Johnsons kriterier for deteksjon og anerkjennelse av termisk avbildning

Historisk bakgrunn: P? slutten av 1950 -tallet gjennomf?rte John W. Johnson fra den amerikanske h?ren banebrytende eksperimenter med natt - Visjonsbildeforsterkere for ? kvantifisere hvor mye bildedetaljer som trengs for forskjellige visuelle oppgaver (Johnsons kriterier - Wikipedia). I papiret fra 1958 “Analyse av bildedannende systemer”Johnson rapporterte empiriske terskler (i linjepar p? et m?l) som kreves for forskjellige oppgaver (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Johnsons kriterier - Wikipedia). Dette ble kjent som Johnsons kriterier. Den revolusjonerte sensordesign ved ? la ingeni?rer forutsi hvor langt borte et m?l kunne sees, gjenkjennes eller identifiseres under gitte forhold (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Johnsons kriterier - Wikipedia). Ved ? bruke disse kriteriene ble mange prediktive modeller senere utviklet for ? rangere sensorytelse under forskjellige operasjonelle forhold (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Johnsons kriterier - Wikipedia).

Deteksjon, anerkjennelse og identifikasjonsoppgaver (DRI)

Johnsons kriterier definerer tre prim?r Visuelle oppgaver:

• Oppdagelse: Observat?ren merker ganske enkelt at et objekt er til stede. (P? dette niv?et ser man kanskje bare en "klatt" eller endring i scenen.) Johnson fant ut at deteksjonen krevde om 1,0 ± 0,25 linjepar over et m?l (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Erkjennelse: Observat?ren kan fortelle den generelle typen objekt (for eksempel ? skille en person fra et kj?ret?y). Dette krever mer detaljer - opprinnelig om 4,0 ± 0,8 linjepar (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Identifikasjon: Observat?ren kan identifisere det spesifikke objektet (f.eks. En bestemt kj?ret?ymodell eller en spesifikk person). Dette er den vanskeligste oppgaven, som krever om 6,4 ± 1,5 linjepar (Johnsons kriterier - Wikipedia).

(Johnson bemerket ogs? et mellomliggende "orientering" -trinn ved ~ 1,4 linjepar (Johnsons kriterier - Wikipedia), men moderne diskusjoner fokuserer ofte p? DRI -oppgavene.) I praktiske tekniske termer tilsvarer ett linjepar omtrent to bildepiksler over m?let (Johnsons kriterier - Wikipedia). I moderne termiske avbildningsspesifikasjoner er disse tersklene ofte avrundet til 1, 3 og 6 sykluser for 50% sannsynlighet for ? utf?re oppgaven (Hva er DRI, og hva er det basert p? for beregning?).

(Gratis mann Silhouette Vector Art - Last ned 17.246+ mann Silhuettikoner og grafikk - Pixabay) Figur: Et menneskelig - formet m?l under observasjon. P? langt rekkevidde, m?let produserer bare en m?rk silhuett (nok for deteksjon); N?r oppl?sningen (eller n?rheten) ?ker, dukker det opp ansikts- og kl?rfunksjoner, noe som muliggj?r anerkjennelse og til slutt full identifikasjon. Johnsons kriterier kvantifiserer hvor mange linjepar med detaljer som er n?dvendige i hvert trinn (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Hva er DRI, og hva er det basert p? for beregning?).

Johnsons kriterier (oppl?sningsgrenser)

Johnsons opprinnelige kriterier blir ofte oppsummert som f?lger for en suksessrate p? 50% av hver oppgave (Johnsons kriterier - Wikipedia):

• Deteksjon (objekttilstedev?relse): ~ 1,0 linjepar p? m?l (50% sannsynlighet) (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Anerkjennelse (objektklasse): ~ 4.0 linjepar p? m?let (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Identifikasjon (spesifikt objekt): ~ 6.4 Linjepar p? m?let (Johnsons kriterier - Wikipedia).

Disse verdiene antar h?yt m?l - bakgrunnskontrast og en ideell observat?r. (Hvert linjepar tilsvarer to sensorpiksler, s? f.eks. 1,0 linjepar ≈ 2 piksler over m?lbredden (Johnsons kriterier - Wikipedia).) Mange systemer siterer forenklet “DRI” tall p? henholdsvis 1 - 3 - 6 sykluser (linjepar) for deteksjon - gjenkjennelse - identifikasjon (henholdsvis (Hva er DRI, og hva er det basert p? for beregning?). For eksempel bruker en NATO -retningslinje omtrent 1 syklus for deteksjon, 3 for gjenkjennelse og 6 for identifisering (Hva er DRI, og hva er det basert p? for beregning?). (Den amerikanske h?rens oppdaterte ERVERVE Kriterier bruker til og med 0,75, 1,5, 3 og 6 sykluser for ? oppdage, klassifisere, gjenkjenne, identifisere, reflektere raffinerte oppgaver (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene).)

Johnsons kriterier uttrykkes ofte sannsynlige: gitt N Sykluser p? m?let, det er en tilsvarende sannsynlighet for ? utf?re hver oppgave riktig (vanligvis sigmoid - som, med 50% ved de tabulerte tersklene). Imidlertid brukes det mest som en "tommelfingerregel" som relaterer n?dvendig oppl?sning til oppgaven.

Matematisk grunnlag (oppl?sning og rekkevidde)

De Antall l?sbare sykluser Over et m?l avhenger av m?lets st?rrelse, rekkevidde, sensoroptikk og pikselst?rrelse. For en enkel pinhole eller tynn linsemodell (liten - vinkel tiln?rming), finner man (Grunnleggende avbildningssystemanalyse for autonome kj?ret?yer):

hvor n er antall sykluser p? m?let, h_o er m?lets karakteristiske st?rrelse (m), f er linsen brennvidde (samme enheter som piksel toneh?yde), p er piksel toneh?yde (avstand mellom piksel sentre), og R er rekkevidden til m?let. Denne formelen fanger intuitive effekter: et st?rre m?l (eller lengre brennvidde) ?ker n, mens en st?rre piksel eller lengre rekkevidde reduseres n (Grunnleggende avbildningssystemanalyse for autonome kj?ret?yer). Hvis N Sykluser er p?krevd (fra Johnsons bord) for en viss oppgave, Deteksjonsomr?de kan l?ses som

For eksempel dobler du m?lst?rrelsen eller brennvidden dobler deteksjonsomr?det for en fast N (Grunnleggende avbildningssystemanalyse for autonome kj?ret?yer). P? samme m?te dobler halvering av pixel -toneh?yde (dvs. h?yere sensoroppl?sning) omr?det. Disse formlene brukes ofte av termiske kameraspesifikasjoner for ? estimere D/R/I -omr?der under ideelle forhold.

Faktorer som p?virker deteksjonsomr?det

Den enkle rekkevidden formelen over forutsetter perfekt kontrast og klare forhold. I praksis p?virker mange faktorer deteksjon og gjenkjennelsesomr?de:

• M?lst?rrelse og kontrast: St?rre (h?yere eller bredere) m?l er synlige p? st?rre avstander; Tilsvarende er et m?l med h?yere infrar?d kontrast (f.eks. Hotter vs kj?ligere enn bakgrunn) lettere ? oppdage. For termiske kameraer er en vanlig antagelse en temperaturforskjell fra 2 ° C fra bakgrunn for p?litelig deteksjon. Mindre eller lave - Kontrastm?l krever flere sykluser (dermed n?rmere omr?der).

• Sensoroppl?sning og optikk: Som indikert, finere piksler (mindre p) og lengre brennvidde f ?ke rekkevidde. Sensorens modulasjonsoverf?ringsfunksjon (MTF) og den optiske kvaliteten p?virker hvor godt detaljer overf?res. I Johnsons ord reduserer bedre optikk (h?yere MTF) effektivt de n?dvendige syklusene for en gitt oppgave (Grunnleggende avbildningssystemanalyse for autonome kj?ret?yer).

• Atmosf?riske forhold: Ekte atmosf?rer demper infrar?de signaler. Effekter av regn, t?ke eller st?v kan redusere rekkevidden kraftig. Enkle modeller bruker ?lens lov (f_t = exp (- r/l_r)) for ? beregne overf?ring ved b?lgelengde (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene). Empiriske studier viser t?ke og tungt v?r kan drastisk lavere deteksjonssannsynlighet, selv i IR (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene). Termisk IR lider mindre av vanndamp enn synlig lys, men ugunstig v?r forkorter fortsatt omr?det betydelig (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene) (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene).

• Bakgrunnsrot: En h?y - rotbakgrunn gj?r deteksjonen vanskeligere. Eksperimenter viser at Johnsons terskler i "lav rot" -scener kan v?re s? sm? som ~ 0,5 sykluser for deteksjon, men i "h?y rot" -scener kan over 2,5 sykluser v?re n?dvendig for 50% deteksjon (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene). I praksis krever en kamuflert eller visuelt sammensatt bakgrunn ofte m?lkontrast eller oppl?sning godt over Johnsons bare minimum.

• Signal - til - st?yforhold (SNR) og sensorst?y: Termiske detektorer har st?y (NETD) og begrenset dynamisk omr?de. En svak termisk signatur eller h?ysensorst?y hever effektivt de n?dvendige syklusene. Studier understreker at lave SNR fungerer som uskarphet: den nedbryter bildekvaliteten og reduserer effektivt omr?de (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene).

Sammen betyr disse faktorene at Johnsons kriterier gir idealiserte omr?der. Enhver praktisk beregning m? omfatte atmosf?risk transmittans, m?lkontrast, sensorst?y osv. For eksempel bemerker Leonardo DRS at Johnsons formler antar "rikelig med signal" (god kontrast og lav st?y) og klar luft. Generelt multipliserer en realistisk rekkevidde den enkle formelen med en synlighet eller overf?ringsbegrep for ? redegj?re for atmosf?re.

Eksempelberegninger

Ved ? bruke de ovennevnte formlene kan man estimere D/R/I -omr?dene for et gitt kamera og m?l. For eksempel:

• Eksempel: En 2 m h?y person (h_o = 2m) avbildet av et termisk kamera med f = 50 mm og piksel toneh?yde p = 20 um (= 0,02 mm). Bruke Johnsons 1 - syklusterskel for deteksjon,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ ganger 50 \, \ tekst {mm}} {2 \ ganger 0,02 \, \ tekst {mm} \ ganger 1} \ ca. 2500 \ \ tekst {m}.$$

  For anerkjennelse (≈3 sykluser) og identifikasjon (≈6 sykluser) blir omr?dene ≈833m og ≈417m (henholdsvis (siden $ r \ propo1/n $).

• Produsenteksempel: En Leonardo DRS -applikasjonsnotat gir et menneskelig m?l (kritisk dimensjon ~ 0,95 m) og et kamera med 17 um piksler og 16,75 mm brennvidde. For 3 - syklusgjenkjenningsoppgaven beregner de et 50% deteksjonsomr?de p? omtrent 157m. (Med de samme tallene gir formelen v?r $ r \ ca. (0,95 \ ganger 16,75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ ca.

• Typiske verdier: Under ideelle forhold (god kontrast, klar luft), forutsier Johnsons regel - av - tommel tommel p? oppdagelse av et menneske ute i st?rrelsesorden noen kilometer. For eksempel siterer en kilde ~ 2000m deteksjon, ~ 667m anerkjennelse og ~ 333m identifikasjon for en 1,8m person (Hva er DRI, og hva er det basert p? for beregning?).

Disse eksemplene viser hvordan Johnsons kriterier kan brukes direkte med enkel aritmetikk. Faktiske omr?der i praksis er ofte lavere p? grunn av faktorene som er nevnt ovenfor.

Applikasjoner

Johnsons kriterier er mye brukt i utforming og evaluering Termiske bildesystemer P? tvers av mange felt:

• Milit?r og forsvar: Sensorspesifikasjoner for natt - Vision Scopes, termiske severdigheter og overv?king viser ofte D/R/I -omr?der basert p? Johnsons kriterier (Johnsons kriterier - Wikipedia). M?linnsamling og anerkjennelse (Friend VS FOE) om natten er avhengige av disse estimatene. Mange felth?ndb?ker og anskaffelsesdokumenter refererer til 1 - 3 - 6 -regelen - av - tommel for v?pen - Monterte IR -severdigheter.

• S?k og redning / sikkerhet: H?ndholdte eller monterte termiske kameraer som brukes til ? finne tapte personer, eller overv?ke omkretser, bruker ogs? DRI -beregninger. For eksempel kan redningsteam kreve et kamera som kan oppdage et menneske p? 1 km og gjenkjenne p? 400m. Johnsons kriterier gir en grunnlinje for slike spesifikasjoner.

• Overv?kning og rettsh?ndhevelse: Grensepatrulje, overv?king av dyreliv og inntrengingsdeteksjonssystemer bruker disse kriteriene for ? forutsi hvor langt borte en sensor kan hente en person eller et kj?ret?y om natten. (Noen standarder formaliserer Johnson -oppgavene; f.eks. NATO bruker D, R, I -klassifiseringer i avbildningskrav.)

I begge tilfeller hjelper Johnsons kriterier med ? oversette sensorparametere (oppl?sning, optikk, pikselst?rrelse) til en intuitiv ytelsesmetrikk (rekkevidde for ? oppdage eller identifisere et typisk m?l).

Begrensninger og moderne tilpasninger

Til tross for dets nytte, har Johnsons kriterier viktig begrensninger. Det er en empirisk, idealisert modell som utelater mange virkelige - Verdenseffekter:

• Forenklede forhold: Det antar en jevn bakgrunn, rikelig m?lkontrast og en br?nn - kalibrert observat?r. Det st?r ikke for rot eller kamuflasje. I praksis kan et m?l mot en kompleks bakgrunn kreve mer oppl?sning enn Johnsons nominelle verdier (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene).

• Ignorerer milj?effekter: De opprinnelige kriteriene inkluderer ikke v?r eller atmosf?risk demping. Studier understreker det Ingen enkel modell Fanger helt t?ke, regn og r?ykseffekter (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene) (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene). Moderne systemer multipliserer ofte med en atmosf?risk overf?ringstegn eller bruker empiriske synlighetsmodeller.

• Menneskelige faktorer: Johnsons arbeid brukte noen f? trente observat?rer under kontrollerte forhold; Den ignorerer variasjoner i observat?rtrening, oppmerksomhet, tretthet osv. Det kan v?re signifikante forskjeller mellom individer i faktisk deteksjonssannsynlighet (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene).

• Signal og prosessering: Modellen behandler bildet som om den bare er begrenset av geometri (piksler og optikk). Den inneholder ikke sensorst?y (NETD), dynamisk rekkevidde eller forbedring av bildebehandling. Eventuelle skjerping eller videoalgoritmer ombord kan forbedre effektiv oppl?sning, noe som betyr at ekte kameraer ofte overg?r de nakne Johnson -grensene.

• Sannsynlighetsfokus: Kriteriene er definert for ~ 50% sannsynlighet. De beskriver ikke hvordan ytelsen forbedres med mer oppl?sning utover terskel, og fanger heller ikke falske - alarmhastigheter eller ROC -kurver.

P? grunn av disse hullene utvider Modern Range Performance Models Johnsons tiln?rming. For eksempel den amerikanske h?rens ERVERVE Metodikk justerer sykluskravene (0,75 sykluser for deteksjon osv.) Basert p? mer omfattende testing (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene). Mange analyseverkt?y integrerer n? MTF, SNR og atmosf?riske modeller eksplisitt. Noen inkluderer ?l - Lambert -demping (som i J - Film/T - m?tt modeller (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene)) eller rotm?l. Andre erstatter harde terskler med statistisk deteksjonsteori (f.eks. Bruke mottakerens driftskarakteristiske kurver). Ikke desto mindre er Johnsons kriterier fortsatt et grunnleggende konsept og en rask f?rste - ordre guide til termisk avbildningsomr?de.

Oppsummert, Johnsons kriterier knytter den romlige oppl?sningen av en infrar?d sensor til de praktiske oppgavene med ? se et m?l. Ved ? uttrykke deteksjon, anerkjennelse og identifisering n?r det gjelder "linjepar p? m?l", gir det ingeni?rer en enkel m?te ? beregne hvor langt et gitt kamera kan utf?re hver oppgave under ideelle forhold (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Grunnleggende avbildningssystemanalyse for autonome kj?ret?yer). Mens man m? redegj?re for virkelige - verdensfaktorer i en hvilken som helst detaljert design, underbygger Johnsons kriterier fortsatt de fleste termiske kameraspesifikasjoner og ytelsesestimater i dag (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene).

Kilder: Sentrale definisjoner og verdier er fra Johnsons opprinnelige verk (Johnsons kriterier - Wikipedia) og sammendrag i litteraturen (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Hva er DRI, og hva er det basert p? for beregning?). Beregninger av deteksjonsomr?de f?lger de tynne - linseformlene i avbildningsanalyse (Grunnleggende avbildningssystemanalyse for autonome kj?ret?yer). Milj?- og roteffekter er dokumentert i oppf?lgingstudier (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene) (Historie og utvikling av Johnson -kriteriene). Praktiske eksempler og forutsetninger kommer fra produsenter og tekniske rapporter (Hva er DRI, og hva er det basert p? for beregning?).