (?to je DRI, a na ?emu se temelji na izra?unavanju?). Na primjer, NATO smjernica koristi otprilike 1 ciklus za otkrivanje, 3 za prepoznavanje i 6 za identifikaciju (?to je DRI, a na ?emu se temelji na izra?unavanju?). (A?urirana ameri?ka vojska STE?I Kriteriji ?ak koriste 0,75, 1,5, 3 i 6 ciklusa za otkrivanje, klasificiranje, prepoznavanje, prepoznavanje, odra?avanje rafiniranih zadataka (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija).)

Johnsonovi kriteriji ?esto se izra?avaju vjerojatno: dano N Ciklusi na metu, postoji odgovaraju?a vjerojatnost ispravnog izvr?avanja svakog zadatka (obi?no sigmoidno - poput, s 50% na tabeliranim pragovima). Me?utim, naj?e??e se koristi kao "pravilo palca" koje se odnosi na potrebnu rezoluciju s zadatkom.

Matemati?ka osnova (rezolucija i raspon)

A Broj rezolubilnih ciklusa Kroz cilj ovisi o veli?ini, rasponu, optici senzora i veli?ini piksela. Za jednostavan model rupe ili tanke le?e (mali - kut aproksimacija), pronalazimo (Temeljna analiza sustava za snimanje autonomnih vozila):

gdje n je broj ciklusa na cilju, H_O je karakteristi?na veli?ina cilja (m), f Je li ?ari?na duljina le?e (iste jedinice kao i piksel), p je piksel tona (udaljenost izme?u pikselnih centara) i R je raspon do cilja. Ova formula bilje?i intuitivne u?inke: ve?a meta (ili du?a ?ari?na duljina) raste n, dok se ve?i piksel ili du?i raspon smanjuje n (Temeljna analiza sustava za snimanje autonomnih vozila). Ako N Ciklusi su potrebni (iz Johnsonove tablice) za odre?eni zadatak, raspon otkrivanja mo?e se rije?iti kao

Na primjer, udvostru?enje ciljne veli?ine ili ?ari?ne duljine udvostru?uje raspon otkrivanja za fiksni N (Temeljna analiza sustava za snimanje autonomnih vozila). Isto tako, prepolovljenje piksela (tj. Ve?a razlu?ivost senzora) udvostru?uje raspon. Ove formule ?esto koriste specifikacije toplinske kamere - listova za procjenu d/r/i raspona u idealnim uvjetima.

?imbenici koji utje?u na raspon otkrivanja

Jednostavna formula raspona gore poprima savr?eni kontrast i jasne uvjete. U praksi mnogi ?imbenici utje?u na domet otkrivanja i prepoznavanja:

• Ciljna veli?ina i kontrast: Ve?i (vi?i ili ?iri) ciljevi vidljivi su na ve?im udaljenostima; Sli?no tome, cilj s ve?im infracrvenim kontrastom (npr. Totm vs hladnije od pozadine) je lak?e otkriti. Za toplinske kamere uobi?ajena pretpostavka je temperaturna razlika od ～2 ° C od pozadine za pouzdano otkrivanje. Manji ili niski - kontrastni ciljevi zahtijevaju vi?e ciklusa (dakle bli?i rasponi).

• Rezolucija senzora i optika: Kao ?to je nazna?eno, sitniji pikseli (manji p) i du?a ?ari?na duljina f pove?ati raspon. Tako?er, funkcija modulacije senzora (MTF) i opti?ka kvaliteta utje?u na to kako se detalj prenosi. Johnsonovim rije?ima, bolja optika (vi?i MTF) u?inkovito smanjuje potrebne cikluse za odre?eni zadatak (Temeljna analiza sustava za snimanje autonomnih vozila).

• Atmosferski uvjeti: Prave atmosfere smanjuju infracrvene signale. U?inci ki?e, magle ili pra?ine mogu o?tro smanjiti raspon. Jednostavni modeli koriste zakon piva (f_t = exp (- r/l_r)) izra?unati prijenos na valnoj duljini (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija). Empirijske studije pokazuju da magla i te?ko vrijeme mogu drasti?no manju vjerojatnost otkrivanja, ?ak i u IR (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija). Termal IR pati manje od vodene pare nego vidljiva svjetlost, ali ?tetno vrijeme i dalje se zna?ajno skra?uje (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija) (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija).

• Pozadinski nered: Pozadina visoke - nereda ote?ava otkrivanje. Eksperimenti pokazuju da u scenama ?niskog nereda“ Johnsonovi pragovi mogu biti manji kao ~ 0,5 ciklusa za otkrivanje, ali u scenama ?visokih nereda“ u vi?e od 2,5 ciklusa mo?e biti potrebno za 50% otkrivanja (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija). U praksi, kamuflirana ili vizualno slo?ena pozadina ?esto zahtijeva ciljani kontrast ili rezoluciju znatno iznad Johnsonovog minimuma.

• Signal - do - omjer ?uma (SNR) i buka senzora: Toplinski detektori imaju buku (NETD) i ograni?eni dinami?ki raspon. Slabi toplinski potpis ili visoki senzorski ?um u?inkovito podi?e potrebne cikluse. Studije nagla?avaju da niski SNR djeluje poput zamu?enja: degradira kvalitetu slike i smanjuje u?inkovit raspon (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija).

Zajedno, ovi ?imbenici zna?e da Johnsonovi kriteriji daju idealizirane raspone. Svaki prakti?ni izra?un mora uklju?ivati ??atmosfersku propusnost, ciljani kontrast, buku senzora itd. Na primjer, Leonardo DRS napominje da Johnsonove formule pretpostavljaju ?puno signala“ (dobar kontrast i nizak buka) i jasan zrak. Op?enito, realna jednad?ba raspona umno?ava jednostavnu formulu s terminom vidljivosti ili prijenosa radi ra?unanja na atmosferu.

Primjer prora?una

Koriste?i gornje formule, mo?e se procijeniti raspon d/r/i za odre?enu kameru i cilj. Na primjer:

• Primjer: Osoba visoka 2 m (H_O = 2m) snimljen termi?kom kamerom s f = 50 mm i piksel p = 20 μm (= 0,02 mm). Koriste?i Johnsonov prag ciklusa za otkrivanje,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ Times 50 \, \ text {mm}} {2 \ puta 0,02 \, \ text {mm} \ puta 1} \ pribli?no 2500 \ \ \ \ tekst {m}.$$

  Za prepoznavanje (≈3 ciklusa) i identifikaciju (≈6 ciklusa), rasponi postaju ≈833m i ≈417M respektivno (budu?i da je $ r \ propto1/n $).

• Primjer proizvo?a?a: Napomena o aplikaciji Leonardo DRS daje ljudsku metu (kriti?nu dimenziju ~ 0,95m) i kameru sa pikselima od 17 μm i ?ari?nom duljinom od 16,75 mm. Za zadatak prepoznavanja ciklusa, izra?unavaju 50% raspona otkrivanja od oko 157m. (S istim brojevima, na?a formula daje $ r \ cca (0,95 \ puta 16.75)/(2 \ puta0.017 \ Times3) \ pribli?no157 $ m, odgovara njihovom primjeru.)

• Tipi?ne vrijednosti: U idealnim uvjetima (dobar kontrast, jasan zrak), Johnsonovo pravilo - palca predvi?a otkrivanje ?ovjeka na redoslijed nekoliko kilometara. Na primjer, jedan izvor navodi otkrivanje ~ 2000m, ~ 667m prepoznavanje i ~ 333M identifikaciju za osobu od 1,8m (?to je DRI, a na ?emu se temelji na izra?unavanju?).

Ovi primjeri pokazuju kako se Johnsonovi kriteriji mogu izravno primijeniti s jednostavnom aritmetikom. Stvarni rasponi u praksi ?esto su ni?i zbog gore spomenutih ?imbenika.

Prijava

Johnsonovi kriteriji ?iroko se koriste u dizajniranju i procjeni Toplinski slikovni sustavi na mnogim poljima:

• Vojska i obrana: Specifikacije senzora za no? - Opseg vida, toplinski znamenitosti i nadzor ?esto navode D/R/I raspon na temelju Johnsonovih kriterija (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija). Ciljano stjecanje i prepoznavanje (prijatelj protiv neprijatelja) no?u se oslanjaju na ove procjene. Mnogi terenski priru?nici i dokumenti o nabavi odnose se na 1 - 3 - 6 Pravilo - od - palca za oru?je - montirane IR znamenitosti.

• Pretra?ivanje i spa?avanje / sigurnost: Ru?ne ili montirane toplinske kamere koje se koriste za pronala?enje izgubljenih osoba, ili nadziranje perimetra, tako?er koriste DRI metrike. Na primjer, spasila?ki timovi mogu zahtijevati kameru koja mo?e otkriti ?ovjek na 1 km i prepoznati na 400m. Johnsonovi kriteriji pru?aju osnovnu vrijednost za takve specifikacije.

• Nadzor i provo?enje zakona: Pograni?na patrola, nadzor divljih ?ivotinja i sustavi za otkrivanje upada koriste ove kriterije kako bi predvidjeli koliko daleko senzor mo?e pokupiti osobu ili vozilo no?u. (Neki standardi formaliziraju Johnson zadatke; npr. NATO koristi D, R, I Klasifikacije u zahtjevima za snimanje.)

U svakom slu?aju, Johnsonovi kriteriji poma?u u prevo?enju parametara senzora (rezolucija, optika, veli?ina piksela) u intuitivnu metriku performansi (raspon za otkrivanje ili identifikaciju tipi?nog cilja).

Ograni?enja i moderne prilagodbe

Unato? svojoj korisnosti, Johnsonovi su kriteriji va?ni ograni?enja. To je empirijski, idealizirani model koji izostavlja mnoge stvarne - svjetske efekte:

• Pojednostavljeni uvjeti: Pretpostavlja ujedna?enu pozadinu, dovoljno ciljanog kontrasta i bunar - kalibriranog promatra?a. Ne uzima u obzir nered ili kamufla?u. U praksi, cilj protiv slo?ene pozadine mo?e zahtijevati vi?e rezolucije od Johnsonovih nominalnih vrijednosti (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija).

• Zanemaruje u?inke okoli?a: Izvorni kriteriji ne uklju?uju vremenske prilike ili atmosfersko prigu?ivanje. Studije to nagla?avaju Nema jednostavnog modela u potpunosti bilje?i efekte magle, ki?e i dima (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija) (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija). Moderni sustavi ?esto se mno?e s atmosferskim terminom prijenosa ili koriste empirijske modele vidljivosti.

• Ljudski ?imbenici: Johnsonov rad koristio je nekoliko obu?enih promatra?a u kontroliranim uvjetima; Zanemaruje razlike u treningu promatra?a, pa?nji, umor itd. Mogu postojati zna?ajne razlike me?u pojedincima u stvarnoj vjerojatnosti otkrivanja (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija).

• Signal i obrada: Model se slika tretira kao da je ograni?ena samo geometrijom (pikseli i optika). Ne uklju?uje buku senzora (NETD), dinami?ki raspon ili pobolj?anja obrade slike. Bilo koji ugra?eni o?tri ili video algoritmi mogu pobolj?ati u?inkovitu rezoluciju, ?to zna?i da prave kamere ?esto nadma?uju gole Johnson -ove granice.

• Fokus vjerojatnosti: Kriteriji su definirani za ~ 50% vjerojatnosti. Ne opisuju kako se performanse pobolj?avaju s vi?e rezolucije izvan praga, niti hvataju la?ne - stope alarma ili ROC krivulje.

Zbog ovih praznina, moderni modeli performansi raspona pro?iruju Johnsonov pristup. Na primjer, ameri?ka vojska STE?I Metodologija prilago?ava zahtjeve za ciklusom (0,75 ciklusa za otkrivanje itd.) Na temelju opse?nijeg ispitivanja (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija). Mnogi alati za analizu sada izri?ito integriraju MTF, SNR i atmosferske modele. Neki uklju?uju prigu?ivanje piva - slambaca (kao u J - film/T - Modeli (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija)) ili neredne metrike. Drugi zamjenjuju tvrde pragove teorijom statisti?ke otkrivanja (npr. Kori?tenje karakteristi?nih krivulja prijemnika). Unato? tome, Johnsonovi kriteriji ostaju temeljni koncept i brzi vodi? za prvo -

Sa?etak, Johnsonovi kriteriji povezuju prostornu rezoluciju infracrvenog senzora s prakti?nim zadacima gledanja cilja. Izra?avanjem otkrivanja, prepoznavanja i identifikacije u smislu "parova linija na cilju", in?enjerima pru?a jednostavan na?in da izra?unaju koliko je odre?ena kamera mo?e izvesti svaki zadatak u idealnim uvjetima (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija) (Temeljna analiza sustava za snimanje autonomnih vozila). Iako se mora objasniti stvarnim - svjetskim ?imbenicima u bilo kojem detaljnom dizajnu, Johnsonovi kriteriji i danas podupiru ve?inu specifikacija toplinske kamere i procjene performansi (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija) (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija).

Izvori: Klju?ne definicije i vrijednosti su iz Johnsonovog izvornog rada (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija) i sa?eci u literaturi (Johnsonovi kriteriji - Wikipedija) (?to je DRI, a na ?emu se temelji na izra?unavanju?). Prora?uni raspona otkrivanja slijede tanke - formule le?a u analizi snimanja (Temeljna analiza sustava za snimanje autonomnih vozila). U?inci okoli?a i nereda dokumentirani su u studijama slijede?ih (up up (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija) (Povijest i evolucija Johnsonovih kriterija). Prakti?ni primjeri i pretpostavke dolaze od proizvo?a?a i tehni?kih izvje?taja (?to je DRI, a na ?emu se temelji na izra?unavanju?).