Johnson's criteria voor detectie en herkenning van thermische beeldvorming

Historische achtergrond: In de late jaren 1950 voerde John W. Johnson van het Amerikaanse leger baanbrekende experimenten uit met nacht - Vision -beeldintensiveringen om te kwantificeren hoeveel beelddetails nodig zijn voor verschillende visuele taken (Johnson's criteria - Wikipedia). In zijn papier uit 1958 "Analyse van beeldvormingssystemen", Rapporteerde Johnson empirische drempels (in lijnparen op een doelwit) die nodig zijn voor verschillende taken (Johnson's criteria - Wikipedia) (Johnson's criteria - Wikipedia). Dit werd bekend als Johnson's criteria. Het heeft een revolutie teweeggebracht in sensorontwerp door ingenieurs in staat te stellen te voorspellen hoe ver een doelwit kon worden gezien, herkend of ge?dentificeerd onder gegeven omstandigheden (Johnson's criteria - Wikipedia) (Johnson's criteria - Wikipedia). Met behulp van deze criteria werden later veel voorspellende modellen ontwikkeld om de prestaties van de sensor onder verschillende operationele omstandigheden te beoordelen (Johnson's criteria - Wikipedia) (Johnson's criteria - Wikipedia).

Detectie, herkenning en identificatie (DRI) -taken

Johnson's criteria definieert drie primaire visuele taken:

• Detectie: De waarnemer merkt eenvoudigweg op dat een object aanwezig is. (Op dit niveau ziet men misschien alleen een "blob" of verandering in de scène.) Johnson ontdekte dat de detectie die ongeveer vereist is 1,0 ± 0,25 lijnparen over een doelwit (Johnson's criteria - Wikipedia).

• Herkenning: De waarnemer kan het algemene type object vertellen (bijvoorbeeld het onderscheiden van een persoon van een voertuig). Dit vereist meer details - oorspronkelijk over 4,0 ± 0,8 lijnparen (Johnson's criteria - Wikipedia).

• Identificatie: De waarnemer kan het specifieke object identificeren (bijvoorbeeld een bepaald voertuigmodel of een specifieke persoon). Dit is de moeilijkste taak, die nodig is 6,4 ± 1,5 lijnparen (Johnson's criteria - Wikipedia).

(Johnson merkte ook op dat een tussenliggende "ori?ntatie" -stap op ~ 1.4 -lijnparen (Johnson's criteria - Wikipedia), maar moderne discussies richten zich vaak op de DRI -taken.) In praktische technische termen komt één lijnpaar overeen met ongeveer twee beeldpixels over het doelwit (Johnson's criteria - Wikipedia). In moderne thermische beeldvormingsspecificaties zijn deze drempels vaak afgerond 1, 3 en 6 cycli voor 50% waarschijnlijkheid om de taak uit te voeren (Wat is DRI, en waar is het op gebaseerd voor berekening?).

(Free Man Silhouette Vector Art - Download 17,246+ man silhouette iconen & graphics - Pixabay) Figuur: Een menselijk - gevormd doelwit onder observatie. Bij Verre bereik, het doelwit produceert alleen een donker silhouet (genoeg voor detectie); Naarmate de resolutie (of nabijheid) toeneemt, ontstaan ??gezichts- en kledingkenmerken, waardoor erkenning en uiteindelijk volledige identificatie mogelijk zijn. Johnson's criteria kwantificeert hoeveel lijnparen van details nodig zijn in elke fase (Johnson's criteria - Wikipedia) (Wat is DRI, en waar is het op gebaseerd voor berekening?).

Johnson's criteria (resolutiedrempels)

De oorspronkelijke criteria van Johnson worden vaak als volgt samengevat voor een slagingspercentage van 50% van elke taak (Johnson's criteria - Wikipedia):

• Detectie (aanwezigheid van object): ~ 1.0 lijnpaar op doel (50% waarschijnlijkheid) (Johnson's criteria - Wikipedia).

• Herkenning (objectklasse): ~ 4.0 lijnparen op doel (Johnson's criteria - Wikipedia).

• Identificatie (specifiek object): ~ 6.4 lijnparen op doel (Johnson's criteria - Wikipedia).

Deze waarden gaan uit van een hoog doel - Achtergrondcontrast en een ideale waarnemer. (Elk lijnpaar is gelijk aan twee sensorpixels, dus bijvoorbeeld 1.0 lijnpaar ≈ 2 pixels over de doelbreedte (Johnson's criteria - Wikipedia).) Veel systemen noemen vereenvoudigde "DRI" -nummers van 1 - 3 - 6 cycli (lijnparen) voor detectie - herkenning - Identificatie, respectievelijk (Wat is DRI, en waar is het op gebaseerd voor berekening?). Een NAVO -richtlijn gebruikt bijvoorbeeld ongeveer 1 cyclus voor detectie, 3 voor herkenning en 6 voor identificatie (Wat is DRI, en waar is het op gebaseerd voor berekening?). (Het Amerikaanse leger is bijgewerkt VERWERVEN Criteria gebruiken zelfs 0,75, 1,5, 3 en 6 cycli voor detecteren, classificeren, herkennen, identificeren, weerspiegelen van verfijnde taken (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria).)

De criteria van Johnson worden vaak probabilistisch uitgedrukt: gegeven N Cycli op doel, er is een overeenkomstige kans om elke taak correct uit te voeren (meestal sigmoid - zoals, met 50% bij de tablidten). Het wordt echter meestal gebruikt als een 'vuistregel' met betrekking tot de vereiste resolutie aan de taak.

Wiskundige basis (resolutie en bereik)

De Aantal oplosbare cycli Over een doelwit is afhankelijk van de grootte, het bereik, de sensoroptiek en de pixelgrootte van het doelwit. Voor een eenvoudig pinhole of dun lensmodel (klein - hoekbenadering) vindt men (Fundamentele beeldvormingssysteemanalyse voor autonome voertuigen):

waar n is het aantal cycli op het doelwit, H_O is de karakteristieke grootte van het doelwit (M), f is de focale lengte van de lens (dezelfde eenheden als pixel pitch), p is de pixelveld (afstand tussen pixelcentra), en R is het bereik van het doelwit. Deze formule legt intu?tieve effecten vast: een groter doelwit (of langere brandpuntsafstand) neemt toe n, terwijl een groter pixel of een langere bereik afneemt n (Fundamentele beeldvormingssysteemanalyse voor autonome voertuigen). Als N Cycli zijn vereist (uit de tabel van Johnson) voor een bepaalde taak, de detectiebereik kan worden opgelost als

Bijvoorbeeld, verdubbeling van de doelgrootte of de brandpuntsafstand verdubbelt het detectiebereik voor een vast N (Fundamentele beeldvormingssysteemanalyse voor autonome voertuigen). Evenzo verdubbelt het halveren van de pixelveld (d.w.z. hogere sensorresolutie) het bereik. Deze formules worden vaak gebruikt door thermische camera -spec - vellen om D/R/I -bereiken te schatten onder ideale omstandigheden.

Factoren die het detectiebereik be?nvloeden

De bovenstaande eenvoudige bereikformule veronderstelt perfect contrast en duidelijke omstandigheden. In de praktijk be?nvloeden veel factoren de detectie- en herkenningsbereik:

• Doelgrootte en contrast: Grotere (grotere of bredere) doelen zijn zichtbaar op grotere afstanden; Evenzo is een doelwit met een hoger infraroodcontrast (bijvoorbeeld heter versus koeler dan achtergrond) gemakkelijker te detecteren. Voor thermische camera's is een gemeenschappelijke veronderstelling een temperatuurverschil van ～2 ° C met achtergrond voor betrouwbare detectie. Kleinere of laag - contrastdoelen vereisen meer cycli (dus dichterbij).

• Sensorresolutie en optica: Zoals aangegeven, fijnere pixels (kleiner p) en langere brandpuntsafstand f Bereik verhogen. Ook be?nvloeden de modulatieoverdrachtsfunctie van de sensor (MTF) en de optische kwaliteit hoe goed detail wordt overgedragen. In de woorden van Johnson vermindert betere optica (hogere MTF) effectief de vereiste cycli voor een bepaalde taak (Fundamentele beeldvormingssysteemanalyse voor autonome voertuigen).

• Atmosferische omstandigheden: Echte sferen verzwakken infraroodsignalen. Effecten van regen, mist of stof kunnen het bereik scherp verminderen. Eenvoudige modellen gebruiken de wet van bier (f_t = exp (- r/l_r)) om transmissie te berekenen bij golflengte (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria). Empirische studies tonen aan dat mist en zwaar weer drastisch kan lagere detectiekans, zelfs in IR (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria). Thermische IR lijdt minder van waterdamp dan zichtbaar licht, maar nadelig weer verkort het bereik nog steeds aanzienlijk (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria) (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria).

• Achtergrond rommel: Een hoge - rommel achtergrond maakt detectie moeilijker. Experimenten tonen aan dat in "lage rommel" scènes Johnson's drempels zo klein kunnen zijn als ~ 0,5 cycli voor detectie, maar in "hoge rommel" scènes van meer dan 2,5 cycli kunnen nodig zijn voor 50% detectie (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria). In de praktijk vereist een gecamoufleerde of visueel complexe achtergrond vaak doelcontrast of resolutie ruim boven het absolute minimum van Johnson.

• Signaal - tot - Ruisverhouding (SNR) en sensorruis: Thermische detectoren hebben ruis (NETD) en een beperkt dynamisch bereik. Een zwakke thermische handtekening of hoge sensorgeluid verhoogt effectief de benodigde cycli. Studies benadrukken dat lage SNR werkt als vervaging: het verslechtert de beeldkwaliteit en vermindert het effectieve bereik (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria).

Samen betekenen deze factoren dat de criteria van Johnson ge?dealiseerde reeksen geven. Elke praktische berekening moet atmosferische transmissie, doelcontrast, sensorgeluid, enz. Omvatten, enz. Bijvoorbeeld, Leonardo Drs merkt op dat de formules van Johnson "veel signaal" (goed contrast en lage ruis) en heldere lucht aannemen. Over het algemeen vermenigvuldigt een realistische bereikvergelijking de eenvoudige formule met een zichtbaarheids- of transmissieterm om rekening te houden met de atmosfeer.

Voorbeeldberekeningen

Met behulp van de bovenstaande formules kan men D/R/I -bereiken schatten voor een bepaalde camera en doelwit. Bijvoorbeeld:

• Voorbeeld: Een 2m lange persoon (H_O = 2m) afgebeeld door een thermische camera met f = 50 mm en pixel toonhoogte p = 20 μm (= 0,02 mm). Met behulp van Johnson's 1 - cycle -drempel voor detectie,

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

  Voor herkenning (≈3 cycli) en identificatie (≈6 cycli) worden de bereiken respectievelijk ≈833m en ≈417m (sinds $ r \ propto1/n $).

• Fabrikant Voorbeeld: Een LEONARDO DRS -toepassingsnoot geeft een menselijk doelwit (kritische dimensie ~ 0,95 m) en een camera met 17 μm pixels en 16,75 mm brandpuntsafstand. Voor de 3 - cyclusherkenningstaak berekenen ze een detectiebereik van 50% van ongeveer 157 m. (Met dezelfde cijfers levert onze formule $ r \ ca. ca. ca. ca. ca. (0,95 \ maal 16,75)/(2 \ times0.017 \ times3) \ ca. ca.157 $ m op, overeenkomen met hun voorbeeld.)

• Typische waarden: In ideale omstandigheden (goed contrast, heldere lucht), voorspelt de regel van Johnson - van - duim detectie van een mens in de orde van enkele kilometer. Eén bron citeert bijvoorbeeld ~ 2000m detectie, ~ 667m herkenning en ~ 333m identificatie voor een 1,8 m persoon (Wat is DRI, en waar is het op gebaseerd voor berekening?).

Deze voorbeelden laten zien hoe Johnson's criteria direct kunnen worden toegepast met eenvoudige rekenkunde. Werkelijke bereiken in de praktijk zijn vaak lager vanwege de hierboven genoemde factoren.

Toepassingen

Johnson's criteria worden veel gebruikt bij het ontwerpen en evalueren Thermische beeldvormingssystemen Over veel velden:

• Militaire en verdediging: Sensorspecificaties voor nacht - Vision scopes, thermische bezienswaardigheden en surveillance vermelden vaak D/R/I -bereiken op basis van de criteria van Johnson (Johnson's criteria - Wikipedia). Target acquisitie en erkenning (vriend versus FOE) 's nachts vertrouwen op deze schattingen. Veel veldhandleidingen en inkoopdocumenten verwijzen naar de 1 - 3 - 6 regel - van - duim voor wapen - gemonteerde ir bezienswaardigheden.

• Zoeken en redden / veiligheid: Handheld of gemonteerde thermische camera's die worden gebruikt om verloren personen te vinden of om perimeters te monitoren, gebruiken ook DRI -statistieken. Reddingsteams kunnen bijvoorbeeld een camera vereisen die dat kan opsporen een mens op 1 km en herkennen op 400m. De criteria van Johnson bieden een basislijn voor dergelijke specificaties.

• Surveillance en wetshandhaving: Borderpatrouille, natuurmonitoring en inbraakdetectiesystemen gebruiken deze criteria om te voorspellen hoe ver een sensor een persoon of voertuig 's nachts kan ophalen. (Sommige normen formaliseren de Johnson -taken; bijv. NAVO gebruikt D, R, I classificaties in beeldvormingsvereisten.)

In elk geval helpt de criteria van Johnson om sensorparameters (resolutie, optica, pixelgrootte) te vertalen in een intu?tieve prestatiestatistiek (bereik om een ??typisch doel te detecteren of te identificeren).

Beperkingen en moderne aanpassingen

Ondanks het nut ervan is de criteria van Johnson belangrijk beperkingen. Het is een empirisch, ge?dealiseerd model dat veel echte - wereldeffecten weglaat:

• Vereenvoudigde omstandigheden: Het gaat uit van een uniforme achtergrond, voldoende doelcontrast en een put - gekalibreerde waarnemer. Het houdt geen rekening met rommel of camouflage. In de praktijk kan een doelwit tegen een complexe achtergrond meer oplossing vereisen dan de nominale waarden van Johnson (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria).

• Negeert omgevingseffecten: De oorspronkelijke criteria omvatten geen weer of sfeervolle verzwakking. Studies benadrukken dat Geen eenvoudig model Vangt volledig mist, regen en rookeffecten vast (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria) (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria). Moderne systemen vermenigvuldigen zich vaak met een atmosferische transmissieterm of gebruiken empirische zichtbaarheidsmodellen.

• Menselijke factoren: Het werk van Johnson gebruikte een paar getrainde waarnemers onder gecontroleerde omstandigheden; Het negeert variaties in waarnemer training, aandacht, vermoeidheid, enz. Er kunnen significante verschillen zijn tussen individuen in de werkelijke detectiekans (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria).

• Signaal en verwerking: Het model behandelt de afbeelding als alleen beperkt door geometrie (pixels en optica). Het bevat geen sensorruis (NETD), dynamisch bereik of verbeteringen voor beeldverwerking. Elke aan boord slijpen of video -algoritmen kunnen de effectieve resolutie verbeteren, wat betekent dat echte camera's vaak beter presteren dan de limieten van de kale Johnson.

• Waarschijnlijkheidsfocus: De criteria worden gedefinieerd voor een waarschijnlijkheid van ~ 50%. Ze beschrijven niet hoe de prestaties verbetert met meer resolutie voorbij de drempel, noch vastleggen ze valse - alarmpercentages of ROC -curven.

Vanwege deze hiaten breiden moderne bereikprestatiemodellen de aanpak van Johnson uit. Bijvoorbeeld, het Amerikaanse leger VERWERVEN Methodologie past de cyclusvereisten aan (0,75 cycli voor detectie, enz.) Op basis van meer uitgebreide testen (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria). Veel analysetools integreren nu MTF-, SNR- en atmosferische modellen expliciet. Sommige omvatten bier -lambert -verzwakking (zoals in J - film/T - ontmoet modellen (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria)) of rommelstatistieken. Anderen vervangen harde drempels door de statistische detectietheorie (bijv. Gebruik van ontvangerbedieningskarakteristiekcurves). Desalniettemin blijft de criteria van Johnson een fundamenteel concept en een snelle eerste - bestelgids voor het thermische beeldvormingsbereik.

Samenvattend, Johnson's criteria verbindt de ruimtelijke resolutie van een infraroodsensor aan de praktische taken om een ??doelwit te zien. Door detectie, herkenning en identificatie uit te drukken in termen van "lijnparen op doel", biedt het ingenieurs een eenvoudige manier om te berekenen hoe ver een bepaalde camera elke taak onder ideale omstandigheden kan uitvoeren (Johnson's criteria - Wikipedia) (Fundamentele beeldvormingssysteemanalyse voor autonome voertuigen). Hoewel men rekening moet houden met echte - World -factoren in elk gedetailleerd ontwerp, ondersteunen de criteria van Johnson vandaag nog steeds de meeste thermische camera -specificaties en prestatieschattingen (Johnson's criteria - Wikipedia) (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria).

Bronnen: Belangrijkste definities en waarden zijn van het oorspronkelijke werk van Johnson (Johnson's criteria - Wikipedia) en samenvattingen in de literatuur (Johnson's criteria - Wikipedia) (Wat is DRI, en waar is het op gebaseerd voor berekening?). Berekeningen voor detectiebereik volgen de dunne - lensformules bij beeldvormingsanalyse (Fundamentele beeldvormingssysteemanalyse voor autonome voertuigen). Omgevings- en rommeleffecten zijn gedocumenteerd in follow -upstudies (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria) (Geschiedenis en evolutie van de Johnson -criteria). Praktische voorbeelden en veronderstellingen komen van fabrikanten en technische rapporten (Wat is DRI, en waar is het op gebaseerd voor berekening?).