Johnsons Kriterien für die Erkennung und Erkennung von thermischer Bildgebung

Historischer Hintergrund: In den sp?ten 1950er Jahren führte John W. Johnson von der US -Armee wegweisende Experimente mit Night - Vision -Bildverst?rkern durch, um zu quantifizieren, wie viel Bilddetail für verschiedene visuelle Aufgaben ben?tigt wird (Johnsons Kriterien - Wikipedia). In seiner Zeitung von 1958 "Analyse der Bildformsysteme"Johnson berichtete über empirische Schwellenwerte (in Linienpaaren auf einem Ziel), die für verschiedene Aufgaben (Johnsons Kriterien - Wikipedia) (Johnsons Kriterien - Wikipedia). Dies wurde bekannt als als Johnsons Kriterien. Es revolutionierte das Sensordesign, indem es den Ingenieuren vorhersagte, wie weit ein Ziel entfernt sein kann, erkannt oder identifiziert unter bestimmten Bedingungen (identifiziert werden kann (unter bestimmten BedingungenJohnsons Kriterien - Wikipedia) (Johnsons Kriterien - Wikipedia). Unter Verwendung dieser Kriterien wurden viele Vorhersagemodelle sp?ter entwickelt, um die Sensorleistung unter verschiedenen Betriebsbedingungen zu bewerten (Johnsons Kriterien - Wikipedia) (Johnsons Kriterien - Wikipedia).

Erkennung, Erkennung und Identifizierung (DRI) Aufgaben

Johnsons Kriterien definieren drei Prim?rs visuelle Aufgaben:

• Erkennung: Der Beobachter bemerkt einfach, dass ein Objekt vorhanden ist. (Auf dieser Ebene kann man nur einen ?Blob“ oder eine ?nderung der Szene sehen.) Johnson stellte fest, dass diese Erkennung erforderlich ist 1,0 ± 0,25 Linienpaare über ein Ziel (Johnsons Kriterien - Wikipedia).

• Erkennung:Der Beobachter kann den allgemeinen Objekttyp erkennen (z. B. unterscheidet eine Person von einem Fahrzeug). Dies erfordert mehr Details - ursprünglich um 4,0 ± 0,8 Linienpaare (Johnsons Kriterien - Wikipedia).

• Identifikation: Der Beobachter kann das spezifische Objekt identifizieren (z. B. ein bestimmtes Fahrzeugmodell oder eine bestimmte Person). Dies ist die schwierigste Aufgabe, die ungef?hr erforderlich ist 6,4 ± 1,5 Linienpaare (Johnsons Kriterien - Wikipedia).

(Johnson bemerkte auch einen Zwischenstufe ?Orientierung“ bei ~ 1,4 Zeilenpaaren (Johnsons Kriterien - Wikipedia), aber moderne Diskussionen konzentrieren sich oft auf die DRI -Aufgaben.) In praktischen technischen Begriffen entspricht ein Zeilenpaar etwa zwei Bildpixeln über das Ziel (über das Ziel () (Johnsons Kriterien - Wikipedia). In modernen thermischen Bildgebungsspezifikationen werden diese Schwellenwerte oft abgerundet 1, 3 und 6 Zyklen für 50% Wahrscheinlichkeit, die Aufgabe auszuführen (AufgabeWas ist DRI und worauf basiert es für die Berechnung?).

(Freier Mann Silhouette Vektor Kunst - Download 17.246+ Man Silhouette -Symbole & Grafik - Pixabay) Figur: Ein von Menschen - geformter Ziel unter Beobachtung. Bei weitDas Ziel erzeugt nur eine dunkle Silhouette (genug zur Erkennung); Mit zunehmender Aufl?sung (oder N?he) entstehen Gesichts- und Kleidungsmerkmale, was die Erkennung und letztendlich vollst?ndige Identifizierung erm?glicht. Johnsons Kriterien quantifizieren, wie viele Detailpaare in jeder Phase ben?tigt werden.Johnsons Kriterien - Wikipedia) (Was ist DRI und worauf basiert es für die Berechnung?).

Johnsons Kriterien (Aufl?sungsschwellen)

Johnsons ursprüngliche Kriterien werden h?ufig wie folgt für eine Erfolgsquote von 50% jeder Aufgabe zusammengefasst (Johnsons Kriterien - Wikipedia):

• Erkennung (Objektpr?senz): ~ 1,0 Zeilenpaar am Ziel (50% Wahrscheinlichkeit) (1%) (Johnsons Kriterien - Wikipedia).

• Erkennung (Klasse des Objekts): ~ 4.0 Zeilenpaare am Ziel (Johnsons Kriterien - Wikipedia).

• Identifizierung (spezifisches Objekt): ~ 6.4 Zeilenpaare am Ziel (Johnsons Kriterien - Wikipedia).

Diese Werte nehmen ein hohes Ziel im Hintergrund und einen idealen Beobachter an. (Jedes Zeilenpaar entspricht zwei Sensorpixeln, also z. B. 1,0 -Linienpaar ≈ 2 Pixel über die Zielbreite (Johnsons Kriterien - Wikipedia).) Viele Systeme zitieren vereinfachte ?DRI“ -Zahlen von 1 - 3 - 6 Zyklen (Linienpaare) zur Erkennung - Erkennung - Identifizierung (IdentifizierungWas ist DRI und worauf basiert es für die Berechnung?). Beispielsweise verwendet eine NATO -Richtlinie ungef?hr 1 Zyklus zur Erkennung, 3 zur Erkennung und 6 zur Identifizierung (zur Identifizierung (Was ist DRI und worauf basiert es für die Berechnung?). (Die US -Armee aktualisiert der US -Armee ERWERBEN Kriterien verwenden sogar 0,75, 1,5, 3 und 6 Zyklen, um raffinierte Aufgaben zu erkennen, zu klassifizieren, zu erkennen, zu identifizieren, reflektiert (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien).).)

Johnsons Kriterien werden oft probabilistisch ausgedrückt: gegeben N Zyklen auf dem Ziel besteht eine entsprechende Wahrscheinlichkeit, dass jede Aufgabe korrekt ausgeführt wird (normalerweise Sigmoid - ?hnlich, mit 50% an den tabellartigen Schwellenwerten). Es wird jedoch am h?ufigsten als ?Faustregel“ verwendet, die die erforderliche L?sung für die Aufgabe in Verbindung bringen.

Mathematische Basis (L?sung und Reichweite)

Der Anzahl der aufl?sbaren Zyklen über ein Ziel h?ngt von der Gr??e, Reichweite, Sensoroptik und Pixelgr??e des Ziels ab. Für ein einfaches Loch- oder Dünnobjektivmodell (kleine - Winkelann?herung) findet man (findet man (Grundlegende Bildgebungssystemanalyse für autonome Fahrzeuge):

Wo n ist die Anzahl der Zyklen am Ziel, H_O ist die charakteristische Gr??e des Ziels (m), f ist die Linsenfokusl?nge (gleiche Einheiten wie Pixel -Tonh?he), p ist die Pixel -Tonh?he (Abstand zwischen Pixelzentren) und R ist der Bereich des Ziels. Diese Formel erfasst intuitive Effekte: Ein gr??eres Ziel (oder eine l?ngere Brennweite) nimmt zu n, w?hrend ein gr??erer Pixel oder ein gr??erer Bereich abnimmt n (Grundlegende Bildgebungssystemanalyse für autonome Fahrzeuge). Wenn N Zyklen sind (aus Johnsons Tabelle) für eine bestimmte Aufgabe erforderlich, die Erkennungsbereich kann als gel?st werden

Zum Beispiel verdoppelt die Verdoppelung der Zielgr??e oder der Brennweite den Erkennungsbereich für einen festen N (Grundlegende Bildgebungssystemanalyse für autonome Fahrzeuge). Ebenso verdoppelt die Halbierung der Pixel -Tonh?he (d. H. Eine h?here Sensoraufl?sung) den Bereich. Diese Formeln werden h?ufig von W?rmekamera -Spezifikationen verwendet, um die D/R/I -Bereiche unter idealen Bedingungen abzusch?tzen.

Faktoren, die den Erkennungsbereich beeinflussen

Die obige einfache Reichweite setzt perfekte Kontrast und klare Bedingungen aus. In der Praxis beeinflussen viele Faktoren die Erkennung und Erkennungsreichweite:

• Zielgr??e und Kontrast: Gr??ere (gr??ere oder breitere) Ziele sind in gr??eren Entfernungen sichtbar; In ?hnlicher Weise ist ein Ziel mit h?herem Infrarotkontrast (z. B. hei?er gegenüber kühler als Hintergrund) einfacher zu erkennen. Bei thermischen Kameras betr?gt eine h?ufige Annahme ein Temperaturunterschied von ~ 2 ° C zum Hintergrund für eine zuverl?ssige Erkennung. Kleinere oder niedrige Kontrastziele erfordern mehr Zyklen (somit n?here Bereiche).

• Sensoraufl?sung & Optik: Wie angegeben, feinere Pixel (kleiner p) und l?ngere Brennweite f Steigerung der Reichweite. Au?erdem wirkt sich die Modulationsübertragungsfunktion (MTF) des Sensors und die optische Qualit?t auf die übergabe des Details aus. In Johnsons Worten reduziert besser Optics (h?here MTF) die erforderlichen Zyklen für eine bestimmte Aufgabe effektiv (Grundlegende Bildgebungssystemanalyse für autonome Fahrzeuge).

• Atmosph?rische Bedingungen: Echte Atmosph?ren d?mpfen Infrarotsignale. Die Auswirkungen von Regen, Nebel oder Staub k?nnen die Reichweite stark verringern. Einfache Modelle verwenden Biergesetz (f_t = exp (- r/l_r)) Um die übertragung bei Wellenl?nge zu berechnen (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien). Empirische Studien zeigen, dass Nebel und schweres Wetter selbst in IR (schwere Wettere eine drastisch senken k?nnen (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien). Thermal IR leidet weniger unter Wasserdampf als sichtbares Licht, aber das widrige Wetter verkürzt den Bereich immer noch deutlich (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien) (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien).

• Hintergrund Unordnung: Ein hoher Hintergrund für Unordnung macht die Erkennung schwieriger. Experimente zeigen, dass Johnsons Schwellenwerte in "niedrigen Unordnung" -Szenen bis zu ~ 0,5 Zyklen zur Nachweis sein k?nnen, aber in "hohen Unordnung" -Szenen über 2,5 Zyklen k?nnen für 50% Erkennung erforderlich sein (Nachweis (Nachweis "(Erkennung von 50% (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien). In der Praxis erfordert ein getarnter oder visuell komplexer Hintergrund h?ufig ein Zielkontrast oder eine Aufl?sung, die weit über Johnsons n?tigem Minimum liegt.

• Signal - zu - Rauschverh?ltnis (SNR) und Sensorrauschen: W?rmeleitdetektoren haben Rauschen (NETD) und begrenzter Dynamikbereich. Ein schwaches thermisches Signatur oder ein hohes Sensorger?usch erh?ht die erforderlichen Zyklen effektiv. Studien betonen, dass niedrige SNR wie Blur wirkt: es verschlechtert die Bildqualit?t und reduziert den effektiven Bereich (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien).

Zusammen bedeuten diese Faktoren, dass Johnsons Kriterien idealisierte Bereiche liefern. Jede praktische Berechnung muss atmosph?rische Transmission, Zielkontrast, Sensorger?usche usw. umfassen. Beispielsweise stellt Leonardo DRS fest, dass Johnsons Formeln ?viel Signal“ (guter Kontrast und niedriges Rauschen) und klare Luft annehmen. Im Allgemeinen multipliziert eine realistische Bereichsgleichung die einfache Formel mit einer Sichtbarkeit oder übertragungsdauer, um die Atmosph?re zu berücksichtigen.

Beispielberechnungen

Mit den obigen Formeln kann man die D/R/I -Bereiche für eine bestimmte Kamera und ein bestimmtes Ziel sch?tzen. Zum Beispiel:

• Beispiel: Eine 2 m gro?e Person (H_O = 2m) von einer W?rmekamera mit mit f = 50 mm und Pixel -Tonh?he p = 20 μm (= 0,02 mm). Mit Johnsons 1 - Zyklusschwelle zur Erkennung,

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

  Für die Erkennung (~ 3 Zyklen) und die Identifizierung (~ 6 Zyklen) werden die Bereiche zu 833 m bzw. 417 m (da $ r \ putto1/n $).

• Herstellerbeispiel: Eine Leonardo -DRS -Anwendungsnote ergibt ein menschliches Ziel (kritische Dimension ~ 0,95 m) und eine Kamera mit 17 uM Pixeln und 16,75 mm Brennl?nge. Für die 3 - Zykluserkennungsaufgabe berechnen sie einen Erkennungsbereich von 50% von etwa 157 m. (Mit den gleichen Zahlen ergibt unsere Formel $ r \ ca.

• Typische Werte: Unter idealen Bedingungen (guter Kontrast, klarer Luft) prognostiziert Johnsons Regel - Daumen die Erkennung eines Menschen in der Gr??enordnung von wenigen Kilometern. Beispielsweise zitiert eine Quelle eine Erkennung von ~ 2000m, eine Erkennung von ~ 667 m und eine Identifizierung von ~ 333 m für eine 1,8 -m -Person (PersonWas ist DRI und worauf basiert es für die Berechnung?).

Diese Beispiele zeigen, wie Johnsons Kriterien direkt mit einfacher Arithmetik angewendet werden k?nnen. Die tats?chlichen Bereiche in der Praxis sind aufgrund der oben genannten Faktoren h?ufig niedriger.

Anwendungen

Johnsons Kriterien werden h?ufig zum Entwerfen und Evaluieren verwendet Thermalbildungssysteme über viele Bereiche hinweg:

• Milit?r und Verteidigung: Sensorspezifikationen für die Nacht - Vision Scopes, thermische Sehenswürdigkeiten und überwachung listen h?ufig die D/R/I -Bereiche auf, basierend auf Johnsons Kriterien (Johnsons Kriterien - Wikipedia). Die Zielerfassung und -erkennung (Freund gegen Feind) nachts h?ngt von diesen Sch?tzungen ab. Viele Feldhandbücher und Beschaffungsdokumente verweisen auf die 1 - 3 - 6 Regel - von - Daumen für Waffen - Bergte IR -Sehenswürdigkeiten.

• Suche und Rettung / Sicherheit: Handheld- oder montierte W?rmekameras, mit denen verlorene Personen gefunden oder Perimeter überwacht werden, verwenden auch DRI -Metriken. Zum Beispiel ben?tigen Rettungsteams m?glicherweise eine Kamera, die kann erkennen ein Mensch bei 1 km und erkennen bei 400 m. Johnsons Kriterien bieten eine Grundlage für solche Spezifikationen.

• überwachung und Strafverfolgung: Grenzpatrouille, Wildtierüberwachung und Intrusion Detection -Systeme verwenden diese Kriterien, um vorherzusagen, wie weit ein Sensor nachts eine Person oder ein Fahrzeug abholen kann. (Einige Standards formalisieren die Johnson -Aufgaben; z. B. NATO verwendet D, R, I -Klassifikationen in den Bildgebungsanforderungen.)

In jedem Fall helfen Johnsons Kriterien bei der übersetzung der Sensorparameter (Aufl?sung, Optik, Pixelgr??e) in eine intuitive Leistungsmetrik (Bereich, um ein typisches Ziel zu erkennen oder zu identifizieren).

Einschr?nkungen und moderne Anpassungen

Trotz seiner Nützlichkeit hat Johnsons Kriterien wichtig Einschr?nkungen. Es ist ein empirisches, idealisiertes Modell, das viele reale - World Effects ausl?sst:

• Vereinfachte Bedingungen: Es setzt einen einheitlichen Hintergrund, einen ausreichenden Zielkontrast und einen kalibrierten Beobachter an. Es berücksichtigt keine Unordnung oder Tarnung. In der Praxis kann ein Ziel vor einem komplexen Hintergrund mehr Aufl?sung erfordern als Johnsons nominelle Werte (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien).

• Ignoriert Umwelteffekte: Die ursprünglichen Kriterien umfassen weder Wetter noch atmosph?rische Abschw?chung. Studien betonen das Kein einfaches Modell f?ngt Nebel-, Regen- und Raucheffekte vollst?ndig ein (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien) (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien). Moderne Systeme vermehren sich oft mit einem atmosph?rischen übertragungsbegriff oder verwenden empirische Sichtbarkeitsmodelle.

• Menschliche Faktoren: Mit Johnsons Arbeit wurden einige geschulte Beobachter unter kontrollierten Bedingungen verwendet. Es ignoriert Variationen des Beobachtertrainings, der Aufmerksamkeit, der Müdigkeit usw. Es kann signifikante Unterschiede zwischen Individuen in der tats?chlichen Erkennungswahrscheinlichkeit geben (WahrscheinlichkeitGeschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien).

• Signal und Verarbeitung: Das Modell behandelt das Bild so, als w?re nur durch Geometrie (Pixel und Optik) begrenzt. Es enth?lt kein Sensorrauschen (NETD), Dynamikbereich oder Verbesserung der Bildverarbeitung. Alle an Bordscharfen oder Videoalgorithmen k?nnen eine effektive Aufl?sung verbessern, was bedeutet, dass echte Kameras die nackten Johnson -Grenzen h?ufig übertreffen.

• Wahrscheinlichkeitsfokus: Die Kriterien sind für eine Wahrscheinlichkeit von ~ 50% definiert. Sie beschreiben weder, wie sich die Leistung verbessert, wobei mehr Aufl?sung über den Schwellenwert hinausgeht, noch erfassen sie falsche Alarmraten oder ROC -Kurven.

Aufgrund dieser Lücken erweitern die Modelle der modernen Reichweite den Ansatz von Johnson. Zum Beispiel die US -Armee der US -Armee ERWERBEN Die Methodik passt die Zyklusanforderungen (0,75 Zyklen für die Erkennung usw.) an, basierend auf umfangreicheren Tests (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien). Viele Analysewerkzeuge integrieren jetzt MTF-, SNR- und Atmosph?rische Modelle explizit. Einige sind Bier -Lambert -D?mpfung (wie in J - Film/T - met Modelle (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien)) oder Unordnung. Andere ersetzen harte Schwellenwerte durch statistische Erkennungstheorie (z. B. unter Verwendung von Receiver -Betriebs charakteristischen Kurven). Trotzdem bleibt Johnsons Kriterien ein grundlegendes Konzept und ein schneller Anleitung zum Thermalbildgebungsbereich.

ZusammenfassendJohnsons Kriterien verbinden die r?umliche Aufl?sung eines Infrarotsensors mit den praktischen Aufgaben, ein Ziel zu sehen. Durch Erkennung, Erkennung und Identifizierung in Bezug auf ?Zeilenpaare auf Ziel“ bietet es den Ingenieuren eine einfache M?glichkeit, zu berechnen, wie weit eine bestimmte Kamera jede Aufgabe unter idealen Bedingungen ausführen kann (Johnsons Kriterien - Wikipedia) (Grundlegende Bildgebungssystemanalyse für autonome Fahrzeuge). W?hrend man in jedem detaillierten Design echte Weltfaktoren verantwortlich machen muss, untermauert Johnsons Kriterien heute noch die meisten thermischen Kameraspezifikationen und Leistungssch?tzungen (Sch?tzungen des Leistungssch?tzungen ()Johnsons Kriterien - Wikipedia) (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien).

Quellen: Schlüsseldefinitionen und -werte stammen aus Johnsons ursprünglicher Arbeit (Johnsons Kriterien - Wikipedia) und Zusammenfassungen in der Literatur (Johnsons Kriterien - Wikipedia) (Was ist DRI und worauf basiert es für die Berechnung?). Die Erkennungsbereichberechnungen folgen den Dünn - -Linsen -Formeln in der Bildgebungsanalyse (Grundlegende Bildgebungssystemanalyse für autonome Fahrzeuge). Umwelt- und Unordnungseffekte sind in Follow -up -Studien dokumentiert (Studien (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien) (Geschichte und Entwicklung der Johnson -Kriterien). Praktische Beispiele und Annahmen stammen von Herstellern und technischen Berichten (technische Berichte (Was ist DRI und worauf basiert es für die Berechnung?).