Jonsonning termal tasvirlash va tanishish uchun mezonlar

Tarixiy fon: 1950 yillarning oxirlarida AQSh armiyasining Yuhannogi Jonson tunda kashshof tajriba o'tkazdi - Vizual Vizual Vazifalar uchun qanday tasvir kerakligini aniqlash uchun (Jonsonning mezonlari - Vikipediya). 1958 yilda qog'ozda "Rasmni shakllantirish tizimlarini tahlil qilish"Jonsonning turli vazifa uchun zarur bo'lgan empirik chegaralar (maqsad juftliklarida)Jonsonning mezonlari - Vikipediya) (Jonsonning mezonlari - Vikipediya). Bu deb tanildi Jonsonning mezonlari. Atrof-muhandislarga ushbu shartlarga muvofiq maskanni qanchalik uzoq ko'rish, tan olinishi yoki aniqlanishi mumkinligini bashorat qilish orqali datchilik dizayni (Jonsonning mezonlari - Vikipediya) (Jonsonning mezonlari - Vikipediya). Ushbu mezonlardan foydalangan holda, ko'p bashoratli modellar keyinchalik turli operatsion sharoitlarda sensorning ishlashini baholash uchun ishlab chiqilgan (Jonsonning mezonlari - Vikipediya) (Jonsonning mezonlari - Vikipediya).

Tanlovni aniqlash, tanishish va identifikatsiya qilish (DRI) vazifalari

Jonsonning mezonlari uchta boshlang'ichni belgilaydi Visual vazifalar:

• Aniqlash: Kuzatuvchi shunchaki ob'ekt mavjudligini ta'kidlaydi. (Bu darajada, bu sahnada faqat "blob" yoki o'zgarishlarni ko'rish mumkin.) Jonsonni aniqlash talab qilinganligini aniqladi 1.0 ± 0,25 qator juftliklar nishon bo'ylab (Jonsonning mezonlari - Vikipediya).

• Tan olish: Kuzatuvchi ob'ektning umumiy turini (masalan, shaxsni transport vositasidan ajratib ko'rsatish) bilan gapirish mumkin. Bu batafsil ma'lumotni talab qiladi - aslida 4.0 ± 0,8 qator juftliklar (Jonsonning mezonlari - Vikipediya).

• Identifikatsiyalash: Kuzatuvchi ma'lum ob'ektni (masalan, ma'lum bir transport vositasi yoki ma'lum bir shaxsni) aniqlashi mumkin. Bu talab qilinadigan eng qiyin vazifa 6.4 ± 1.5 qator juftliklar (Jonsonning mezonlari - Vikipediya).

(Jonson, shuningdek, oraliq "yo'nalishni" ta'kidladi.Jonsonning mezonlari - Vikipediya), ammo zamonaviy munozaralar tez-tez DRI vazifalariga e'tibor qaratadi.Jonsonning mezonlari - Vikipediya). Zamonaviy issiqlik tekshiruvlarida bu ko'rsatkichlar ko'pincha yumaloqlanadi 1, 3 va 6 tsikl topshiriqni bajarish uchun 50% uchun (DRI nima va u hisoblash uchun nimaga asoslangan?).

(Bepul MAN Sileuette vektoran san'at - Yuklab olish 17,246+ MAN Silhouet piktoglari va grafikasi - Pixabay) Shakl: Inson - shakllangan maqsad kuzatuv ostida. Da uzoq masofa, nishon faqat quyuq siluet hosil qiladi (aniqlash uchun etarli); Qaror (yoki yaqinlik) ortadi, yuz va kiyim-kechak xususiyatlari paydo bo'ladi, tan olish va to'liq identifikatsiyani ta'minlash. Jonsonning mezonlari har bir bosqichda qancha chiziq juftlik kerakligini ma'lum qiladi (Jonsonning mezonlari - Vikipediya) (DRI nima va u hisoblash uchun nimaga asoslangan?).

Jonsonning mezonlari (Qaror chegaralari)

Jonsonning o'ziga xos mezonlari ko'pincha har bir vazifaning 50% muvaffaqiyatining 50 foizi uchun asoslanadi (Jonsonning mezonlari - Vikipediya):

• (Ob'ektning mavjudligi): ~ 1.0 chiziqli juftlik maqsadga (50% ehtimollik) (Jonsonning mezonlari - Vikipediya).

• Tan olish (ob'ekt sinfi): ~ 4.0 qator juftliklar nishonlar (Jonsonning mezonlari - Vikipediya).

• Tanib olish (ma'lum ob'ekt): ~ 6.4 qator juftlari nishonlar (Jonsonning mezonlari - Vikipediya).

Ushbu qiymatlar yuqori maqsadga ega bo'ladi - fonda kontrast va ideal kuzatuvchi. (Har bir chiziqli juftlik ikkita sensorning pikseliga teng, shuning uchun E.G. 1.0 chiziqli juftlik maqsadli kengligi bo'yicha 2 piksel (Jonsonning mezonlari - Vikipediya).) Ko'pgina tizimlar 1 - 3 - 6 -, 6 tsikl (satr juftlari) ni aniqlash uchun - Tanish mos ravishda (DRI nima va u hisoblash uchun nimaga asoslangan?). Masalan, NATO qo'llanmasi 3 tsiklni aniqlash uchun 3 tsikldan foydalanadi, 3 tanib olish uchun va 6 ta identifikatsiyalash uchun (DRI nima va u hisoblash uchun nimaga asoslangan?). (AQSh armiyasining yangilanishi Egallamoq mezonlar hatto 0,75, 1,5, 3 va 6 tsikldan ham, tanqid qilish, tan olish, aniqlash, aniqlash, aniqlangan vazifalarni aks ettirish (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi).).)

Jonsonning mezonlari ko'pincha probiyotsional tarzda ifodalanadi: berilgan N Maqsaddagi tsikllar, har bir vazifani to'g'ri bajarish ehtimoli mavjud (odatda sigmasimon - kabi, masalan, 50%, shuningdek, Ixlatlyatsiya qilingan chegaralarda) 50% bilan). Biroq, bu vazifani bajarish uchun majburiy qarorga tegishli "bosh barmog'i" sifatida ishlatiladi.

Matematik asos (qarori va oralig'i)

Bu Qariy tsikllar soni Maqsad bo'ylab nishonning o'lchamiga, diapazonlari, sensor optikasi va piksel o'lchamiga bog'liq. Oddiy pinol yoki ingichka lins modeli uchun (kichik - burchak yaqinlashishi) uchun bitta topadi (Avtonom transport vositalari uchun fundamental tasvirni tahlil qilish):

qayerda n Maqsaddagi tsikllar soni, h_o Maqsadning xarakterli hajmi (m), f linzalarning uzun uzunligi (piksel pitch kabi bir xil bo'linmalar), p piksel maydonchasi (piksel markazlari orasidagi masofa) va R maqsadga teng. Ushbu formula intuitiv effektlarni ushlaydi: kattaroq maqsad (yoki uzoqroq fokal uzunligi) ortadi n, kattaroq piksel yoki uzunroq miqdori kamayadi n (Avtonom transport vositalari uchun fundamental tasvirni tahlil qilish). Agar N Belgilangan ish uchun tsikllar talab qilinadi (Jonsonning stolidan) aniqlash diapazoni kabi hal qilinishi mumkin

Masalan, maqsadli hajmni ikki baravar oshirish yoki fokus uzunligi aniqlangan diapazonni ikki baravar oshiradi N (Avtonom transport vositalari uchun fundamental tasvirni tahlil qilish). Xuddi shunday, piksel maydonini (i.e yuqori sensor hal qilish) oraliqni ikki baravar oshiradi. Ushbu formulalar ko'pincha issiqlik kamerasi xususiyatlaridan foydalaniladi - D / R / men ideal sharoitlarda duranglash uchun choyshablar.

Aniqlash oralig'iga ta'sir etuvchi omillar

Yuqoridagi oddiy formulalar mukammal kontrast va aniq sharoitlar paydo bo'ladi. Amalda, ko'plab omillar aniqlanish va tan olish doirasiga ta'sir qiladi:

• Maqsad hajmi va kontrast: Kattaroq (uzunroq yoki kengroq) nishonlar ko'proq masofalarda ko'rinadi; Shunga o'xshab, yuqori infraqizil kontrast bilan nishon (masalan Termal kameralar uchun umumiy taxmin - bu ishonchli aniqlash uchun fondan ~2 ° C harorat farqidir. Kichik yoki past - Kontrast maqsadlari ko'proq tsikllarni talab qiladi (shu tarzda yaqinlashtiruvchi diapazon).

• Sensor qarori va optika: Ko'rsatilganidek, nozik piksel (kichikroq) p) va uzunligi uzunligi uzunligi f ko'payish oromgohi. Shuningdek, sensorning modulyatsiya o'tkazish funktsiyasi (MTF) va optik sifat qanday qilib uzatiladi. Jonsonning so'zlariga ko'ra, optimatika (yuqori MTF) ushbu vazifani bajarish uchun zarur bo'lgan tsikllarni samarali kamaytiradi (Avtonom transport vositalari uchun fundamental tasvirni tahlil qilish).

• Atmosfera sharoitlari: Haqiqiy atmosfera infraqizil signallarini uzatadi. Yomg'irning ta'siri, tuman yoki chang oralig'ini keskin kamaytirishi mumkin. Oddiy modellar pivo qonunidan foydalanadi (F_T = EXP (- R / L_R)) to'lqin uzunligida uzatishni hisoblash (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi). Empiriqli tadqiqotlar tuman va og'ir ob-havoni ko'rsatadi, hatto IR (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi). Termal IR ko'rinadigan nurga qaraganda suv bug'idan kamroq azoblanadi, ammo salbiy ob-havo hali ham sezilarli darajada qisqaradi (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi) (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi).

• Orqa fon tarqalishi: Yuqori - Fanternal Fonni aniqlash qiyinroq qiladi. Eksperimentlar shuni ko'rsatadiki, "Kam tartibsizliklar" ni aniqlash uchun Jonsonning chegaralarida ~ 0,5 tsiklni aniqlash mumkin, ammo "yuqori tartibsizlik" ni 2,5 foizli tsiklda 50% aylantirish kerak bo'lishi mumkin (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi). Amalda, kamuflyaj yoki vizual murakkab fonda ko'pincha maqsad kontrasti yoki qarorini Jonsonning yalang'och minimal miqdoridan yuqori darajada talab qiladi.

• Signal - to - shovqin nisbati (SNR) va sensor shovqinlari: Termal detektorlar shovqin (netd) va cheklangan dinamik chegaraga ega. Qolgan issiqlik imzo yoki yuqori sensor shovqin kerakli tsikllarni samarali ko'taradi. Tadqiqotlar shuni ta'kidlashicha, SNR Blur kabi ishlaydi: u tasvir sifatini yomonlashtiradi va samarali diapazonni kamaytiradi (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi).

Birgalikda bu omillar Jonsonning mezonlari ideallashtirilgan diapazonlarni berishini anglatadi. Har qanday amaliy hisob-kitoblar atmosfera va kontrast, sensor shovqinlari va boshqalarga tegishli bo'lishi kerak. Masalan, Leonarto Forulas "signal" (yaxshi kontrast va past shovqin) va toza havo o'z ichiga oladi. Umuman olganda, real diapazon tenglamalari atmosferani hisobga olish yoki uzatish muddati bo'yicha oddiy formulani ko'paytiradi.

Misol hisoblari

Yuqoridagi formulalardan foydalanib, berilgan kameraga va nishon uchun D / R / i Countres-ni hisoblash mumkin. Masalan:

• Misol: 2 m balandli odam (h_o = 2m) issiq kamera bilan taqqoslangan f = 50mm va piksel maydonchasi p = 20 mkm (= 0,02mm). 1 - Jonsonning 1 - tsikl chegarasidan aniqlash uchun

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \ \ \ {mm \ \ \ \ \ we \ \ \ \ matn {m} \ \}$$

  Tan olish uchun (≈3 tsikl) va identifikatsiyalash (≈6 tsikl), diapazonlar mos ravishda ≈833m va \417m ga aylanadi ($ r \ projte1 / n $).

• Ishlab chiqaruvchi misol: Leonardo DRS arizasi INSOS (Kanqidiy o'lchov ~ 0,95m) va 17 mkm piksel va 16,75 mm tezlikda. 3 - tsikli tan olish vazifasi uchun ular taxminan 157 mln. (With the same numbers, our formula yields $R\approx(0.95\times 16.75)/(2\times0.017\times3)\approx157$?m, matching their example.)

• Oddiy qiymatlar: Ideal sharoitlarda (yaxshi kontrast, toza havo), Jonsonning boshqaruvi - Thumbni bir necha kilometrlik tartibda amalga oshirishni taxmin qilmoqda. Masalan, 1,8 million kishi uchun ~ 667m tan olinishi va ~ 333m tanib olinadigan bitta manbani aniqlaydi (DRI nima va u hisoblash uchun nimaga asoslangan?).

Ushbu misollar Jonsonning mezonlari oddiy arifmetik bilan to'g'ridan-to'g'ri qo'llanilishi mumkinligini ko'rsatadi. Amaliyotda haqiqiy pog'onalar yuqorida aytib o'tilgan omillar tufayli juda past.

Arizalar

Jonsonning mezonlari dizayn va baholashda keng qo'llaniladi Termal tasvirlash tizimlari ko'plab sohalarda:

• Harbiy va mudofaa: Kechasi sensor xususiyatlari - Vizitlarning muzliklari, terminallarni va kuzatuv ko'pincha D / R / i saylovlar ro'yxatiga (Jonsonning mezonlari - Vikipediya). Belgilangan sotib olish va tanishish (do'st va fo foida) bu hisob-kitoblarga tayanadi. Ko'plab dala qo'llanmalar va xaridlar to'g'risidagi hujjatlar 1 - 3 - 6 qoidaga muvofiqligi - Siqish uchun bosh bargli - bosh barmog'i -

• Qidiruv va qutqarish / xavfsizlik: Yo'qolgan shaxslarni topishda ishlatiladigan yoki perimetrlarni kuzatib boradigan yoki nazorat qiluvchi termeykali termal kameralar ham Dri Comrics-dan foydalanadilar. Masalan, qutqaruv jamoalari imkon qadar kamerani talab qilishi mumkin aniqlamoq 1 km va tanimoq 400m. Jonsonning mezonlari bunday xususiyatlar uchun boshlang'ich dasturni ta'minlaydi.

• Nazorat va huquqni muhofaza qilish: Chegara patruli, yovvoyi tabiat monitoringi va intruzulashni aniqlash tizimlari bu mezonlardan foydalanib, sensor odam yoki transport vositasini tunda uzoqroq olib ketishi mumkinligini bashorat qilish uchun ishlatiladi. (Ba'zi me'yorlar Jonson vazifasini rasmiylashtirish; E.G. NATO D, R, men Tasniflash talablarida tasniflash.

Har bir holatda, Jonsonning mezonlari sensor parametrlarini (o'lcham optikasi, piksel o'lchamini) intuitiv ko'rsatkichlar metrikasini tarjima qilishga yordam beradi (odatdagi maqsadni aniqlash yoki aniqlash uchun).

Cheklovlar va zamonaviy moslashuvlar

Yannsonning mezonlari qanchalik foydali bo'lishiga qaramay, muhim ahamiyatga ega cheklash. Bu juda ko'p haqiqiylikni himoya qiladigan empirik, idealizatsiya qilingan model: dunyo effektlari:

• Soddalashtirilgan shartlar: Bu yagona fonni, maqsadli kontrast va yaxshilangan - Kalibrlangan kuzatuvchini o'z ichiga oladi. Bu shov-shuv yoki kamuflyaj uchun hisobga olinmaydi. Amalda, murakkab fonga qarshi nishon Jonsonning nominal qiymatlaridan ko'ra ko'proq qaror qabul qilishi mumkin (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi).

• Atrof-muhit ta'sirini e'tiborsiz qoldiradi: Asl mezonlar ob-havo yoki atmosferadagi ishonchni o'z ichiga olmaydi. Tadqiqotlar shunga e'tibor qarating oddiy model yo'q to'liq tuman, yomg'ir va tutun effektlarini to'liq ushlaydi (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi) (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi). Zamonaviy tizimlar ko'pincha atmosfera uzatilishi yoki empirik ko'rinadigan modellardan ham ko'payadi.

• Inson omillari: Jonsonning ishi boshqariladigan sharoitlarda bir nechta o'qitilgan kuzatuvchilardan foydalangan; Kuzatuvchilarni tayyorlash, e'tibor, charchoq va boshqalarga qarab o'zgarishni e'tiborsiz qoldiradi.Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi).

• Signal va ishlov berish: Model tasvirni faqat geometriya (piksellar va optika) bilan davolaydi. Bu sensor shovqin (netd), dinamik diapazon yoki rasmni qayta ishlash yaxshilash moslamalarini kiritmaydi. Har qanday taxtamnamik o'tkirlash yoki video algoritmlar samarali qarorni yaxshilashi mumkin, bu esa kam kameralar ko'pincha yalang'och Jonson chegaralaridan ustundir.

• Ehtimollar diqqat markazida: Mezonlar ~ 50% ehtimollik uchun belgilanadi. Ular piktogrammadan tashqari ko'proq aniqlik bilan ishlash qanday yaxshilanishini tushunmaydilar va ular soxta emas, balki chiziqlar yoki roc egri chiziqlar.

Ushbu bo'shliqlar tufayli zamonaviy diapazonning zamonaviy modellari Jonsonning yondoshuvini kengaytiradi. Masalan, AQSh armiyasi Egallamoq Metodologiya tsikl talablarini rostlaydi (aniqlash uchun 0,75 tsikl) yanada kengroq sinov asosida (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi). Endi ko'plab tahlil vositalari MTF, SNR va atmosfera modellarini aniq birlashtiradi. Ba'zilar pivo lambert zinati (Ichida) J - film/T - TANLASh modellar (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi)) yoki pirpirish metrikslar. Boshqalar statistik aniqlash nazariyasi (masalan, xarakterli egri chiziqlar yordamida E.G.). Shunga qaramay, Jonsonning mezonlari asosli tushuncha va tezkor birinchi bo'lib - Termal tasvirlash oralig'iga buyurtma berish bo'yicha qo'llanma.

qisqa bayoni; yakunida, Jonsonning mezonlari infraqizil atraqizillikni ko'rib chiqishning fazoviy reysiniga yo'naltiradi. "Maqsadli juftliklar" mavzusida aniqlanish, tanishish va identifikatsiya qilish orqali, bu eng kamera har bir vazifani ideal sharoitlarda qancha kamera amalga oshirishi mumkinligini hisoblashning to'g'ri yo'lini ko'rsatadi (Jonsonning mezonlari - Vikipediya) (Avtonom transport vositalari uchun fundamental tasvirni tahlil qilish). Haqiqiy dizaynda dunyoning eng yaxshi dizaynidagi dunyo omillari, dunyo omillari Jonsonning mezonlari hali ham issiqlik kamera texnik xususiyatlari va ish faoliyatini baholaydi (Jonsonning mezonlari - Vikipediya) (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi).

Manbalar: Asosiy ta'riflar va qadriyatlar Jonsonning asl ishidan (Jonsonning mezonlari - Vikipediya) va adabiyotdagi xulosalar (Jonsonning mezonlari - Vikipediya) (DRI nima va u hisoblash uchun nimaga asoslangan?). Tekshirish diapazoni hisoblashlari ingichka - lenta formulalarini tasvirlash tahlilida (Avtonom transport vositalari uchun fundamental tasvirni tahlil qilish). Atrof-muhit va shov-shuv oqibatlari izohlanadiJonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi) (Jonson mezonlarining tarixi va evolyutsiyasi). Amaliy misollar va taxminlar ishlab chiqaruvchilar va texnik hisobotlardan kelib chiqadi (DRI nima va u hisoblash uchun nimaga asoslangan?).