Johnsoni termilise pildistamise ja ?ratundmise kriteeriumid

Ajalooline taust: 1950ndate l?pus viis USA armee John W. Johnson Night'iga teedrajavaid katseid - Vision Image Intensifies, et kvantifitseerida, kui palju piltide detaili on vaja erinevate visuaalsete ülesannete jaoks (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia). Oma 1958. aasta paberis “Kujutise moodustamissüsteemide analüüs”, Teatas Johnson erinevate ülesannete jaoks vajalike empiiriliste künniste (sihtpaarides sihtm?rgil) (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia) (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia). See sai tuntuks kui Johnsoni kriteeriumid. See muutis anduri disaini, v?imaldades inseneridel ennustada, kui kaugele sihtm?rki v?is antud tingimustes n?ha, ?ra tunda v?i tuvastada (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia) (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia). Neid kriteeriume kasutades t??tati hiljem v?lja palju ennustavaid mudeleid, et hinnata anduri j?udlust erinevates t??tingimustes (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia) (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia).

Avastamis-, ?ratundmis- ja identifitseerimise (DRI) ülesanded

Johnsoni kriteeriumid m??ratlevad kolm peamist visuaalsed ülesanded:

• Tuvastamine: Vaatleja m?rkab lihtsalt, et objekt on olemas. (Sel tasemel v?ib n?ha ainult stseenis ?k?mp” v?i muutust.) Johnson leidis, et tuvastamine n?uab umbes 1,0 ± 0,25 liinipaarid üle sihtm?rgi (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia).

• Tunnustus: Vaatleja v?ib ?elda üldisele objekti tüübile (n?iteks eristades inimest s?idukist). See n?uab üksikasju - algselt 4,0 ± 0,8 liinipaarid (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia).

• Identifitseerimine: Vaatleja saab tuvastada konkreetse objekti (nt konkreetne s?idukimudel v?i konkreetne isik). See on k?ige raskem ülesanne, n?udes 6,4 ± 1,5 liinipaarid (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia).

(Johnson m?rkis ka vahepealset orientatsiooni etappi ~ 1,4 liinipaaril (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia), kuid t?nap?evased arutelud keskenduvad sageli DRI -ülesannetele.) Praktiliselt inseneritingimustes vastab üks liinipaar umbes kahele pildipikslile kogu sihtm?rgis (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia). Kaasaegse termilise kuvamise spetsifikatsioonides on need künnised sageli ümardatud 1, 3 ja 6 tsüklit 50% -lise ülesande t?itmise t?en?osuse korral (Mis on DRI ja mis see arvutamiseks p?hineb?).

(Tasuta mees siluettvektori kunst - Laadige alla 17 246+ inimese siluetiikooni ja graafika - Pixabay) Joonis: Inimese - kujundatud sihtm?rk vaatluse all. Juures kaugeleulatuvus, tekitab sihtm?rk ainult tumeda silueti (piisavalt tuvastamiseks); Kui eraldusv?ime (v?i l?heduse) suureneb, ilmnevad n?o- ja r?ivased omadused, mis v?imaldavad ?ratundmist ja l?ppkokkuv?ttes t?ielikku tuvastamist. Johnsoni kriteeriumid kvantifitseerivad, mitu liinipaari on vaja igas etapis (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia) (Mis on DRI ja mis see arvutamiseks p?hineb?).

Johnsoni kriteeriumid (lahendamise künnised)

Johnsoni algsed kriteeriumid v?etakse sageli kokku j?rgmiselt iga ülesande 50% -lise edukuse kohta (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia):

• Tuvastamine (objekti olemasolu): ~ 1,0 liinipaar sihtm?rgil (50% t?en?osus) (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia).

• Tunnustamine (objekti klass): ~ 4,0 liinipaarid sihtm?rgil (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia).

• Identifitseerimine (konkreetne objekt): ~ 6,4 liinipaarid sihtm?rgil (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia).

Need v??rtused eeldavad k?rget sihtm?rki - taustakontrast ja ideaalne vaatleja. (Iga liinipaar v?rdub kahe anduri piksliga, seega nt 1.0 liinipaar ≈ 2 pikslit kogu sihtlaiuse ulatuses (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia).) Paljud süsteemid nimetavad lihtsustatud numbreid 1 - 3 - 6 tsüklit (joonepaarid) tuvastamiseks -Mis on DRI ja mis see arvutamiseks p?hineb?). N?iteks kasutab NATO suunis tuvastamiseks umbes 1 tsüklit, 3 ?ratundmiseks ja 6 identifitseerimiseks (Mis on DRI ja mis see arvutamiseks p?hineb?). (USA armee v?rskendatud Omandama Kriteeriumid kasutavad isegi 0,75, 1,5, 3 ja 6 tsüklit, et tuvastada, klassifitseerida, ?ra tunda, tuvastada, peegeldada rafineeritud ülesandeid (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng).)

Johnsoni kriteeriume v?ljendatakse sageli t?en?osusega: antakse N Tsüklid sihtm?rgil on vastav t?en?osus iga ülesande ?igesti t?itmiseks (tavaliselt sigmoid - nagu 50% tabelil künnistel). Kuid seda kasutatakse k?ige sagedamini rusikareeglina, mis seob ülesandele vajalikku lahendust.

Matemaatiline alus (eraldusv?ime ja vahemik)

Selle lahendatavate tsüklite arv Sihtm?rgi vahel s?ltub sihtm?rgi suurusest, vahemikust, anduri optikast ja piksli suurusest. Lihtsa augu v?i ?huke l??tse mudeli jaoks (v?ike - nurga l?hendamine) v?ib leida (Autonoomsete s?idukite p?him?tteline pildisüsteemi analüüs):

kus n on tsüklite arv sihtm?rgil, h_o on sihtm?rgi iseloomulik suurus (m), f on objektiivi fookuskaugus (samad ühikud kui piksli pigi), p on piksli samm (kaugus pikslikeskuste vahel) ja R on sihtm?rgi vahemik. See valem kajastab intuitiivseid efekte: suurem sihtm?rk (v?i pikem fookuskaugus) suureneb n, samal ajal kui suurem piksl v?i pikem vahemik v?heneb n (Autonoomsete s?idukite p?him?tteline pildisüsteemi analüüs). Kui N Tsüklid on vajalik (Johnsoni tabelist) teatud ülesande jaoks avastusvahemik saab lahendada kui

N?iteks kahekordistab sihtm?rgi suuruse v?i fookuskauguse tuvastamise vahemikku fikseeritud jaoks N (Autonoomsete s?idukite p?him?tteline pildisüsteemi analüüs). Samamoodi kahekordistab piksli helik?rguse (s.o k?rgem anduri eraldusv?ime) poole v?rra. Neid valemeid kasutavad sageli termilised kaamera spetsifikatsioonid - Lehed D/R/I vahemikud ideaalsetes tingimustes.

Avastamisvahemikku m?jutavad tegurid

ülaltoodud lihtne vahemiku valem eeldab t?iuslikku kontrasti ja selgeid tingimusi. Praktikas m?jutavad paljud tegurid avastamis- ja ?ratundmisvahemikku:

• Sihtsuurus ja kontrast: Suuremad (k?rgemad v?i laiemad) sihtm?rgid on n?htavad suurematel vahemaadel; Sarnaselt on lihtsam tuvastada sihtm?rki k?rgema infrapunakontrastiga (nt kuum ja jahedam kui taust). Termiliste kaamerate puhul on tavaline eeldus temperatuuri erinevus ～2 ° C usaldusv??rse tuvastamise taustast. V?iksemad v?i madalad - kontrastsed sihtm?rgid vajavad rohkem tsüklit (seega tihedamaid vahemikke).

• Anduri eraldusv?ime ja optika: Nagu m?rgitud, peenemad pikslid (v?iksemad p) ja pikem fookuskaugus f suurendada vahemikku. Samuti m?jutavad anduri modulatsiooniülekandefunktsioon (MTF) ja optiline kvaliteet detailide ülekandmist. Johnsoni s?nul v?hendab parem optika (k?rgem MTF) antud ülesande jaoks vajalikud tsüklid t?husalt (Autonoomsete s?idukite p?him?tteline pildisüsteemi analüüs).

• Atmosf??ri tingimused: T?elised atmosf??rid n?rgendavad infrapunasignaale. Vihma, udu v?i tolmu m?ju v?ib j?rsult v?hendada. Lihtsad mudelid kasutavad ?lle seadusi (f_t = exp (- r/l_r)) arvutada ülekanne lainepikkusel (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng). Empiirilised uuringud n?itavad udu ja raskete ilmade t?en?osust drastiliselt madalamale, isegi IR -is (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng). Termiline IR kannatab v?hem veeauru kui n?htav valgus, kuid ebasoodne ilm lüheneb endiselt m?rkimisv??rselt (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng) (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng).

• Tausta segadus: K?rge - segaduse taust muudab tuvastamise raskemaks. Katsed n?itavad, et “madala segadusega” stseenides v?ivad Johnsoni künnised olla tuvastamiseks nii v?ikesed kui ~ 0,5 tsüklit, kuid 50% -lise tuvastamiseks v?ib olla vajalik ?k?rge r?mps” stseenides üle 2,5 tsükli (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng). Praktikas n?uab maskeeritud v?i visuaalselt keeruline taust sageli sihtkontrasti v?i eraldusv?imet, mis ületab Johnsoni miinimumi.

• Signaal - kuni - müra suhe (SNR) ja anduri müra: Termidetektoril on müra (NETD) ja piiratud dünaamiline ulatus. N?rk termiline signatuur v?i k?rge anduri müra t?stab t?husalt vajalikke tsüklit. Uuringud r?hutavad, et madal SNR toimib nagu h?gusus: see halvendab pildikvaliteeti ja v?hendab t?husat ulatust (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng).

Need tegurid t?hendavad koos, et Johnsoni kriteeriumid annavad idealiseeritud vahemike. Mis tahes praktiline arvutus peab h?lmama atmosf??ri l?bilaskvust, sihtkontrasti, anduri müra jne. N?iteks Leonardo Drs m?rgib, et Johnsoni valemid eeldavad “palju signaali” (hea kontrast ja madal müra) ja selge ?hk. üldiselt korrutab realistlik vahemiku v?rrand lihtsa valemi n?htavuse v?i ülekande terminiga, et arvestada atmosf??ri.

N?ite arvutused

ülaltoodud valemite abil saab hinnata antud kaamera ja sihtm?rgi vahemikke D/R/I. N?iteks:

• N?ide: 2 m pikk inimene (h_o = 2m), mille on pildistatud termilise kaameraga f = 50 mm ja pikslite samm p = 20 um (= 0,02mm). Kasutades Johnsoni 1 - tsükli l?ve tuvastamiseks,

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

  Tuvastuseks (≈3 tsüklit) ja identifitseerimiseks (≈6 tsüklit) muutuvad vahemikud vastavalt ≈833m ja ≈417m (kuna $ r \ propto1/n $).

• Tootja n?ide: Leonardo DRS -i rakendusm?rkus annab inimese sihtm?rgi (kriitiline m??de ~ 0,95m) ja kaameraga, millel on 17 um pikslit ja 16,75 mm fookuskaugust. 3 - tsükli ?ratundmise ülesande jaoks arvutavad nad 50% tuvastusvahemiku umbes 157 m. (Samade numbritega annab meie valem $ r \ ca (0,95 \ korda 16,75)/(2 \ times0.017 \ times3) \ umbes 157 $ m, mis vastab nende n?itele.)

• Tüüpilised v??rtused: Ideaalsetes tingimustes (hea kontrast, selge ?hk) ennustab Johnsoni reegel - p?idla tuvastamist inimese tuvastamist m?ne kilomeetri j?rjekorras. N?iteks tsiteerib üks allikas ~ 2000m tuvastamist, ~ 667m ?ratundmist ja ~ 333m identifitseerimist 1,8 miljoni inimese jaoks (Mis on DRI ja mis see arvutamiseks p?hineb?).

Need n?ited n?itavad, kuidas Johnsoni kriteeriume saab otseselt rakendada lihtsa aritmeetikaga. Tegelikud vahemikud praktikas on ülalnimetatud tegurite t?ttu sageli madalamad.

Rakendused

Johnsoni kriteeriume kasutatakse laialdaselt kujundamisel ja hindamisel termilised kuvamissüsteemid paljudes valdkondades:

• S?jav?gi ja kaitse: ?? anduri spetsifikatsioonid - Visiidi ulatused, termilised vaatamisv??rsused ja j?lgimine loetlevad sageli Johnsoni kriteeriumide p?hjal D/R/I vahemikud (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia). Sihtm?rgi omandamine ja tunnustamine (s?ber vs vaenlane) ??sel tuginevad nendele hinnangutele. Paljud v?lijuhendid ja hankedokumendid viitavad 1 - 3 - 6 reeglile - - p?idla relva jaoks - paigaldatud IR -vaatamisv??rsused.

• Otsing ja p??stmine / turvalisus: Kadunud inimeste leidmiseks kasutatavate v?i perimeetride j?lgimiseks kasutatavate pihuarvuti v?i paigaldatud termilised kaamerad kasutavad ka DRI m??dikuid. N?iteks v?ivad p??stemeeskonnad vajada kaamerat, mis saab tuvastama inimene 1km juures ja tunnustama 400m juures. Johnsoni kriteeriumid pakuvad selliste spetsifikatsioonide jaoks l?htejoont.

• J?relevalve ja korrakaitse: Piiripatrull, eluslooduse j?lgimine ja sissetungimise tuvastamise süsteemid kasutavad neid kriteeriume, et ennustada, kui kaugel andur v?ib ??sel inimest v?i s?iduki k?tte saada. (M?ned standardid vormistavad Johnsoni ülesanded; nt NATO kasutab pildistamisn?uetes D, R, I klassifikatsioone.)

M?lemal juhul aitavad Johnsoni kriteeriumid t?lkida anduri parameetreid (eraldusv?ime, optika, piksli suurus) intuitiivseks j?udlusm??dikuks (vahemik tüüpilise sihtm?rgi tuvastamiseks v?i tuvastamiseks).

Piirangud ja kaasaegsed kohandused

Vaatamata kasulikkusele on Johnsoni kriteeriumid olulised piirangud. See on empiiriline, idealiseeritud mudel, mis j?tab palju reaalsed - maailma efektid:

• Lihtsustatud tingimused: See eeldab ühtlast tausta, rohkesti sihtkontrasti ja kaevu - kalibreeritud vaatlejat. See ei arvesta segadust ega kamuflaa?i. Praktikas v?ib keeruka tausta sihtm?rk n?uda rohkem lahendamist kui Johnsoni nominaalv??rtused (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng).

• Ignoreerib keskkonnam?jusid: Algsed kriteeriumid ei h?lma ilmastiku ega atmosf??ri sumbumist. Uuringud r?hutavad seda Pole lihtsat mudelit j??dvustab t?ielikult udu, vihma ja suitsufekte (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng) (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng). Kaasaegsed süsteemid korruvad sageli atmosf??ri ülekandeterminiga v?i kasutavad empiirilisi n?htavuse mudeleid.

• Inimfaktorid: Johnsoni t?? kasutas kontrollitud tingimustes m?nda koolitatud vaatlejat; See eirab vaatlejate koolituse, t?helepanu, v?simuse jms variatsioone jne. Tegeliku avastamise t?en?osuse osas v?ivad olla olulised erinevused (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng).

• Signaal ja t??tlemine: Mudel kohtleb pilti justkui piiratud ainult geomeetriaga (pikslid ja optika). See ei h?lma anduri müra (netd), dünaamilist ulatust ega pildit??tluse t?iustusi. Iga parda- v?i videoalgoritmid v?ivad parandada t?husat eraldusv?imet, mis t?hendab, et tegelikud kaamerad edestavad sageli Bare Johnsoni piire.

• T?en?osusele keskendumine: Kriteeriumid on m??ratletud ~ 50% t?en?osusega. Nad ei kirjelda, kuidas tulemuslikkus paraneb, kui l?vest on suurem eraldusv?ime, ega ka valed - h?irekiirused ega ROC -k?verad.

Nende lünkade t?ttu laiendavad Modern Range'i j?udlusmudelid Johnsoni l?henemist. N?iteks USA armee oma Omandama Metoodika reguleerib tsükli n?udeid (0,75 tsüklit tuvastamiseks jne), mis p?hineb ulatuslikumal testimisel (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng). Paljud analüüsiriistad integreerivad nüüd MTF, SNR ja atmosf??ri mudelid selges?naliselt. M?nede hulka kuulub ?lle -lambberti n?rgenemine (nagu aastas J - film/T - kohtusid mudelid (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng) v?i segadusm??dikud. Teised asendavad k?va künnise statistilise tuvastamise teooriaga (nt kasutades vastuv?tja t??omaduste k?veraid). Sellegipoolest on Johnsoni kriteeriumid endiselt alustalaks ja kiire esimese - tellimisjuhend termilise pildistamise kohta.

Kokkuv?tlikult, Johnsoni kriteeriumid seovad infrapunaanduri ruumilise eraldusv?ime sihtm?rgi n?gemise praktiliste ülesannetega. V?ljendades tuvastamist, ?ratundmist ja identifitseerimist ?sihtm?rgi liinipaaride” osas, annab see inseneridele otsekohese viisi arvutamiseks, kui kaugele antud kaamera saab iga ülesande ideaalsetes tingimustes t?ita (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia) (Autonoomsete s?idukite p?him?tteline pildisüsteemi analüüs). Kuigi tuleb arvestada reaalsete - maailmateguritega mis tahes üksikasjaliku kujundusega, toetavad Johnsoni kriteeriumid t?nap?eval enamiku termiliste kaamerate spetsifikatsioone ja j?udluse hinnanguid (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia) (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng).

Allikad: Peamised m??ratlused ja v??rtused on p?rit Johnsoni algsest t??st (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia) ja kirjanduses kokkuv?tted (Johnsoni kriteeriumid - Vikipeedia) (Mis on DRI ja mis see arvutamiseks p?hineb?). Avastusvahemiku arvutused j?rgivad kujutise analüüsis ?hukeseid - l??tse valemeid (Autonoomsete s?idukite p?him?tteline pildisüsteemi analüüs). Keskkonna- ja segadusm?jud on dokumenteeritud j?rgmiselt - UP uuringud (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng) (Johnsoni kriteeriumide ajalugu ja areng). Praktilised n?ited ja eeldused p?rinevad tootjatelt ja tehnilistest aruannetest (Mis on DRI ja mis see arvutamiseks p?hineb?).