Johnsonove kritériá pre detekciu a uznanie tepelného zobrazovania

Historické pozadie: Na konci 50. rokov 20. storo?ia John W. Johnson z americkej armády uskuto?nil priekopnícke experimenty s intenzifikátormi obrázka v noci, aby sa kvantifikovali, ko?ko detailov obrázkov je potrebnych pre r?zne vizuálne úlohy (Johnsonove kritériá Wikipedia). Vo svojom dokumente z roku 1958 ?Analyza systémov formovania obrazu“, Johnson nahlásil empirické prahy (v pároch línie na cieli) potrebné pre r?zne úlohy (Johnsonove kritériá Wikipedia)Johnsonove kritériá Wikipedia). Toto sa stalo známym ako Johnsonove kritériá. Revolúciou v dizajne senzora umo?nil in?inierov predpoveda?, ako ?aleko je mo?né vidie?, uzna? alebo identifikova? za danych podmienok (Johnsonove kritériá Wikipedia)Johnsonove kritériá Wikipedia). Pomocou tychto kritérií bolo nesk?r vyvinutych ve?a prediktívnych modelov na hodnotenie vykonu senzora za r?znych prevádzkovych podmienok (Johnsonove kritériá Wikipedia)Johnsonove kritériá Wikipedia).

úlohy detekcie, rozpoznávania a identifikácie (DRI)

Johnsonove kritériá definujú tri primárne vizuálne úlohy:

• Detekcia: Pozorovate? si jednoducho v?imne, ?e je prítomny objekt. (Na tejto úrovni by sa dalo vidie? iba ?blob“ alebo zmenu v scéne.) Johnson zistil, ?e detekcia si vy?aduje 1,0 ± 0,25 párov ?iary naprie? cie?om (Johnsonove kritériá Wikipedia).

• Uznanie: Pozorovate? m??e poveda? v?eobecny typ objektu (napríklad rozlí?enie osoby od vozidla). Vy?aduje si to viac detailov - p?vodne o 4,0 ± 0,8 riadkovych párov (Johnsonove kritériá Wikipedia).

• Identifikácia: Pozorovate? m??e identifikova? konkrétny objekt (napr. Konkrétny model vozidla alebo konkrétna osoba). Toto je naj?a??ia úloha, ktorá si vy?aduje 6,4 ± 1,5 riadkovych párov (Johnsonove kritériá Wikipedia).

(Johnson tie? zaznamenal medziprodukt ?orientácia“ krok na ~ 1,4 párov riadku (Johnsonove kritériá Wikipedia), ale moderné diskusie sa ?asto zameriavajú na úlohy DRI.) V praktickych in?inierskych podmienkach zodpovedá jeden párovy pár pribli?ne dvom obrazovym pixelom naprie? cie?om (Johnsonove kritériá Wikipedia). V modernych ?pecifikáciách tepelného zobrazovania sú tieto prahové hodnoty ?asto zaokrúhlené 1, 3 a 6 cyklov pre 50% pravdepodobnos? vykonania úlohy (Na ?om je DRI a na ?om je zalo?ená na vypo?te?).

(Vektorové umenie slobodného mu?a siluety - Stiahnite si 17,246+ ikony a grafika siluety Man - Pixabay) Obrázok: Pozorovany cie? v tvare ?loveka. Na vzdialenos?, cie? vytvára iba tmavú siluetu (dos? na detekciu); Ke? sa zvy?uje rozlí?enie (alebo blízkos?), objavujú sa funkcie tváre a odevov, ?o umo?ňuje rozpoznávanie a nakoniec úplnú identifikáciu. Johnsonove kritériá kvantifikujú, ko?ko detailov je potrebnych v ka?dej fáze (Johnsonove kritériá Wikipedia)Na ?om je DRI a na ?om je zalo?ená na vypo?te?).

Johnsonove kritériá (prahy rozlí?enia)

P?vodné kritériá spolo?nosti Johnson sú ?asto zhrnuté tak, ako pre 50% úspe?nos? ka?dej úlohy (Johnsonove kritériá Wikipedia):

• Detekcia (prítomnos? objektu): ~ 1,0 párov ?iary v cieli (pravdepodobnos? 50%) (Johnsonove kritériá Wikipedia).

• Rozpoznávanie (trieda objektu): ~ 4,0 páry riadkov na cieli (Johnsonove kritériá Wikipedia).

• Identifikácia (konkrétny objekt): ~ 6,4 párov riadkov na cieli (Johnsonove kritériá Wikipedia).

Tieto hodnoty predpokladajú vysoky cie? - Kontrast na pozadí a ideálny pozorovate?. (Ka?dy pár riadkov sa rovná dvom sníma?ovym pixelom, tak?e napr. 1,0 linkovy pár ≈ 2 pixely cez cie?ovú ?írku (Johnsonove kritériá Wikipedia).) Mnoho systémov cituje zjednodu?ené ?DRI“ ?ísla 1 - 3 - 6 cyklov (páry riadkov) na detekciu - Rozpoznanie - Identifikácia (respektíve (Na ?om je DRI a na ?om je zalo?ená na vypo?te?). Napríklad usmernenie NATO pou?íva na detekciu zhruba 1 cyklus, 3 na rozpoznávanie a 6 na identifikáciu (Na ?om je DRI a na ?om je zalo?ená na vypo?te?). (Aktualizovaná americká armáda Nadobudnú? Kritériá dokonca pou?ívajú 0,75, 1,5, 3 a 6 cyklov na detekciu, klasifikáciu, rozpoznávanie, identifikáciu, odrá?ajúce rafinované úlohy (História a vyvoj kritérií Johnson).)

Johnsonove kritériá sa ?asto vyjadrujú pravdepodobne: dané N Cykly v cieli, existuje zodpovedajúca pravdepodobnos? správneho vykonávania ka?dej úlohy (zvy?ajne sigmoid -, s 50% na tabu?kovych prahoch). Naj?astej?ie sa v?ak pou?íva ako ?pravidlo“ tykajúce sa po?adovaného rie?enia úlohy s úlohou.

Matematicky základ (rozlí?enie a rozsah)

Ten Po?et rozlí?ite?nych cyklov Cez cie? závisí od ve?kosti, rozsahu, optiky senzorov a ve?kosti pixelov. Pre jednoduchy model dierky alebo tenkého ?o?ovky (malá aproximácia uhla), jeden nájde (Analyza základného zobrazovacieho systému pre autonómne vozidlá):

kdeko?vek n je po?et cyklov na cieli, h_o je charakteristická ve?kos? cie?a (m), f je ohnisková vzdialenos? objektívu (rovnaké jednotky ako ihrisko pixelov), p je vy?ka pixelov (vzdialenos? medzi strediskami pixelov) a R je rozsah cie?a. Tento vzorec zachytáva intuitívne ú?inky: Zvy?uje sa v???í cie? (alebo dlh?ia ohnisková vzdialenos?) n, zatia? ?o v???í pixel alebo dlh?í rozsah klesá n (Analyza základného zobrazovacieho systému pre autonómne vozidlá). ?i N Cykly sú potrebné (z Johnsonovej tabu?ky) pre ur?itú úlohu, detekcia dá sa vyrie?i? ako

Napríklad zdvojnásobenie ve?kosti cie?a alebo ohnisková vzdialenos? zdvojnásobí detek?ny rozsah pre fixné N (Analyza základného zobrazovacieho systému pre autonómne vozidlá). Podobne na polovicu rozstupy pixelov (t. J. Vy??ie rozlí?enie sníma?a) zdvojnásobí rozsah. Tieto vzorce sú ?asto pou?ívané pomocou tabuliek tepelnych kamier na odhadovanie rozsahov D/R/I za ideálnych podmienok.

Faktory ovplyvňujúce rozsah detekcie

Vy??ie uvedeny vzorec jednoduchého rozsahu predpokladá dokonaly kontrast a jasné podmienky. V praxi ve?a faktorov ovplyvňuje rozsah detekcie a rozpoznávania:

• Ve?kos? a kontrast: V???ie (vy??ie alebo ?ir?ie) ciele sú vidite?né na v???ie vzdialenosti; Podobne sa ?ah?ie deteguje cie? s vy??ím infra?ervenym kontrastom (napr. Horúca vs chladi? ako pozadie). V prípade tepelnych kamier je spolo?nym predpokladom teplotny rozdiel ~ 2 ° C od pozadia pre spo?ahlivú detekciu. Men?ie alebo nízke kontrastné ciele vy?adujú viac cyklov (teda bli??ie rozsahy).

• Rozlí?enie senzora a optika: Ako je uvedené, jemnej?ie pixely (men?ie p) a dlh?ia ohnisková vzdialenos? f Zvy?enie rozsahu. Funkcia prenosu modulácie senzora (MTF) a optická kvalita ovplyvňujú to, ako sa detail prená?a. Pod?a Johnsonovych slov lep?ia optika (vy??ia MTF) ú?inne zni?uje po?adované cykly pre danú úlohu (Analyza základného zobrazovacieho systému pre autonómne vozidlá).

• Atmosférické podmienky: Skuto?né atmosféry zoslabujú infra?ervené signály. ú?inky da??a, hmly alebo prachu m??u vyrazne zní?i? dosah. Jednoduché modely pou?ívajú zákon piva (f_t = exp (- r/l_r)) na vypo?et prenosu pri vlnovej d??ke (História a vyvoj kritérií Johnson). Empirické ?túdie ukazujú, ?e hmla a silné po?asie m??u drasticky zní?i? pravdepodobnos? detekcie, dokonca aj v IR (História a vyvoj kritérií Johnson). Tepelná IR trpí menej vodnou parou ako vidite?nym svetlom, ale nepriaznivé po?asie sa stále vyrazne skracuje (História a vyvoj kritérií Johnson)História a vyvoj kritérií Johnson).

• Pozadie: neporiadok: Vysoké pozadie neporiadku s?a?uje detekciu. Pokusy ukazujú, ?e v scénach ?nízky neporiadok“ m??e by? Johnsonove prahové hodnoty také malé ako ~ 0,5 cyklov na detekciu, ale v scénach s vysokym neporiadkom “m??u by? potrebné pre 50% detekciu (História a vyvoj kritérií Johnson). V praxi si maskované alebo vizuálne zlo?ité pozadie ?asto vy?aduje cie?ovy kontrast alebo rozlí?enie vysoko nad Johnsonovym holym minimom.

• Signál - K - Pomer ?umu (SNR) a ?um senzora: Tepelné detektory majú hluk (NETD) a obmedzeny dynamicky rozsah. Slaby tepelny podpis alebo vysoky hluk senzora ú?inne zvy?uje potrebné cykly. ?túdie zd?razňujú, ?e nízka SNR p?sobí ako rozostrenie: zni?uje kvalitu obrazu a zni?uje efektívny rozsah (História a vyvoj kritérií Johnson).

Tieto faktory spolo?ne znamenajú, ?e Johnsonove kritériá poskytujú idealizované rozsahy. Akyko?vek prakticky vypo?et musí obsahova? atmosférickú priepustnos?, cie?ovy kontrast, hluk senzora at?. Leonardo Drs poznamenáva, ?e Johnsonove recepty predpokladajú ?ve?a signálu“ (dobry kontrast a nízky hluk) a ?isty vzduch. Realistická rovnica rozsahu vo v?eobecnosti vynásobí jednoduchy vzorec vidite?nos?ou alebo prenosovym termínom, aby sa zoh?adnila atmosféra.

Vypo?ty príkladov

Pomocou vy??ie uvedenych vzorcov je mo?né odhadnú? rozsahy d/r/i pre danú kameru a cie?. Napríklad:

• Príklad: 2m vysoky ?lovek (h_o = 2 m) zobrazené tepelnou kamerou s f = 50 mm a ihrisko pixelov p = 20 μm (= 0,02 mm). Pou?itie Johnsonovej 1 - prahovej hodnoty cyklu na detekciu,

  $$R _ {\ rm deta} = \ frac {2 \, \ text {m} \ times 50 \, \ text {mm}} {2 \ times 0,02 \, \ text {mm} \ times 1} \ cca 2500 \ \ text {m}.$$

  Na rozpoznávanie (-3 cyklov) a identifikáciu (~ 6 cyklov) sa rozsahy stávajú ~ 833m a asi 417 m (preto?e $ r \ propto1/n $).

• Príklad vyrobcu: Aplikácia Leonardo DRS poskytuje ?udsky cie? (kriticky rozmer ~ 0,95 m) a fotoaparát so 17 um pixelov a ohniskovú vzdialenos? 16,75 mm. V prípade úlohy rozpoznávania 3 - vypo?ítajú rozsah detekcie 50% pribli?ne 157 metrov. (S rovnakymi ?íslami poskytuje ná? vzorec $ r \ cca (0,95 \ krát 16,75)/(2 \ time0,017 \ Times3) \ cca157 $ m, pri?om sa zhoduje s ich príkladom.)

• Typické hodnoty: V ideálnych podmienkach (dobry kontrast, ?íry vzduch), Johnsonovo pravidlo - Thumb predpovedá detekciu ?loveka, ktory je v poriadku nieko?kych kilometrov. Napríklad jeden zdroj cituje detekciu ~ 2000 m, uznanie ~ 667M a identifikácia ~ 333 m pre osobu 1,8 m (Na ?om je DRI a na ?om je zalo?ená na vypo?te?).

Tieto príklady ukazujú, ako je mo?né Johnsonove kritériá priamo uplatňova? jednoduchou aritmetikou. Skuto?né rozsahy v praxi sú ?asto ni??ie kv?li vy??ie uvedenym faktormi.

?iadosti

Johnsonove kritériá sa ?iroko pou?ívajú pri navrhovaní a hodnotení tepelné zobrazovacie systémy v mnohych poliach:

• Vojenská a obrana: ?pecifikácie senzora pre no?né rozsahy videnia, tepelné pamiatky a sledovanie ?asto uvádzajú rozsahy d/r/i na základe Johnsonovych kritérií (Johnsonove kritériá Wikipedia). Cie?ová akvizícia a uznanie (priate? verzus nepriate?) v noci sa spoliehajú na tieto odhady. Mnoho po?nych príru?iek a dokumentov obstarávania odkazuje na 1 - 3 - 6 pravidlá - palec pre zbrane - Monité pamiatky IR.

• Vyh?adávanie a záchrana / bezpe?nos?: Ru?né alebo namontované tepelné kamery pou?ívané na nájdenie stratenych os?b alebo na monitorovanie obvodov, tie? pou?ívajú metriky DRI. Napríklad záchranné tímy m??u vy?adova? fotoaparát, ktory m??e zisti? ?lovek pri 1 km a uzna? pri 400 m. Johnsonove kritériá poskytujú základ pre takéto ?pecifikácie.

• Doh?ad a presadzovanie práva: Hrani?né hliadky, monitorovanie vo?ne ?ijúcich ?ivo?íchov a systémy detekcie naru?enia vyu?ívajú tieto kritériá na predpovedanie toho, ako ?aleko m??e senzor v noci vyzdvihnú? osobu alebo vozidlo. (Niektoré ?tandardy formalizujú úlohy Johnsona; napr. NATO pou?íva klasifikácie D, R, I v zobrazovacích po?iadavkách.)

V ka?dom prípade Johnsonove kritériá pomáhajú preklada? parametre senzora (rozlí?enie, optika, ve?kos? pixelov) do intuitívnej metriky vykonu (rozsah na detekciu alebo identifikáciu typického cie?a).

Obmedzenia a moderné úpravy

Napriek svojej u?ito?nosti majú Johnsonove kritériá d?le?ité obmedzenia. Je to empiricky, idealizovany model, ktory vynecháva mnoho skuto?nych - efektov sveta:

• Zjednodu?ené podmienky: Predpokladá rovnomerné pozadie, dostato?ny cie?ovy kontrast a dobre kalibrovany pozorovate?. Nezoh?adňuje sa za neporiadok ani kamuflá?. V praxi m??e cie? proti komplexnému pozadiu vy?adova? v???ie rozlí?enie ako Johnsonove nominálne hodnoty (História a vyvoj kritérií Johnson).

• Ignoruje environmentálne ú?inky: P?vodné kritériá nezah?ňajú po?asie ani atteváciu atmosféry. ?túdie to zd?razňujú ?iadny jednoduchy model úplne zachytáva hmly, da??ové a dymové efekty (História a vyvoj kritérií Johnson)História a vyvoj kritérií Johnson). Moderné systémy sa ?asto znásobujú atmosférickym prenosovym termínom alebo pou?ívajú empirické modely vidite?nosti.

• ?udské faktory: Johnsonova práca pou?ívala nieko?ko vy?kolenych pozorovate?ov za kontrolovanych podmienok; Ignoruje variácie v tréningu pozorovate?a, pozornosti, únavy at?. V skuto?nej pravdepodobnosti detekcie m??u existova? vyznamné rozdiely medzi jednotlivcami (pravdepodobnos? detekcie (História a vyvoj kritérií Johnson).

• Signál a spracovanie: Model zaobchádza s obrazom, akoby bol obmedzeny iba geometriou (pixely a optika). Nezah?ňa ?um (NetD), dynamicky rozsah alebo vylep?enia spracovania obrazu. Akéko?vek palubné zaostrenie alebo video algoritmy m??u zlep?i? efektívne rozlí?enie, ?o znamená, ?e skuto?né fotoaparáty ?asto prekonávajú holé limity Johnson.

• Pravdepodobnos? zamerania: Kritériá sú definované pre ~ 50% pravdepodobnos?. Nepopisujú, ako sa vykon zlep?uje s v???ím rozlí?ením nad rámec prahovej hodnoty, ani nezachytávajú nepravdivé miery poplachov alebo krivky ROC.

Kv?li tymto medzerám roz?irujú Johnsonov prístup Modern Range Performance Models. Napríklad americká armáda Nadobudnú? Metodika upravuje po?iadavky na cyklus (0,75 cyklov na detekciu at?.) Na základe rozsiahlej?ieho testovania (História a vyvoj kritérií Johnson). Mnoho analytickych nástrojov teraz explicitne integruje MTF, SNR a atmosférické modely. Niektoré zah?ňajú útlm piva - Lambert (ako v J - Film/T - Met modely (História a vyvoj kritérií Johnson)) alebo metriky neporiadku. Iné nahradia tvrdé prahové hodnoty teóriou ?tatistickej detekcie (napr. Pou?itie kriviek prevádzkovej charakteristiky prijíma?a). Johnsonove kritériá v?ak zostávajú základnym konceptom a rychlym príkazom na objednávku po termálnom zobrazovaní.

Súhrn, Johnsonove kritériá spájajú priestorové rozlí?enie infra?erveného senzora s praktickymi úlohami vidie? cie?. Vyjadrením detekcie, rozpoznávania a identifikácie z h?adiska ?párov riadkov v cieli“ poskytuje in?inierom priamy sp?sob, ako vypo?íta?, do akej miery m??e dany fotoaparát vykonáva? ka?dú úlohu za ideálnych podmienok (Johnsonove kritériá Wikipedia)Analyza základného zobrazovacieho systému pre autonómne vozidlá). Aj ke? je potrebné zodpoveda? za skuto?né - svetové faktory v akomko?vek podrobnom dizajne, kritériá spolo?nosti Johnson dnes stále podporujú v???inu ?pecifikácií tepelnej kamery a odhady vykonnosti (dnes (odhady vykonnosti (Johnsonove kritériá Wikipedia)História a vyvoj kritérií Johnson).

Zdroje: K?ú?ové definície a hodnoty pochádzajú z Johnsonovej p?vodnej práce (Johnsonove kritériá Wikipedia) a zhrnutia v literatúre (Johnsonove kritériá Wikipedia)Na ?om je DRI a na ?om je zalo?ená na vypo?te?). Vypo?ty detek?ného rozsahu sledujú vzorce tenkych - ?o?ovky v zobrazovacej analyze (Analyza základného zobrazovacieho systému pre autonómne vozidlá). ú?inky ?ivotného prostredia a neporiadku sú zdokumentované v ?túdiách sledovania -História a vyvoj kritérií Johnson)História a vyvoj kritérií Johnson). Praktické príklady a predpoklady pochádzajú od vyrobcov a technickych správ (Na ?om je DRI a na ?om je zalo?ená na vypo?te?).