Johnsons kriterier for termisk billeddannelsesdetektion og anerkendelse

Historisk baggrund: I slutningen af ??1950'erne gennemf?rte John W. Johnson fra den amerikanske h?r banebrydende eksperimenter med nat - Vision Billedforst?rkere for at kvantificere, hvor meget billeddetaljer der er behov for til forskellige visuelle opgaver (Johnsons kriterier - Wikipedia). I hans papir fra 1958 “Analyse af billeddannende systemer”, Johnson rapporterede empiriske t?rskler (i linjepar p? et m?l), der kr?ves til forskellige opgaver (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Johnsons kriterier - Wikipedia). Dette blev kendt som Johnsons kriterier. Det revolutionerede sensordesign ved at give ingeni?rer mulighed for at forudsige, hvor langt v?k et m?l kunne ses, genkendes eller identificeres under givne betingelser (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Johnsons kriterier - Wikipedia). Ved hj?lp af disse kriterier blev mange forudsigelige modeller senere udviklet til at bed?mme sensorens ydeevne under forskellige operationelle forhold (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Johnsons kriterier - Wikipedia).

P?visning, anerkendelse og identifikation (DRI) opgaver

Johnsons kriterier definerer tre prim?re visuelle opgaver:

• Opdagelse: Observat?ren bem?rker simpelthen, at der er et objekt. (P? dette niveau kan man muligvis kun se en "klods" eller ?ndre sig i scenen.) Johnson fandt, at detektion kr?vede om 1,0 ± 0,25 linjepar p? tv?rs af et m?l (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Anerkendelse: Observat?ren kan fort?lle den generelle type objekt (for eksempel at skelne en person fra et k?ret?j). Dette kr?ver flere detaljer - oprindeligt om 4,0 ± 0,8 linjepar (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Identifikation: Observat?ren kan identificere det specifikke objekt (f.eks. En bestemt k?ret?jsmodel eller en bestemt person). Dette er den sv?reste opgave, der kr?ver om 6,4 ± 1,5 linjepar (Johnsons kriterier - Wikipedia).

(Johnson bem?rkede ogs? et mellemliggende “orientering” -trin ved ~ 1,4 linjepar (Johnsons kriterier - Wikipedia), men moderne diskussioner fokuserer ofte p? DRI -opgaverne.) I praktiske tekniske termer svarer et linjepar til omkring to billedpixels over m?let (Johnsons kriterier - Wikipedia). I moderne termiske billeddannelsesspecifikationer afrundes disse t?rskler ofte til 1, 3 og 6 cyklusser For 50% sandsynlighed for at udf?re opgaven (Hvad er DRI, og hvad er det baseret p? til beregning?).

(Gratis mand Silhouette Vector Art - Download 17.246+ Mand Silhouette Icons & Graphics - Pixabay) Figur: Et menneske - formet m?l under observation. P? langt r?kkevidde, m?let producerer kun en m?rk silhuet (nok til detektion); Efterh?nden som opl?sningen (eller n?rhed) ?ges, dukker ansigts- og t?jfunktioner op, hvilket muligg?r genkendelse og i sidste ende fuld identifikation. Johnsons kriterier kvantificerer, hvor mange linjepar af detaljer der er behov for p? hvert trin (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Hvad er DRI, og hvad er det baseret p? til beregning?).

Johnsons kriterier (opl?sningst?rskler)

Johnsons originale kriterier opsummeres ofte som f?lger for en 50% succesrate for hver opgave (Johnsons kriterier - Wikipedia):

• Detektion (objekt tilstedev?relse): ~ 1,0 linjepar p? m?l (50% sandsynlighed) (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Anerkendelse (objektklasse): ~ 4,0 linjepar p? m?l (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Identifikation (specifikt objekt): ~ 6.4 Linjepar p? m?l (Johnsons kriterier - Wikipedia).

Disse v?rdier antager et h?jt m?l - baggrundskontrast og en ideel observat?r. (Hvert linjepar er lig med to sensorpixels, s? f.eks. 1.0 linjepar ≈ 2 pixels over m?lbredden (Johnsons kriterier - Wikipedia).) Mange systemer n?vner forenklet "DRI" -numre p? henholdsvis 1 - 3 - 6 cyklusser (linjepar) til p?visning - genkendelse - identifikation (henholdsvis (Hvad er DRI, og hvad er det baseret p? til beregning?). For eksempel bruger en NATO -retningslinje omtrent 1 cyklus til p?visning, 3 til anerkendelse og 6 til identifikation (Hvad er DRI, og hvad er det baseret p? til beregning?). (Den amerikanske h?rs opdaterede ERHVERVE Kriterier bruger endda 0,75, 1,5, 3 og 6 cyklusser til at detektere, klassificere, genkende, identificere, afspejle raffinerede opgaver (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne).)

Johnsons kriterier udtrykkes ofte sandsynligt: ??givet N Cykler p? m?l, der er en tilsvarende sandsynlighed for korrekt udf?relse af hver opgave (normalt sigmoid - som med 50% ved de tabulerede t?rskler). Det bruges dog mest som en "tommelfingerregel", der vedr?rer den kr?vede l?sning til opgaven.

Matematisk basis (opl?sning og r?kkevidde)

De Antal opl?selige cyklusser P? tv?rs af et m?l afh?nger af m?lets st?rrelse, r?kkevidde, sensoroptik og pixelst?rrelse. For en simpel pinhole eller tynd linse -model (lille - vinkel tiln?rmelse) finder man (Grundl?ggende billeddannelsessystemanalyse for autonome k?ret?jer):

hvor n er antallet af cyklusser p? m?let, H_O er m?lets karakteristiske st?rrelse (M), f er objektivets br?ndvidde (samme enheder som pixel toneh?jde), p er pixelh?jden (afstand mellem pixelcentre) og R er r?kkevidden til m?let. Denne formel fanger intuitive effekter: Et st?rre m?l (eller l?ngere br?ndvidde) ?ges n, mens en st?rre pixel eller l?ngere r?kkevidde falder n (Grundl?ggende billeddannelsessystemanalyse for autonome k?ret?jer). Hvis N Der kr?ves cyklusser (fra Johnsons tabel) til en bestemt opgave, detektionsomr?de kan l?ses som

For eksempel fordobler fordoblingen af ??m?lst?rrelsen eller br?ndvidden N (Grundl?ggende billeddannelsessystemanalyse for autonome k?ret?jer). Ligeledes fordobler halvering af pixelh?jden (dvs. h?jere sensoropl?sning) r?kkevidden. Disse formler bruges ofte af termisk kameraspec - ark til at estimere d/r/i varierer under ideelle forhold.

Faktorer, der p?virker detektionsomr?det

Den enkle r?kkevidde -formel ovenfor antager perfekte kontrast og klare forhold. I praksis p?virker mange faktorer detektion og anerkendelsesomr?de:

• M?lst?rrelse og kontrast: St?rre (h?jere eller bredere) m?l er synlige i st?rre afstande; Tilsvarende er et m?l med h?jere infrar?d kontrast (f.eks. Varmere vs k?ligere end baggrund) lettere at opdage. For termiske kameraer er en almindelig antagelse en ～2 ° C temperaturforskel fra baggrund for p?lidelig detektion. Mindre eller lave - kontrastm?l kr?ver flere cyklusser (dermed t?ttere intervaller).

• Sensoropl?sning og optik: Som angivet, finere pixels (mindre p) og l?ngere br?ndvidde f For?g r?kkevidde. Sensorens moduleringsoverf?rselsfunktion (MTF) og den optiske kvalitet p?virker ogs?, hvor godt detaljer overf?res. I Johnsons ord reducerer bedre optik (h?jere MTF) effektivt de kr?vede cyklusser til en given opgave (Grundl?ggende billeddannelsessystemanalyse for autonome k?ret?jer).

• Atmosf?riske forhold: ?gte atmosf?rer d?mper infrar?de signaler. Effekter af regn, t?ge eller st?v kan reducere r?kkevidden kraftigt. Enkle modeller bruger ?llov (f_t = exp (- r/l_r)) at beregne transmission ved b?lgel?ngde (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne). Empiriske unders?gelser viser t?ge og tungt vejr kan drastisk lavere detektionssandsynlighed, selv i IR (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne). Termisk IR lider mindre fra vanddamp end synligt lys, men ugunstigt vejr forkorter stadig omr?det markant (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne) (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne).

• Baggrund rod: En h?j - rodbaggrund g?r detektionen sv?rere. Eksperimenter viser, at i "Low Clutter" -scener kan Johnsons t?rskler v?re s? sm? som ~ 0,5 cyklusser til detektion, men i "High Clutter" -scener over 2,5 cyklusser kan det v?re n?dvendigt til 50% detektion (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne). I praksis kr?ver en kamufleret eller visuelt kompleks baggrund ofte m?lkontrast eller opl?sning langt over Johnsons blotte minimum.

• Signal - til - st?jforhold (SNR) og sensorst?j: Termiske detektorer har st?j (NETD) og begr?nset dynamisk r?kkevidde. En svag termisk signatur eller h?j sensorst?j h?ver effektivt de n?dvendige cyklusser. Unders?gelser understreger, at lav SNR fungerer som sl?ring: det forringer billedkvaliteten og reducerer det effektive interval (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne).

Sammen betyder disse faktorer, at Johnsons kriterier giver idealiserede intervaller. Enhver praktisk beregning skal omfatte atmosf?risk transmission, m?lkontrast, sensorst?j osv. For eksempel bem?rker Leonardo Dr., at Johnsons formler antager "masser af signal" (god kontrast og lav st?j) og klar luft. Generelt multiplicerer en realistisk r?kkevidde ligning den enkle formel med en synlighed eller transmissionsperiode for at redeg?re for atmosf?re.

Eksempel beregninger

Ved hj?lp af ovenst?ende formler kan man estimere d/r/i varierer for et givet kamera og m?l. For eksempel:

• Eksempel: En 2 m h?j person (H_O = 2m) afbildet af et termisk kamera med f = 50 mm og pixel toneh?jde p = 20 um (= 0,02 mm). Brug af Johnsons 1 - cyklusgr?nse til detektion,

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

  Til genkendelse (≈3 cyklusser) og identifikation (≈6 cyklusser) bliver omr?derne henholdsvis ≈833m og ≈417m (siden $ R \ Propto1/N $).

• Producenteksempel: En Leonardo DRS -applikationsnotat giver et menneskeligt m?l (kritisk dimension ~ 0,95 m) og et kamera med 17 um pixels og 16,75 mm br?ndvidde. For 3 - cyklusgenkendelsesopgaven beregner de et 50% detektionsomr?de p? ca. 157 m. (Med de samme numre giver vores formel $ R \ ca.

• Typiske v?rdier: Under ideelle forhold (god kontrast, klar luft) forudsiger Johnsons regel - af - tommelfingeren detektion af et menneske ud i st?rrelsesordenen et par kilometer. For eksempel citerer en kilde ~ 2000 m detektion, ~ 667 m anerkendelse og ~ 333m identifikation for en 1,8 m person (Hvad er DRI, og hvad er det baseret p? til beregning?).

Disse eksempler viser, hvordan Johnsons kriterier kan anvendes direkte med simpel aritmetik. Faktiske intervaller i praksis er ofte lavere p? grund af de ovenn?vnte faktorer.

Applikationer

Johnsons kriterier er vidt brugt til at designe og evaluere Termiske billeddannelsessystemer p? tv?rs af mange felter:

• Milit?r og forsvar: Sensorspecifikationer for natJohnsons kriterier - Wikipedia). M?loptagelse og anerkendelse (ven vs fjende) om natten er afh?ngige af disse estimater. Mange feltmanualer og indk?bsdokumenter henviser til 1 - 3 - 6 -regel - af - tommelfinger for v?ben - monterede IR -sev?rdigheder.

• S?g og redning / sikkerhed: H?ndholdte eller monterede termiske kameraer, der bruges til at finde mistede personer eller overv?ge perimetre, bruger ogs? DRI -m?linger. For eksempel kan redningsteam kr?ve et kamera, der kan opdage et menneske p? 1 km og genkende ved 400 m. Johnsons kriterier giver en baseline for s?danne specifikationer.

• Overv?gning og retsh?ndh?velse: Gr?nsepatrulje, overv?gning af dyreliv og indtr?ngningsdetekteringssystemer bruger disse kriterier til at forudsige, hvor langt v?k en sensor kan hente en person eller k?ret?j om natten. (Nogle standarder formaliserer Johnson -opgaverne; f.eks. NATO bruger D, R, I klassifikationer i billedbehandlingskrav.)

I begge tilf?lde hj?lper Johnsons kriterier med at overs?tte sensorparametre (opl?sning, optik, pixelst?rrelse) til en intuitiv ydelsesmetrik (r?kkevidde for at detektere eller identificere et typisk m?l).

Begr?nsninger og moderne tilpasninger

P? trods af dens anvendelighed har Johnsons kriterier vigtige begr?nsninger. Det er en empirisk, idealiseret model, der udelader mange virkelige - verdenseffekter:

• Forenklede betingelser: Det antager en ensartet baggrund, rigelig m?lkontrast og en br?nd - kalibreret observat?r. Det tager ikke h?jde for rod eller camouflage. I praksis kan et m?l p? en kompleks baggrund kr?ve mere opl?sning end Johnsons nominelle v?rdier (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne).

• Ignorerer milj?effekter: De originale kriterier inkluderer ikke vejr eller atmosf?risk d?mpning. Unders?gelser understreger det Ingen enkel model Fanger fuldt ud t?ge, regn og r?geffekter (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne) (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne). Moderne systemer multipliceres ofte med en atmosf?risk transmissionstid eller bruger empiriske synlighedsmodeller.

• Menneskelige faktorer: Johnsons arbejde brugte et par uddannede observat?rer under kontrollerede forhold; Det ignorerer variationer i observat?rtr?ning, opm?rksomhed, tr?thed osv. Der kan v?re betydelige forskelle mellem individer i faktisk detektionssandsynlighed (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne).

• Signal og behandling: Modellen behandler billedet, som kun er begr?nset af geometri (pixels og optik). Det inkorporerer ikke sensorst?j (NETD), dynamisk r?kkevidde eller forbedringer af billedbehandling. Enhver ombordsklibning eller videoalgoritmer kan forbedre effektiv opl?sning, hvilket betyder, at virkelige kameraer ofte overg?r de bare Johnson -gr?nser.

• Sandsynlighedsfokus: Kriterierne er defineret for ~ 50% sandsynlighed. De beskriver ikke, hvordan ydeevnen forbedres med mere opl?sning ud over t?rsklen, og de fanger heller ikke falske - alarmhastigheder eller ROC -kurver.

P? grund af disse huller udvider Modern Range Performance Models Johnsons tilgang. For eksempel den amerikanske h?r ERHVERVE Metodologi justerer cyklusbehovene (0,75 cyklusser til detektion osv.) Baseret p? mere omfattende test (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne). Mange analysev?rkt?jer integrerer nu MTF-, SNR- og atmosf?riske modeller eksplicit. Nogle inkluderer d?mpning af ?l - Lambert (som i J - Film/T - Met modeller (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne)) eller rodm?linger. Andre erstatter h?rde t?rskler med statistisk detektionsteori (f.eks. Brug af modtagerens driftskarakteristiske kurver). Ikke desto mindre forbliver Johnsons kriterier et grundl?ggende koncept og en hurtig f?rste - ordrevejledning til termisk billeddannelsesomr?de.

Sammenfattende, Johnsons kriterier forbinder den rumlige opl?sning af en infrar?d sensor til de praktiske opgaver ved at se et m?l. Ved at udtrykke detektion, genkendelse og identifikation med hensyn til "linjepar p? m?l" giver det ingeni?rer en ligetil m?de at beregne, hvor langt et givet kamera kan udf?re hver opgave under ideelle forhold (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Grundl?ggende billeddannelsessystemanalyse for autonome k?ret?jer). Mens man skal redeg?re for reelle - verdensfaktorer i ethvert detaljeret design, underst?tter Johnsons kriterier stadig de fleste termiske kameraspecifikationer og estimater i dag (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne).

Kilder: De vigtigste definitioner og v?rdier er fra Johnsons originale arbejde (Johnsons kriterier - Wikipedia) og resume i litteraturen (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Hvad er DRI, og hvad er det baseret p? til beregning?). Beregninger af detektionsomr?de F?lg de tynde - linseformler i billeddannelsesanalyse (Grundl?ggende billeddannelsessystemanalyse for autonome k?ret?jer). Milj?- og rodeffekter er dokumenteret i opf?lgningsunders?gelser (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne) (Historie og udvikling af Johnson -kriterierne). Praktiske eksempler og antagelser kommer fra producenter og tekniske rapporter (Hvad er DRI, og hvad er det baseret p? til beregning?).