Johnson-ovi kriteriji za otkrivanje i prepoznavanje termi?kog snimanja

Povijesna pozadina: Krajem 1950-ih, John W. Johnson iz ameri?kog vojske proveli su pionirske eksperimente sa no?nim poja?alima za viziju da kvantificiraju koliko ima detalja slike za razne vizuelne zadatke (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia). U svom papiru iz 1958. godine "Analiza sistema formiranja slike", Johnson je prijavio empirijske pragove (u skladu sa ciljem) potrebne za razli?ite zadatke (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia) (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia). Ovo je postalo poznato kao Johnson-ovi kriterijumi. IT revolucionirani dizajn senzora omogu?avaju?i in?enjerima da predvi?aju koliko se daleko mo?e vidjeti, prepoznati ili identificirati u datim uvjetima (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia) (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia). Koriste?i ove kriterije, kasnije su razvijeni mnogi prediktivni modeli koji ?e ocijeniti performanse senzora u razli?itim operativnim uvjetima (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia) (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia).

Zadaci otkrivanja, prepoznavanja i identifikacije (DRI)

Johnson-ovi kriteriji definiraju tri primarna Vizualni zadaci:

• Detekcija: Promatra? jednostavno primje?uje da je objekt prisutan. (Na ovom nivou mo?e vidjeti samo "blob" ili promjenu na sceni.) Johnson je utvrdio da se to otkrivanje zahtijeva 1,0 ± 0,25 linijskih parova preko cilja (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia).

• PRIZNANJE: Promatra? mo?e re?i op?u vrstu objekta (na primjer, razlikovanje osobe iz vozila). Ovo zahtijeva vi?e detalja - prvobitno oko 4,0 ± 0,8 linijskih parova (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia).

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

(Johnson je tako?er primijetio me?uvremenu "orijentaciju" korak na ~ 1.4 linijskih parova (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia), ali moderne rasprave se ?esto fokusiraju na DRI zadatke.) U prakti?nom in?enjerskom smislu, jedan parnog para odgovara oko dva piksela slika preko cilja (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia). U modernim termi?kim specifikacijama tih pragova se ?esto zaokru?uju 1, 3 i 6 ciklusa za 50% verovatno?e obavljanja zadatka (?ta je DRI, a ?ta se zasniva na prora?unu?).

(Besplatno Man Silhouette Vector Art - Preuzmi 17.246+ MAN silueta ikone i grafika - Pixabay) Slika: Ljudski oblik u obliku promatranja. U Far doser, meta proizvodi samo tamnu siluetu (dovoljno za otkrivanje); Kao rezolucija (ili blizina) pove?ava se karakteristike lica i odje?e, omogu?avaju?i prepoznavanje i na kraju pune identifikacije. Johnson-ovi kriteriji kvantificira koliko je reornih parova detalja potrebno u svakoj fazi (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia) (?ta je DRI, a ?ta se zasniva na prora?unu?).

Johnsonovi kriteriji (rezolucijski pragovi)

JOHNSON-ovi originalni kriteriji ?esto su sa?eti na sljede?i na?in za 50% uspje?nosti svakog zadatka (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia):

• Otkrivanje (prisustvo objekta): ~ 1.0 linijski par na meti (50% vjerojatnosti) (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia).

• Priznanje (klasa objekta): ~ 4.0 linijski parovi na meti (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia).

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

Te vrijednosti pretpostavljaju visoku cilju - pozadinski kontrast i idealan promatra?. (Svaki redni par jednak je dva senzorska piksela, pa e.g. 1.0 linijski par ≈ 2 piksela preko ciljane ?irine (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia).) Mnogi sistemi citiraju pojednostavljeni "DRI" brojeve 1 - 3 - 6 ciklusa (linijski parovi) za otkrivanje - prepoznavanje - identifikacija, respektivno (?ta je DRI, a ?ta se zasniva na prora?unu?). Na primjer, NATO smjernica koristi otprilike 1 ciklus za otkrivanje, 3 za prepoznavanje i 6 za identifikaciju (?ta je DRI, a ?ta se zasniva na prora?unu?). (Ameri?ka vojska a?urirana Nabaviti Kriteriji ?ak i koriste 0,75, 1,5, 3 i 6 ciklusa za otkrivanje, klasificiraju?i, prepoznaju, identificiraju, odra?avaju?i rafinirane zadatke (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija).)

Johnson-ovi kriteriji ?esto se mogu razumljivo izra?avati: dat N Ciklusi na meti, postoji odgovaraju?a verovatno?a da pravilno obavlja svaki zadatak (obi?no sigmoidni - sa 50% na tabeliranim pragovima). Me?utim, naj?e??e se koristi kao "pravilnik palca" koja se odnosi na potrebnu rezoluciju na zadatak.

Matemati?ka osnova (rezolucija i raspon)

The Broj rje?avanja ciklusa Preko mete ovisi o veli?ini, raspon, optici senzora i veli?ini piksela. Za jednostavan otvor ili tanki objektiv (mali - aproksimacija ugao), jedan nalazi (Temeljna analiza sistema za obradu autonomnih vozila):

gde n je broj ciklusa na metu, H_O je karakteristi?na cilja (M), f Je li ?ari?na duljina so?iva (iste jedinice kao piksela), p je piksel piksela (udaljenost izme?u piksela) i R je raspon do cilja. Ova formula bilje?i intuitivne efekte: ve?a meta (ili du?a ?ari?na duljina) pove?ava se n, dok se ve?i piksel ili du?i raspon opada n (Temeljna analiza sistema za obradu autonomnih vozila). Ako N Ciklusi su potrebni (od Johnsonova tabele) za odre?eni zadatak, the Raspon detekcije mo?e se rije?iti kao

Na primjer, udvostru?avanjem veli?ine cilja ili ?ari?ne duljine udvostru?uje raspon otkrivanja za fiksno N (Temeljna analiza sistema za obradu autonomnih vozila). Isto tako, prepolovit piksel (I.E. ve?a rezolucija senzora) udvostru?uje raspon. Ove formule ?esto se koriste specifikacijama termi?ke kamere - listovi za procjenu D / R / I raspona su u idealnim uvjetima.

?imbenici koji utje?u na raspon detekcije

Gore jednostavna raspona formula pretpostavlja savr?en kontrast i jasan uslove. U praksi, mnogi faktori utje?u na raspon otkrivanja i prepoznavanja:

• Ciljana veli?ina i kontrast: Ve?e (vi?e ili ?ire) ciljeve vidljive su na ve?im udaljenostima; Sli?no tome, cilj sa ve?im infracrvenim kontrastom (npr. vru?im vs hladnjakom od pozadine) lak?e je za otkrivanje. Za termalne kamere, uobi?ajena pretpostavka je temperaturna razlika od ~2 ° C od pozadine za pouzdanu detekciju. Manji ili niski - kontrastni ciljevi zahtijevaju vi?e ciklusa (na taj na?in bli?i rasponi).

• Rezolucija i optika senzora: Kao ?to je nazna?eno, finiji pikseli (manji p) i du?e ?ari?ne duljine f pove?anje raspona. Tako?e, funkcija prenosa modulacije senzora (MTF) i opti?ki kvalitet utje?u na to koliko se dobro prenosi detalj. U Johnsonovim rije?ima, bolja optika (vi?a MTF) u?inkovito smanjuje potrebne cikluse za odre?eni zadatak (Temeljna analiza sistema za obradu autonomnih vozila).

• Atmosferski uslovi: Prave atmosfere ubla?avaju infracrvene signale. Uticaj 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 talasnoj du?ini (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija). Empirijske studije pokazuju maglu i te?ku vremenu mogu drasti?no ni?e vjerojatnost otkrivanja, ?ak i u IR (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija). Termi?ki IR pati manje od vodene pare nego vidljivo svjetlo, ali nepovoljni vremenski se i dalje skra?uje zna?ajno (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija) (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija).

• Pozadina nereda: Visoka pozadina nereda ote?ava otkrivanje. Eksperimenti pokazuju da u "niskim neredama" scene Johnson-ovi pragovi mogu biti mali kao ~ 0,5 ciklusa za otkrivanje, ali u "visokim nerednim" scenama preko 2,5 ciklusa "mogu biti potrebne za detekciju 50% (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija). U praksi, kamuflirano ili vizualno slo?eno pozadina ?esto zahtijeva ciljani kontrast ili rezoluciju dobro iznad Johnasonovog golog minimuma.

• Signal - na - omjer buke (SNR) i ?um senzora: Termi?ki detektori imaju buku (NETD) i ograni?en dinami?ki raspon. Slab termi?ki potpis ili visok zvuk senzora u?inkovito postavlja potrebne cikluse. Studije nagla?avaju da niski SNR djeluje poput zamu?enja: razgra?uje kvalitetu slike i smanjuje efikasan raspon (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija).

Zajedno, ovi faktori zna?e da Johnsonovi kriteriji daju idealizirane raspone. Svaki prakti?ni izra?un mora sadr?avati atmosfersku predajnu, ciljni kontrast, senzorsku buku itd. Leonardo DRS napominje da Johnson formule preuzima "puno signala" (dobar kontrastni i niskim bukama) i ?istom zraku. Op?enito, realisti?na jedna?ina raspona umno?ava jednostavnu formulu vidljivo??u ili prijenosom na ra?un atmosfere.

Primjer izra?una

Koriste?i gore navedene formule, mo?e se procjenjivati ??D / R / I kreirati se za odre?enu kameru i cilj. Na primjer:

• Primjer: 2m visoka osoba (H_O = 2m) zamijenjen termi?kom kamerom sa f = 50 mm i piksela p = 20 μm (= 0,02 mm). Koriste?i Johnsonov 1 - ciklus prag za otkrivanje,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \ tekst {m} \ puta 50 \, \ Tekst {mm}} {2 \ puta 0,02 \, \ Tekst {mm} \ puta 1} \ cca 2500 \ \ tekst {m}.$$

  Za priznanje (≈3 ciklusa) i identifikacije (≈6 ciklusa), rasponi su postaju ≈833m i ≈417m (od $ r \ propto1 / n $).

• Primjer proizvo?a?a: Napomena o aplikaciji Leonardo DRS daje ljudsku metu (kriti?na dimenzija ~ 0,95m) i kameru sa 17 μm piksela i 16,75 mm ?ari?ne duljine. Za zadatak prepoznavanja ciklusa, oni izra?unavaju 50% raspona otkrivanja od oko 157m. (Sa istim brojevima, na?a formula daje $ R \ cca (0,95 \ puta 16,75) / (2 \ times0.017 \ times3) \ cca3157 $ m, odgovara njihovom primjeru.)

• Tipi?ne vrijednosti: U idealnim uvjetima (dobar kontrast, bistri zrak), Johnsonov pravilo - palca predvi?a otkrivanje ?ovjeka na red od nekoliko kilometara. Na primjer, jedan izvor citira ~ 2000m otkrivanje, ~ 667m prepoznat, i ~ 333m identifikacija za 1,8m osobu (?ta je DRI, a ?ta se zasniva na prora?unu?).

Ovi primjeri pokazuju kako se Johnson kriteriji mogu izravno primijeniti jednostavnim aritmeti?kim. Stvarni rasponi u praksi ?esto su ni?e zbog gore spo?enih faktora.

Aplikacije

Johnson-ovi kriteriji ?iroko se koriste u dizajniranju i ocjenjivanju Termalni sistemi za obradu slika preko mnogih polja:

• Vojna i odbrana: Specifikacije senzora za no? - vidni opseg, termi?ki znamenitosti i nadzor ?esto popis d / r / I Rasponzija se na bazi Johnsonovih kriterija (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia). Ciljna kupovina i priznanje (prijatelj vs foe) no?u se oslanjaju na ove procjene. Mnogo priru?nika za terensku terensku dokumentaciju Reference 1 - 3 - 6 Pravilo - palca za oru?je - Montirane IR znamenitosti.

• Pretraga i spa?avanje / sigurnost: Ru?ne ili montirane termi?ke kamere koje se koriste za pronala?enje izgubljenih osoba ili monitora perimetra, koristite i DRI metrike. Na primjer, spasila?ki timovi mogu zahtijevati kameru koja mo?e otkriti ljudski na 1km i prepoznati na 400m. Johnson-ovi kriteriji pru?aju osnovnu liniju za takve specifikacije.

• Nadzor i provedba zakona: Grani?na patrola, nadgledanje divljih ?ivotinja i sustavi za otkrivanje provale koriste ove kriterije za predvi?anje koliko je udaljen senzor mo?e pokupiti osobu ili vozilo no?u. (Neki standardi formali?u Johnsonove zadatke; npr. NATO koristi D, R, I klasifikacije u zahtjevima za snimanje.)

U svakom slu?aju, Johnson-ovi kriteriji poma?u prevo?enjem parametara senzora (rezolucija, optiku, veli?inu piksela) u intuitivne metrike performansi (raspon za otkrivanje ili identifikaciju tipi?nog cilja).

Ograni?enja i moderne adaptacije

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

• Pojednostavljeni uslovi: Pretpostavlja se ujedna?enu pozadinu, dovoljno ciljaju kontrast i dobro kalibrirani promatra?. Ne ?ini neredu ili kamufla?u. U praksi, cilj protiv slo?ene pozadine mo?e zahtijevati vi?e rezolucije od Johnsonova nominalnih vrijednosti (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija).

• Zanemaruje ekolo?ke efekte: Izvorni kriteriji ne uklju?uju prigu?enje vremena ili atmosferske atmosferske. Studije nagla?avaju to Nema jednostavnog modela u potpunosti snimaju maglu, ki?u i efekte dima (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija) (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija). Moderni sustavi ?esto se pomno?avaju atmosferskim terminom prijenosa ili koriste empirijske modele vidljivosti.

• Ljudski faktori: Johnsonov rad koristio je nekoliko obu?enih posmatra?a u kontroliranim uvjetima; Ignorira varijacije u treningu promatra?a, pa?nje, umora itd. Mogu biti zna?ajne razlike izme?u pojedinaca u stvarnoj vjerojatnosti otkrivanja (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija).

• Signal i obrada: Model tretira sliku kao da je ograni?en samo geometrijom (pikselima i optikom). Ne uklju?uje se senzor buke (NETD), dinami?ki raspon ili pobolj?anja obrade slika. Bilo koji algoritmi na brodovima ili video zapise mogu pobolj?ati efikasnu rezoluciju, ?to zna?i da prave kamere ?esto nadma?uju granice golih Johnasona.

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

Zbog ovih praznina, modeli performansi modernog asortimana pro?iruju Johnsonov pristup. Na primjer, ameri?ka vojska Nabaviti Metodologija prilago?ava ciklus zahtjeve (0,75 ciklusa za otkrivanje itd.) Na temelju opse?nije testiranja (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija). Mnogi alati za analizu sada integri?u MTF, SNR i Atmospheri?ke modele izri?ito. Neki uklju?uju prigu?enje piva-lamberta (kao u J - Film/T - upoznao Modeli (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija)) ili metrike Cluttera. Drugi zamjenjuju tvrde pragove sa teori?kom statisti?kom detekcijom (npr. Koriste?i upotrebu prijemnika). Ipak, Johnson-ovi kriteriji ostaju temeljni koncept i brz prvi - narud?beni vodi? za termi?ki raspon slika.

Ukratko, Johnson-ovi kriterijumi povezuju prostornu rezoluciju infracrvenog senzora prakti?nim zadacima vi?enja ciljeve. Izra?avanjem otkrivanja, prepoznavanja i identifikacije u pogledu "linija parova na metu", on osigurava in?enjerima izravnim na?inom izra?unavanja koliko daleko odre?ena kamera mo?e izvr?iti svaki zadatak u idealnim uvjetima (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia) (Temeljna analiza sistema za obradu autonomnih vozila). Iako nekome mora biti objavljen za stvarne svetske faktore u bilo kojem detaljnom dizajnu, Johnson-ovi kriteriji i danas podudaraju ve?inu termi?kih specifikacija i procjena performansi (procjene performansi) danas (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia) (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija).

Izvori: Klju?ne definicije i vrijednosti su iz Johnsonovog originalnog rada (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia) i sa?eci u literaturi (Johnsonovi kriteriji - Wikipedia) (?ta je DRI, a ?ta se zasniva na prora?unu?). Raspon detekcije Prora?uni slijede tanke - formule le?e u analizi slike (Temeljna analiza sistema za obradu autonomnih vozila). Ekolo?ki i efekti nereda dokumentuju se u pra?enju - up studija (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija) (Istorija i evolucija Johnsonova kriterija). Prakti?ni primjeri i pretpostavke dolaze od proizvo?a?a i tehni?kih izvje?taja (?ta je DRI, a ?ta se zasniva na prora?unu?).