Critérios de Johnson para detec??o e reconhecimento de imagens térmicas

Antecedentes históricos: No final da década de 1950, John W. Johnson, do Exército dos EUA, conduziu experimentos pioneiros com intensificadores de imagem noturna - Vis?o para quantificar quanta imagem é necessária para várias tarefas visuais (Critérios de Johnson - Wikipedia). Em seu artigo de 1958 “Análise dos sistemas de forma??o de imagens”, Johnson relatou limiares empíricos (pares de linhas em um alvo) necessários para diferentes tarefas (Critérios de Johnson - Wikipedia) (Critérios de Johnson - Wikipedia). Isso ficou conhecido como Critérios de Johnson. Ele revolucionou o design do sensor, permitindo que os engenheiros prevejam a que distancia um alvo poderia ser visto, reconhecido ou identificado sob determinadas condi??es (Critérios de Johnson - Wikipedia) (Critérios de Johnson - Wikipedia). Usando esses critérios, muitos modelos preditivos foram desenvolvidos posteriormente para avaliar o desempenho do sensor sob diferentes condi??es operacionais (Critérios de Johnson - Wikipedia) (Critérios de Johnson - Wikipedia).

Tarefas de detec??o, reconhecimento e identifica??o (DRI)

Os critérios de Johnson definem três primários tarefas visuais:

• Detec??o: O observador simplesmente percebe que um objeto está presente. (Nesse nível, só pode -se ver um "Blob" ou mudan?a na cena.) Johnson descobriu que a detec??o exigia sobre 1,0 ± 0,25 pares de linhas em um alvo (Critérios de Johnson - Wikipedia).

• Reconhecimento: O observador pode dizer o tipo geral de objeto (por exemplo, distinguindo uma pessoa de um veículo). Isso requer mais detalhes - originalmente sobre 4,0 ± 0,8 pares de linhas (Critérios de Johnson - Wikipedia).

• Identifica??o: O observador pode identificar o objeto específico (por exemplo, um modelo de veículo específico ou uma pessoa específica). Esta é a tarefa mais difícil, exigindo sobre 6,4 ± 1,5 pares de linhas (Critérios de Johnson - Wikipedia).

(Johnson também observou uma etapa intermediária de "orienta??o" em pares de ~ 1,4 linhas (Critérios de Johnson - Wikipedia), mas discuss?es modernas geralmente se concentram nas tarefas de DRI.) Em termos práticos de engenharia, um par de linhas corresponde a cerca de dois pixels de imagem em todo o alvo (Critérios de Johnson - Wikipedia). Nas especifica??es modernas de imagem térmica, esses limiares s?o frequentemente arredondados para 1, 3 e 6 ciclos Para 50% de probabilidade de executar a tarefa (O que é DRI e em que é baseado no cálculo?).

(Arte do vetor de silhueta de homem livre - Fa?a o download de 17.246 ícones e gráficos de silhueta Man - Pixabay) Figura: Um alvo humano - em forma de observa??o. No alcance distante, o alvo produz apenas uma silhueta escura (o suficiente para detec??o); à medida que a resolu??o (ou proximidade) aumenta, surgem as características faciais e de roupas, permitindo o reconhecimento e, finalmente, a identifica??o completa. Os critérios de Johnson quantificam quantos pares de detalhes s?o necessários em cada estágio (Critérios de Johnson - Wikipedia) (O que é DRI e em que é baseado no cálculo?).

Critérios de Johnson (limiares de resolu??o)

Os critérios originais de Johnson s?o frequentemente resumidos da seguinte forma para uma taxa de sucesso de 50% de cada tarefa (Critérios de Johnson - Wikipedia):

• Detec??o (presen?a do objeto): ~ 1 par de linha no alvo (50% de probabilidade) (Critérios de Johnson - Wikipedia).

• Reconhecimento (classe de objeto): ~ 4 pares de linhas no alvo (Critérios de Johnson - Wikipedia).

• Identifica??o (objeto específico): ~ Pares de linhas de 6,4 no alvo (Critérios de Johnson - Wikipedia).

Esses valores assumem o alvo alto - contraste de fundo e um observador ideal. (Cada par de linha é igual a dois pixels do sensor, portanto, por exemplo, 1 par de 1,0 par de 2 pixels na largura do alvo (Critérios de Johnson - Wikipedia).) Muitos sistemas citam números “dri” simplificados de 1 - 3 - 6 ciclos (pares de linhas) para detec??o - Reconhecimento - Identifica??o, respectivamente (O que é DRI e em que é baseado no cálculo?). Por exemplo, uma diretriz da OTAN usa aproximadamente 1 ciclo para detec??o, 3 para reconhecimento e 6 para identifica??o (O que é DRI e em que é baseado no cálculo?). (O Exército dos EUA atualizado ADQUIRIR Os critérios até usam 0,75, 1,5, 3 e 6 ciclos para detectar, classificar, reconhecer, identificar, refletir tarefas refinadas (História e evolu??o dos critérios Johnson).)

Os critérios de Johnson s?o frequentemente expressos provavelmente: dado N Ciclos no alvo, há uma probabilidade correspondente de executar corretamente cada tarefa (geralmente sigmóide - como, com 50% nos limiares tabulados). No entanto, é mais comumente usado como uma "regra geral", relacionando a resolu??o necessária à tarefa.

Base matemática (resolu??o e alcance)

O Número de ciclos resolvíveis Em um alvo, depende do tamanho, alcance, óptica do sensor do alvo e tamanho de pixel. Para um modelo simples de orifício ou lente fina (aproxima??o de angulo pequeno), encontramos -se (Análise fundamental do sistema de imagem para veículos aut?nomos):

onde n é o número de ciclos no alvo, h_o é o tamanho da característica do alvo (m), f é a distancia focal da lente (mesmas unidades que o pixel pitch), p é o tom de pixel (distancia entre os centros de pixel) e R é o alcance do alvo. Esta fórmula captura efeitos intuitivos: um alvo maior (ou distancia focal mais longa) aumenta n, enquanto um pixel maior ou uma faixa mais longa diminui n (Análise fundamental do sistema de imagem para veículos aut?nomos). Se N s?o necessários ciclos (da tabela de Johnson) para uma determinada tarefa, o faixa de detec??o pode ser resolvido como

Por exemplo, dobrar o tamanho do alvo ou a distancia focal dobra a faixa de detec??o para um fixo N (Análise fundamental do sistema de imagem para veículos aut?nomos). Da mesma forma, a metade da metade do passo do pixel (ou seja, maior resolu??o do sensor) dobra o intervalo. Essas fórmulas s?o frequentemente usadas pelas folhas de especifica??es da camera térmica para estimar as faixas d/r/i em condi??es ideais.

Fatores que afetam a faixa de detec??o

A fórmula de alcance simples acima assume contraste perfeito e condi??es claras. Na prática, muitos fatores influenciam a detec??o e o reconhecimento da faixa de reconhecimento:

• Tamanho e contraste do alvo: Os alvos maiores (mais altos ou mais largos) s?o visíveis a distancias maiores; Da mesma forma, um alvo com maior contraste infravermelho (por exemplo, mais quente versus mais frio que o fundo) é mais fácil de detectar. Para cameras térmicas, uma suposi??o comum é uma diferen?a de temperatura de ± 2 ° C em rela??o ao fundo para detec??o confiável. Alvos menores ou baixos - contraste requerem mais ciclos (assim mais próximos intervalos).

• Resolu??o e óptica do sensor: Como indicado, pixels mais finos (menores p) e longa distancia focal f aumentar a faixa. Além disso, a fun??o de transferência de modula??o do sensor (MTF) e a qualidade óptica afetam o qu?o bem os detalhes s?o transferidos. Nas palavras de Johnson, a melhor óptica (MTF mais alta) reduz efetivamente os ciclos necessários para uma determinada tarefa (Análise fundamental do sistema de imagem para veículos aut?nomos).

• Condi??es atmosféricas: Atmosferas reais atenuam sinais de infravermelho. Os efeitos da chuva, nevoeiro ou poeira podem reduzir acentuadamente o alcance. Modelos simples usam a lei de Beer (f_t = exp (- r/l_r)) para calcular a transmiss?o no comprimento de onda (História e evolu??o dos critérios Johnson). Estudos empíricos mostram nevoeiro e clima pesado pode diminuir drasticamente a probabilidade de detec??o, mesmo em IR (História e evolu??o dos critérios Johnson). O IR térmico sofre menos de vapor de água do que a luz visível, mas o clima adverso ainda reduz significativamente o alcance (História e evolu??o dos critérios Johnson) (História e evolu??o dos critérios Johnson).

• Desbotamento de fundo: Um fundo alto - desordem dificulta a detec??o. As experiências mostram que nas cenas de "baixa desordem" os limiares de Johnson podem ser t?o pequenos quanto ~ 0,5 ciclos para detec??o, mas em cenas de "alta desordem" acima de 2,5 ciclos podem ser necessárias para detec??o de 50% (História e evolu??o dos critérios Johnson). Na prática, um fundo camuflado ou visualmente complexo geralmente requer contraste ou resolu??o alvo bem acima do mínimo de Johnson.

• Raz?o do sinal - para - ruído (SNR) e ruído do sensor: Detectores térmicos têm ruído (NETD) e faixa dinamica limitada. Uma assinatura térmica fraca ou um alto ruído do sensor aumenta efetivamente os ciclos necessários. Estudos enfatizam que o baixo SNR age como Blur: degrada a qualidade da imagem e reduz o intervalo eficaz (História e evolu??o dos critérios Johnson).

Juntos, esses fatores significam que os critérios de Johnson d?o intervalos idealizados. Qualquer cálculo prático deve incluir transmitancia atmosférica, contraste alvo, ruído do sensor, etc. Por exemplo, o Leonardo DRS observa que as fórmulas de Johnson assumem "muito sinal" (bom contraste e baixo ruído) e ar claro. Em geral, uma equa??o de faixa realista multiplica a fórmula simples por um termo de visibilidade ou transmiss?o para explicar a atmosfera.

Cálculos de exemplo

Usando as fórmulas acima, pode -se estimar as faixas d/r/i para uma determinada camera e destino. Por exemplo:

• Exemplo: Uma pessoa de 2m de altura (h_o = 2m) fotografado por uma camera térmica com f = 50 mm e tom de pixel p = 20 μm (= 0,02 mm). Usando o limite de 1 - ciclo de Johnson para detec??o,

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

  Para reconhecimento (± 3 ciclos) e identifica??o (~ 6 ciclos), os intervalos se tornam ± 833m e ~ 417m, respectivamente (desde $ r \ propto1/n $).

• Exemplo de fabricante: Uma nota de aplica??o de Leonardo DRS fornece um alvo humano (dimens?o crítica ~ 0,95m) e uma camera com pixels de 17 μm e distancia focal de 16,75 mm. Para a tarefa de reconhecimento de 3 - ciclo, eles calculam uma faixa de detec??o de 50% de cerca de 157m. (Com os mesmos números, nossa fórmula produz $ r \ aprox (0,95 \ vezes 16,75)/(2 \ times0.017 \ times3) \ aprox157 $ m, correspondendo ao exemplo.)

• Valores típicos: Em condi??es ideais (bom contraste, ar claro), a regra de Johnson - de - Por exemplo, uma fonte cita ~ 2000m Detec??o, ~ 667m Reconhecimento e ~ 333m Identification para uma pessoa de 1,8 milh?o (O que é DRI e em que é baseado no cálculo?).

Esses exemplos mostram como os critérios de Johnson podem ser aplicados diretamente com aritmética simples. Os intervalos reais na prática s?o frequentemente mais baixos devido aos fatores mencionados acima.

Aplica??es

Os critérios de Johnson s?o amplamente utilizados na cria??o e avalia??o sistemas de imagem térmica em muitos campos:

• Militar e defesa: Especifica??es do sensor para a noite - escopos de vis?o, vistas térmicas e vigilancia geralmente listam as faixas de d/r/i com base nos critérios de Johnson (Critérios de Johnson - Wikipedia). A aquisi??o e reconhecimento de alvo (amigo vs inimigo) à noite se baseiam nessas estimativas. Muitos manuais de campo e documentos de compras fazem referência à regra 1 - 3 -

• Pesquisa e Resgate / Seguran?a: Cameras térmicas de m?o ou montada usadas para encontrar pessoas perdidas ou monitorar os perímetros também usam métricas de dri. Por exemplo, as equipes de resgate podem exigir uma camera que possa detectar um humano a 1 km e reconhecer a 400m. Os critérios de Johnson fornecem uma linha de base para tais especifica??es.

• Vigilancia e aplica??o da lei: Os sistemas de patrulha de fronteira, monitoramento da vida selvagem e detec??o de intrus?es usam esses critérios para prever a distancia que um sensor pode pegar uma pessoa ou veículo à noite. (Alguns padr?es formalizam as tarefas Johnson; por exemplo, a OTAN usa classifica??es d, r, i nos requisitos de imagem.)

Em cada caso, os critérios de Johnson ajudam a traduzir parametros do sensor (resolu??o, óptica, tamanho de pixel) em uma métrica de desempenho intuitiva (intervalo para detectar ou identificar um destino típico).

Limita??es e adapta??es modernas

Apesar de sua utilidade, os critérios de Johnson têm importante limita??es. é um modelo empírico e idealizado que omite muitos efeitos reais -

• Condi??es simplificadas: Ele assume um fundo uniforme, um amplo contraste de alvo e um observador bem calibrado. N?o é responsável por desordem ou camuflagem. Na prática, um alvo contra um histórico complexo pode exigir mais resolu??o do que os valores nominais de Johnson (História e evolu??o dos critérios Johnson).

• Ignora os efeitos ambientais: Os critérios originais n?o incluem atenua??o climática ou atmosférica. Estudos enfatizam isso Nenhum modelo simples captura totalmente os efeitos de neblina, chuva e fuma?a (História e evolu??o dos critérios Johnson) (História e evolu??o dos critérios Johnson). Os sistemas modernos geralmente se multiplicam por um termo de transmiss?o atmosférica ou usam modelos de visibilidade empírica.

• Fatores humanos: O trabalho de Johnson usou alguns observadores treinados em condi??es controladas; Ignora varia??es no treinamento de observadores, aten??o, fadiga etc. Pode haver diferen?as significativas entre indivíduos na probabilidade de detec??o real (História e evolu??o dos critérios Johnson).

• Sinal e processamento: O modelo trata a imagem como se limitada apenas por geometria (pixels e óptica). Ele n?o incorpora ruído do sensor (NETD), faixa dinamica ou aprimoramentos de processamento de imagens. Qualquer algoritmos de afia??o ou vídeo a bordo pode melhorar a resolu??o eficaz, o que significa que as cameras reais geralmente superam os limites de Johnson Bare.

• Foco de probabilidade: Os critérios s?o definidos para ~ 50% de probabilidade. Eles n?o descrevem como o desempenho melhora com mais resolu??o além do limite, nem capturam as taxas de alarme falsas ou as curvas ROC.

Devido a essas lacunas, os modelos modernos de desempenho de range estendem a abordagem de Johnson. Por exemplo, o Exército dos EUA ADQUIRIR A metodologia ajusta os requisitos de ciclo (0,75 ciclos para detec??o, etc.) com base em testes mais extensos (História e evolu??o dos critérios Johnson). Muitas ferramentas de análise agora integram modelos MTF, SNR e atmosféricos explicitamente. Alguns incluem a atenua??o de cerveja -lambert (como em J - filme/T - Met modelos (História e evolu??o dos critérios Johnson)) ou métricas de desordem. Outros substituem os limiares duros pela teoria da detec??o estatística (por exemplo, usando curvas de características operacionais do receptor). No entanto, os critérios de Johnson continuam sendo um conceito fundamental e um rápido primeiro guia de pedidos para a faixa de imagem térmica.

Resumindo, Os critérios de Johnson vinculam a resolu??o espacial de um sensor infravermelho às tarefas práticas de ver um alvo. Ao expressar detec??o, reconhecimento e identifica??o em termos de "pares de linhas no alvo", ele fornece aos engenheiros uma maneira direta de calcular até que ponto uma determinada camera pode executar cada tarefa em condi??es ideais (Critérios de Johnson - Wikipedia) (Análise fundamental do sistema de imagem para veículos aut?nomos). Embora seja preciso explicar os fatores reais - mundiais em qualquer design detalhado, os critérios de Johnson ainda sustentam a maioria das especifica??es e estimativas de desempenho da camera térmica hoje (hoje (Critérios de Johnson - Wikipedia) (História e evolu??o dos critérios Johnson).

Fontes: As principais defini??es e valores s?o do trabalho original de Johnson (Critérios de Johnson - Wikipedia) e resumos na literatura (Critérios de Johnson - Wikipedia) (O que é DRI e em que é baseado no cálculo?). Cálculos de faixa de detec??o seguem as fórmulas finas de lente na análise de imagem (Análise fundamental do sistema de imagem para veículos aut?nomos). Os efeitos ambientais e de desordem s?o documentados em seguidores - Estudos Up (História e evolu??o dos critérios Johnson) (História e evolu??o dos critérios Johnson). Exemplos práticos e suposi??es vêm de fabricantes e relatórios técnicos (O que é DRI e em que é baseado no cálculo?).