Criteriile lui Johnson pentru detectarea ?i recunoa?terea imagistic? termic?

Fundal istoric: La sfar?itul anilor '50, John W. Johnson din armata american? a efectuat experimente de pionierat cu intensificatori de imagine de noapte -Criteriile lui Johnson - Wikipedia) ?n lucrarea sa din 1958 ?Analiza sistemelor de formare a imaginilor”, Johnson a raportat praguri empirice (?n perechi de linie pe o ?int?) necesare pentru diferite sarcini (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) Acest lucru a devenit cunoscut ca Criteriile lui Johnson. Acesta a revolu?ionat proiectarea senzorului, permi?and inginerilor s? prezic? cat de departe ar putea fi v?zut?, recunoscut? sau identificat? ?n condi?ii date (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) Folosind aceste criterii, multe modele predictive au fost dezvoltate ulterior pentru a evalua performan?a senzorilor ?n diferite condi?ii opera?ionale (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) (Criteriile lui Johnson - Wikipedia).

Sarcini de detectare, recunoa?tere ?i identificare (DRI)

Criteriile lui Johnson definesc trei primare sarcini vizuale:

• Detectare: Observatorul observ? pur ?i simplu c? un obiect este prezent. (La acest nivel, s -ar putea vedea doar un ?blob” sau o schimbare ?n scen?.) Johnson a constatat c? detectarea este necesar? 1,0 ± 0,25 perechi de linie pe o ?int? (Criteriile lui Johnson - Wikipedia).

• Recunoa?tere: Observatorul poate spune tipul general de obiect (de exemplu, distingand o persoan? de un vehicul). Acest lucru necesit? mai multe detalii - ini?ial despre 4,0 ± 0,8 perechi de linie (Criteriile lui Johnson - Wikipedia).

• Identificare: Observatorul poate identifica obiectul specific (de exemplu, un anumit model de vehicul sau o persoan? specific?). Aceasta este cea mai grea sarcin?, necesitand despre 6,4 ± 1,5 perechi de linie (Criteriile lui Johnson - Wikipedia).

(Johnson a remarcat, de asemenea, un pas intermediar de ?orientare” la ~ 1,4 perechi de linii (Criteriile lui Johnson - Wikipedia), dar discu?iile moderne se concentreaz? adesea pe sarcinile DRI.) ?n termeni de inginerie practic?, o pereche de linii corespunde cu aproximativ doi pixeli de imagine pe ?int? (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) ?n specifica?iile imagistice termice moderne, aceste praguri sunt adesea rotunjite 1, 3 ?i 6 cicluri pentru 50% probabilitatea de a ?ndeplini sarcina (Ce este DRI ?i pe ce se bazeaz? pentru calcul?).

(Art? vectorial? pentru siluet? pentru om gratuit - Desc?rca?i 17.246+ pictograme ?i grafic? de siluet? pentru om - Pixabay) Figura: O ?int? ?n form? uman? sub observa?ie. La Far Game, ?inta produce doar o siluet? ?ntunecat? (suficient? pentru detectare); Pe m?sur? ce rezolu?ia (sau proximitatea) cre?te, apar caracteristici faciale ?i ?mbr?c?minte, permi?and recunoa?terea ?i, ?n final, identificarea complet?. Criteriile lui Johnson cuantific? cate perechi de detalii sunt necesare ?n fiecare etap? (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) (Ce este DRI ?i pe ce se bazeaz? pentru calcul?).

Criteriile lui Johnson (praguri de rezolu?ie)

Criteriile ini?iale ale lui Johnson sunt adesea rezumate dup? cum urmeaz? pentru o rat? de succes de 50% a fiec?rei sarcini (Criteriile lui Johnson - Wikipedia):

• Detectarea (prezen?a obiectului): ~ Pereche de 1,0 linii pe ?int? (50% probabilitate) (Criteriile lui Johnson - Wikipedia).

• Recunoa?tere (clasa obiectului): ~ 4,0 perechi de linii pe ?int? (Criteriile lui Johnson - Wikipedia).

• Identificare (obiect specific): ~ 6,4 perechi de linie pe ?int? (Criteriile lui Johnson - Wikipedia).

These values assume high target-background contrast and an ideal observer. (Each line pair equals two sensor pixels, so e.g. 1.0 line pair ≈ 2 pixels across the target width (Criteriile lui Johnson - Wikipedia).) Multe sisteme citeaz? numere ?DRI” simplificate de 1 - 3 - 6 cicluri (perechi de linie) pentru detectare - Recunoa?tere - Identificare, respectiv (respectiv (Ce este DRI ?i pe ce se bazeaz? pentru calcul?) De exemplu, un ghid NATO folose?te aproximativ 1 ciclu pentru detectare, 3 pentru recunoa?tere ?i 6 pentru identificare (Ce este DRI ?i pe ce se bazeaz? pentru calcul?) (Armata SUA a fost actualizat? DOB?NDI Criteriile folosesc chiar 0,75, 1,5, 3 ?i 6 cicluri pentru detectarea, clasificarea, recunoa?terea, identificarea, reflectarea sarcinilor rafinate (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson).)

Criteriile lui Johnson sunt adesea exprimate probabilistic: dat N Cicluri pe ?int?, exist? o probabilitate corespunz?toare de a efectua corect fiecare sarcin? (de obicei sigmoid - ca, cu 50% la pragurile tabulate). Cu toate acestea, este cel mai frecvent utilizat ca ?regul? de deget” referitoare la rezolu?ia necesar? sarcinii.

Baza matematic? (rezolu?ie ?i interval)

Num?rul de cicluri rezolvabile Peste o ?int? depinde de dimensiunea, gama, optica senzorului ?i dimensiunea pixelilor. Pentru un model simplu de pin sau lentil? sub?ire (aproximare unghiular? mic?), se g?se?te (Analiza sistemului de imagini fundamentale pentru vehicule autonome):

unde n este num?rul de cicluri pe ?int?, H_O este dimensiunea caracteristic? a ?intei (M), f este distan?a focal? a lentilei (acelea?i unit??i ca ?i pitch -ul pixelului), p este pasul de pixeli (distan?a dintre centrele de pixeli) ?i R este gama c?tre ?int?. Aceast? formul? surprinde efecte intuitive: o ?int? mai mare (sau o distan?? focal? mai lung?) cre?te n, ?n timp ce un pixel mai mare sau un interval mai lung scade n (Analiza sistemului de imagini fundamentale pentru vehicule autonome) Dac? N sunt necesare cicluri (din tabelul lui Johnson) pentru o anumit? sarcin?, interval de detectare poate fi rezolvat ca

De exemplu, dublarea dimensiunii ?intei sau a distan?ei focale dubleaz? intervalul de detectare pentru un fix N (Analiza sistemului de imagini fundamentale pentru vehicule autonome) De asemenea, reducerea la jum?tate a pasului de pixeli (adic? o rezolu?ie mai mare a senzorului) dubleaz? intervalul. Aceste formule sunt adesea folosite de c?tre specifica?iile de camer? termic? - pentru a estima intervalele D/R/I ?n condi?ii ideale.

Factori care afecteaz? intervalul de detectare

Formula de gam? simpl? de mai sus presupune un contrast perfect ?i condi?ii clare. ?n practic?, mul?i factori influen?eaz? detectarea ?i recunoa?terea:

• Dimensiunea ?i contrastul ?intei: Larger (taller or wider) targets are visible at greater distances; similarly, a target with higher infrared contrast (e.g. hotter vs cooler than background) is easier to detect. For thermal cameras, a common assumption is a ∼2°C temperature difference from background for reliable detection. Smaller or low-contrast targets require more cycles (thus closer ranges).

• Rezolu?ie ?i optic? a senzorului: Dup? cum este indicat, pixeli mai fine (mai mici p) ?i distan?? focal? mai lung? f Cre?terea intervalului. De asemenea, func?ia de transfer de modulare a senzorului (MTF) ?i calitatea optic? afecteaz? cat de bine sunt transferate detaliile. ?n cuvintele lui Johnson, o optic? mai bun? (MTF mai mare) reduce efectiv ciclurile necesare pentru o anumit? sarcin? (Analiza sistemului de imagini fundamentale pentru vehicule autonome).

• Condi?ii atmosferice: Atmosfera real? atenueaz? semnalele infraro?ii. Efectele ploii, cea?ei sau prafului pot reduce brusc raza de ac?iune. Modelele simple folosesc legea berii (f_t = exp (- r/l_r)) pentru a calcula transmisia la lungimea de und? (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson) Studiile empirice arat? cea?a ?i vremea grea pot sc?dea drastic probabilitatea de detectare, chiar ?i ?n IR (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson) IR -ul termic sufer? mai pu?in de vapori de ap? decat de lumina vizibil?, dar vremea advers? ?nc? mai scurteaz? ?n mod semnificativ intervalul (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson) (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson).

• Aglomera?ie de fundal: Un fundal ridicat - Clutter face mai greu detectarea. Experimentele arat? c? ?n scenele ?aglomerate joase” pragurile lui Johnson pot fi la fel de mici ca ~ 0,5 cicluri pentru detectare, dar ?n scene ?aglomerate ?nalte”, peste 2,5 cicluri pot fi necesare pentru o detectare de 50% (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson) ?n practic?, un fond camuflat sau complex vizual necesit? adesea contrast sau rezolu?ie ?int? cu mult peste minimul gol al lui Johnson.

• Semnal - raport de zgomot (SNR) ?i zgomot senzor: Detectoarele termice au zgomot (NETD) ?i o gam? dinamic? limitat?. O semn?tur? termic? slab? sau un zgomot ridicat de senzor ridic? efectiv ciclurile necesare. Studiile subliniaz? c? SNR sc?zut? ac?ioneaz? ca Blur: degradeaz? calitatea imaginii ?i reduce gama eficient? (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson).

?mpreun?, ace?ti factori ?nseamn? c? criteriile lui Johnson ofer? intervale idealizate. Orice calcul practic trebuie s? includ? transmiterea atmosferic?, contrastul ?int?, zgomotul senzorului, etc. De exemplu, Leonardo Drs observ? c? formulele lui Johnson presupun ?mult semnal” (contrast bun ?i zgomot redus) ?i aer clar. ?n general, o ecua?ie de gam? realist? ?nmul?e?te formula simpl? printr -un termen de vizibilitate sau transmisie pentru a ?ine cont de atmosfer?.

Calcule de exemplu

Folosind formulele de mai sus, se poate estima intervalele D/R/I pentru o camer? ?i o ?int? dat?. De exemplu:

• Exemplu: O persoan? ?nalt? de 2 m (H_O = 2m) imaginate de o camer? termic? cu f = 50mm ?i ton de pixeli p = 20μm (= 0,02mm). Folosind 1 - Prag de ciclu al lui Johnson pentru detectare,

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

  For recognition (≈3 cycles) and identification (≈6 cycles), the ranges become ≈833?m and ≈417?m respectively (since $R\propto1/N$).

• Exemplu de produc?tor: O not? de aplica?ie Leonardo DRS ofer? o ?int? uman? (dimensiune critic? ~ 0,95 m) ?i o camer? cu 17 um pixeli ?i o distan?? focal? de 16,75 mm. Pentru sarcina de recunoa?tere a ciclului 3 -, ei calculeaz? un interval de detectare de 50% de aproximativ 157 m. (Cu acelea?i numere, formula noastr? produce $ r \ aprox (0,95 \ times 16.75)/(2 \ times0.017 \ times3) \ aprox157 $ m, care se potrive?te cu exemplul lor.)

• Valori tipice: ?n condi?ii ideale (contrast bun, aer clar), regula lui Johnson - Of - Thumb prevede detectarea unui om ?n ordinea catorva kilometri. De exemplu, o surs? citeaz? o detectare de 2000m, o recunoa?tere ~ 667m ?i o identificare ~ 333M pentru o persoan? de 1,8 m (Ce este DRI ?i pe ce se bazeaz? pentru calcul?).

Aceste exemple arat? modul ?n care criteriile lui Johnson pot fi aplicate direct cu aritmetic? simpl?. Intervalele reale ?n practic? sunt adesea mai mici datorit? factorilor men?iona?i mai sus.

Aplica?ii

Criteriile lui Johnson sunt utilizate pe scar? larg? la proiectarea ?i evaluarea Sisteme de imagistic? termic? pe mai multe campuri:

• Militar ?i ap?rare: Specifica?iile senzorului pentru nocturne - Spe?ti de vedere, obiective termice ?i supraveghere listeaz? adesea gamele D/R/I pe bazate pe criteriile lui Johnson (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) Achizi?ia ?i recunoa?terea ?int? (Friend vs Foe) se bazeaz? noaptea pe aceste estim?ri. Multe manuale de camp ?i documente de achizi?ii se refer? la 1 - 3 - 6 Regula - Of - thumb for arme - IR -uri montate.

• C?utare ?i salvare / securitate: Camerele termice de man? sau montate utilizate pentru a g?si persoane pierdute sau monitorizarea perimetrelor, folosesc, de asemenea, valori DRI. De exemplu, echipele de salvare pot necesita o camer? care poate detecta un om la 1 km ?i recunoa?te la 400m. Criteriile lui Johnson ofer? o baz? de baz? pentru astfel de specifica?ii.

• Supraveghere ?i aplicarea legii: Sistemele de patrulare de frontier?, monitorizare a vie?ii s?lbatice ?i de detectare a intruziunilor folosesc aceste criterii pentru a prezice cat de departe poate ridica un senzor o persoan? sau un vehicul noaptea. (Unele standarde formalizeaz? sarcinile Johnson; de exemplu, NATO folose?te clasific?ri D, R, I ?n cerin?ele imagistice.)

?n fiecare caz, criteriile lui Johnson ajut? la traducerea parametrilor senzorului (rezolu?ie, optic?, dimensiunea pixelilor) ?ntr -o metric? de performan?? intuitiv? (interval pentru a detecta sau identifica o ?int? tipic?).

Limit?ri ?i adapt?ri moderne

?n ciuda utilit??ii sale, criteriile lui Johnson sunt importante limit?ri. Este un model empiric, idealizat, care omite multe efecte reale - mondiale:

• Condi?ii simplificate: Presupune un fundal uniform, un contrast ?int? amplu ?i un observator bine calibrat. Nu ?ine cont de dezordine sau camuflaj. ?n practic?, o ?int? pe un fond complex poate necesita mai mult? rezolu?ie decat valorile nominale ale lui Johnson (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson).

• Ignor? efectele mediului: Criteriile originale nu includ vremea sau atenuarea atmosferic?. Studiile subliniaz? c? Niciun model simplu Capteaz? pe deplin efectele de cea??, ploaie ?i fum (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson) (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson) Sistemele moderne se ?nmul?esc adesea printr -un termen de transmisie atmosferic? sau folosesc modele de vizibilitate empiric?.

• Factori umani: Munca lui Johnson a folosit ca?iva observatori instrui?i ?n condi?ii controlate; Ignor? varia?iile ?n antrenamentul observatorilor, aten?ia, oboseala etc. Pot exista diferen?e semnificative ?ntre indivizi ?n probabilitatea de detectare real? (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson).

• Semnal ?i procesare: Modelul trateaz? imaginea ca ?i cum ar fi limitat doar de geometrie (pixeli ?i optic?). Nu ?ncorporeaz? zgomotul senzorului (NetD), intervalul dinamic sau ?mbun?t??irile de procesare a imaginilor. Orice algoritm de ascu?ire sau video de la bord pot ?mbun?t??i rezolu?ia eficient?, ceea ce ?nseamn? c? camerele reale dep??esc adesea limitele lui Johnson.

• Focus de probabilitate: Criteriile sunt definite pentru o probabilitate de ~ 50%. Ace?tia nu descriu modul ?n care performan?a se ?mbun?t??e?te cu mai mult? rezolu?ie dincolo de prag ?i nici nu capteaz? false - rate de alarm? sau curbe ROC.

Din cauza acestor lacune, modelele de performan?? modern? extind abordarea lui Johnson. De exemplu, armata american? DOB?NDI Metodologia ajusteaz? cerin?ele ciclului (0,75 cicluri pentru detectare etc.) pe baza unor test?ri mai extinse (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson) Multe instrumente de analiz? integreaz? acum ?n mod explicit modelele MTF, SNR ?i atmosferice. Unele includ bere - Lambert Atenuation (ca ?n J - Film/T - Met modele (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson)) sau valorile aglomerate. Al?ii ?nlocuiesc pragurile dure cu teoria detect?rii statistice (de exemplu, folosind curbele caracteristice de func?ionare a receptorului). Cu toate acestea, criteriile lui Johnson r?man un concept fundamental ?i un prim ghid rapid de comand? pentru gama de imagini termice.

?n concluzie, Criteriile lui Johnson leag? rezolu?ia spa?ial? a unui senzor infraro?u de sarcinile practice de a vedea o ?int?. Prin exprimarea detect?rii, recunoa?terii ?i identific?rii ?n ceea ce prive?te ?perechile de linie pe ?int?”, ofer? inginerilor o modalitate simpl? de a calcula cat de departe poate efectua o camer? de apari?ie a fiec?rei sarcini ?n condi?ii ideale (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) (Analiza sistemului de imagini fundamentale pentru vehicule autonome) ?n timp ce trebuie s? ?inem cont de factori reali - lume ?n orice design detaliat, criteriile lui Johnson stau la baza celor mai multe specifica?ii termice ale camerei ?i estim?ri ale performan?ei ast?zi (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson).

Surse: Defini?iile ?i valorile cheie provin din lucr?rile originale ale lui Johnson (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) ?i rezumate ?n literatura de specialitate (Criteriile lui Johnson - Wikipedia) (Ce este DRI ?i pe ce se bazeaz? pentru calcul?) Calculele intervalului de detectare urmeaz? formulele sub?iri - lentile ?n analiza imaginii (Analiza sistemului de imagini fundamentale pentru vehicule autonome) Efectele de mediu ?i aglomera?ie sunt documentate ?n urm?toarele studii (UP (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson) (Istoria ?i evolu?ia criteriilor Johnson) Exemple practice ?i ipoteze provin de la produc?tori ?i rapoarte tehnice (Ce este DRI ?i pe ce se bazeaz? pentru calcul?).