約翰遜的熱成像檢測和識別標(biāo)準(zhǔn)

歷史背景： 在1950年代后期，美國陸軍的約翰·W·約翰遜（John W.約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）。在他的1958年論文中 “圖像形成系統(tǒng)的分析”約翰遜報道了不同任務(wù)所需的經(jīng)驗閾值（目標(biāo)對的線對）（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）。這被稱為 約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)。它通過允許工程師預(yù)測在給定條件下可以看到，識別或確定目標(biāo)的距離來徹底改變傳感器設(shè)計（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）。使用這些標(biāo)準(zhǔn)，后來開發(fā)了許多預(yù)測模型，以在不同的操作條件下對傳感器的性能進(jìn)行評分（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科).

檢測，識別和識別（DRI）任務(wù)

約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)定義了三個主要 視覺任務(wù):

• 檢測： 觀察者只是注意到對象存在。 （在這個級別上，可能只會看到場景中的“斑點”或變化。）約翰遜發(fā)現(xiàn)，檢測需要 1.0±0.25線對 跨目標(biāo)（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科).

• 認(rèn)出： 觀察者可以告訴物體的一般類型（例如，將人與車輛區(qū)分開）。這需要更多細(xì)節(jié) - 最初 4.0±0.8線對 (約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科).

• 鑒別： 觀察者可以識別特定對象（例如特定的車輛模型或特定人員）。這是最艱巨的任務(wù)，需要 6.4±1.5線對 (約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科).

（約翰遜還指出了?1.4行對的中間“方向”步驟（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科），但是現(xiàn)代討論通常集中在DRI任務(wù)上。約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）。在現(xiàn)代的熱成像規(guī)格中，這些閾值通常被舍入到 1、3和6個周期 對于執(zhí)行任務(wù)的50％的概率（什么是DRI，基于計算是什么？).

(自由人剪影矢量藝術(shù)-下載17,246+ MAN Silhouette圖標(biāo)和圖形- Pixabay) 數(shù)字： 人類-形狀的靶標(biāo)在觀察中。在 范圍很大，目標(biāo)僅產(chǎn)生深色輪廓（足以檢測）；隨著分辨率（或接近度）的增加，面部和衣服特征出現(xiàn)，可以識別并最終完全識別。約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)量化了每個階段需要多少個細(xì)節(jié)對（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）（什么是DRI，基于計算是什么？).

約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)（解決閾值）

約翰遜的原始標(biāo)準(zhǔn)通常被總結(jié)為每項任務(wù)成功率50％的50％（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科):

• 檢測（對象存在）： ?目標(biāo)上的?1.0線對（50％概率）（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科).

• 識別（對象類）： ?目標(biāo)上的?4.0線對（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科).

• 識別（特定對象）： ?目標(biāo)對?6.4行對（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科).

這些值假設(shè)高目標(biāo)-背景對比度和理想的觀察者。 （每個行對等于兩個傳感器像素，例如，1.0線對≈2個像素跨目標(biāo)寬度（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）。）許多系統(tǒng)都引用了1 - 3 - 6個周期（線對）的簡化“ DRI”數(shù)字分別用于檢測-識別-識別（什么是DRI，基于計算是什么？）。例如，北約指南使用大約1個周期進(jìn)行檢測，3用于識別，而6進(jìn)行識別（什么是DRI，基于計算是什么？）。 （美國陸軍更新 獲得 標(biāo)準(zhǔn)甚至使用0.75、1.5、3和6個周期進(jìn)行檢測，分類，識別，識別，反映精致任務(wù)（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）。

約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)常出現(xiàn)在概率上： N 在目標(biāo)上的循環(huán)，有一個相應(yīng)的概率可以正確執(zhí)行每個任務(wù)（通常是Sigmoid -喜歡，在表格閾值下為50％）。但是，它最常用作與任務(wù)所需的解決方案有關(guān)的“經(jīng)驗法則”。

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（分辨率和范圍）

這 可分離周期的數(shù)量 跨目標(biāo)取決于目標(biāo)的大小，范圍，傳感器光學(xué)和像素大小。對于簡單的針孔或薄鏡頭模型（小-角度近似），一個人找到（自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析):

在哪里 n 是目標(biāo)上的周期數(shù)， H_O 是目標(biāo)的特征大?。∕）， f 是鏡頭焦距（與像素螺距相同的單元）， p 是像素間距（像素中心之間的距離），并且 R 是目標(biāo)的范圍。該公式捕獲直觀效果：較大的目標(biāo)（或更長的焦距）增加 n，而較大的像素或更長的范圍會減少 n (自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析）。如果 N 需要（從約翰遜的表格）進(jìn)行某個任務(wù)， 檢測范圍 可以解決

例如，將目標(biāo)大小或焦距加倍，使固定的檢測范圍增加一倍 N (自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析）。同樣，將像素螺距（即較高傳感器分辨率）減半。這些公式通常由熱攝像機(jī)規(guī)格-表-在理想條件下估算D/R/I范圍。

影響檢測范圍的因素

上面的簡單范圍公式假定了完美的對比度和清晰的條件。實際上，許多因素會影響檢測和識別范圍：

• 目標(biāo)大小和對比： 在更大的距離上可見較大（較高或更寬）的目標(biāo)；同樣，具有較高紅外對比度的目標(biāo)（例如，比背景更熱與涼爽）更容易檢測到。對于熱攝像機(jī)，一個共同的假設(shè)是與可靠檢測的背景相比約2°C的溫度差。較小或低-對比目標(biāo)需要更多的周期（因此更接近范圍）。

• 傳感器分辨率和光學(xué)： 如前所述，更細(xì)的像素（較小 p）和更長的焦距 f 增加范圍。同樣，傳感器的調(diào)制傳輸函數(shù)（MTF）和光學(xué)質(zhì)量會影響細(xì)節(jié)的傳遞方式。用約翰遜的話說，更好的光學(xué)（高級MTF）有效地減少了給定任務(wù)的所需周期（自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析).

• 大氣條件： 真正的氣氛減弱紅外信號。雨，霧或灰塵的影響可以大大減少范圍。簡單模型使用啤酒定律（f_t = exp（- r/l_r））在波長處計算傳輸（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）。實證研究表明，即使在IR中，霧氣和嚴(yán)重的天氣也可以大大降低檢測概率（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）。與可見光相比，熱率的水蒸氣少于水蒸氣，但不利天氣仍然會縮短范圍（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變).

• 背景混亂： 高-混亂的背景使檢測更加困難。實驗表明，在“低雜物”場景中，約翰遜的閾值可能小于?0.5個周期以進(jìn)行檢測，但是在50％的檢測中可能需要超過2.5個周期的“高雜物”場景（檢測）（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）。實際上，偽裝或視覺上復(fù)雜的背景通常需要目標(biāo)對比或遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過約翰遜的最低限度。

• 信號- - -噪聲比（SNR）和傳感器噪聲： 熱探測器具有噪聲（NETD）和有限的動態(tài)范圍。弱的熱特征或高傳感器噪聲有效地提高了所需的周期。研究強(qiáng)調(diào)，低SNR的作用像模糊：它降低了圖像質(zhì)量并降低了有效范圍（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變).

這些因素在一起意味著約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)提供了理想化的范圍。任何實用的計算都必須包括大氣透射率，目標(biāo)對比度，傳感器噪聲等。例如，萊昂納多DRS指出，約翰遜的公式假設(shè)“大量信號”（良好的對比度和低噪聲）和清除空氣。通常，現(xiàn)實的范圍方程將簡單公式乘以可見性或傳輸項以說明氣氛。

示例計算

使用上述公式，可以估算給定相機(jī)和目標(biāo)的D/R/I范圍。例如：

• 例子： 一個2m高的人（H_O = 2m）由帶有的熱攝像機(jī)成像 f = 50mm和像素螺距 p = 20μm（= 0.02mm）。使用約翰遜的1 -周期閾值進(jìn)行檢測，

  $$r _ {\ rm det} = \ frac {2 \，\ text {m} \ times 50 \，\ text {mm}} {2 \ times 0.02 \，\ text {mm} \ times {mm} \ times 1} \ times 1} \ oft 2500 \\ oft 2500 \\ oft text {m}。$$

  對于識別（≈3個周期）和識別（≈6個周期），范圍分別為≈833m和≈4.17億（由于$ r \ propto1/n $）。

• 制造商示例： Leonardo DRS應(yīng)用程序注釋給出了人體目標(biāo)（臨界尺寸?0.95m）和具有17μm像素和16.75毫米焦距的攝像頭。對于3 -周期識別任務(wù)，他們計算了約1.57億的50％檢測范圍。 （使用相同的數(shù)字，我們的公式產(chǎn)生$ r \ of（0.95 \ times 16.75）/（2 \ times0.017 \ times3）\ oft157 $ m，與他們的示例匹配。）

• 典型值： 在理想的條件下（良好的對比度，清除空氣），約翰遜的規(guī)則- thumb的規(guī)則可以預(yù)測人類以幾公里為單位的偵查。例如，一個來源引用了?2000m的檢測，?6.67億次識別和約333m的識別（180萬人）（什么是DRI，基于計算是什么？).

這些示例顯示了如何以簡單的算術(shù)直接應(yīng)用約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)。實際上，由于上述因素，實際范圍通常較低。

申請

約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)廣泛用于設(shè)計和評估 熱成像系統(tǒng) 在許多領(lǐng)域：

• 軍事和防御： 夜間的傳感器規(guī)格-視覺示波器，熱瞄準(zhǔn)器和監(jiān)視通常根據(jù)約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)列出D/R/I范圍（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）。夜間目標(biāo)獲取和認(rèn)可（朋友與敵人）依賴于這些估計。許多現(xiàn)場手冊和采購文件都引用了1 - 3 - 6規(guī)則- thumb thumb thumb thubs themed IR瞄準(zhǔn)器。

• 搜救 /安全： 手持或固定的熱攝像機(jī)用于查找失落的人或監(jiān)視周邊，也使用DRI指標(biāo)。例如，救援隊可能需要一個可以 探測 1公里處的人 認(rèn)出 在400m。約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)為此類規(guī)格提供了基準(zhǔn)。

• 監(jiān)視和執(zhí)法： 邊境巡邏，野生動植物監(jiān)測和入侵檢測系統(tǒng)使用這些標(biāo)準(zhǔn)來預(yù)測傳感器可以在晚上撿起人或車輛的距離。 （某些標(biāo)準(zhǔn)將約翰遜任務(wù)正式化；例如，北約在成像要求中使用D，R，I分類。）

在每種情況下，約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)都有助于將傳感器參數(shù)（分辨率，光學(xué)，像素大?。┺D(zhuǎn)化為直觀的性能度量標(biāo)準(zhǔn)（范圍檢測或識別典型目標(biāo)）。

局限性和現(xiàn)代改編

盡管有用，但約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)很重要 限制。這是一個經(jīng)驗，理想化的模型，省略了許多真實的世界效果：

• 簡化條件： 它假定背景均勻，目標(biāo)對比度充足，并且具有良好的校準(zhǔn)觀察者。它不考慮混亂或偽裝。實際上，針對復(fù)雜背景的目標(biāo)可能比約翰遜的名義價值更需要分辨率（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變).

• 忽略環(huán)境影響： 原始標(biāo)準(zhǔn)不包括天氣或大氣衰減。研究強(qiáng)調(diào)了這一點 沒有簡單的模型 完全捕獲霧，雨和煙霧效應(yīng)（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）?，F(xiàn)代系統(tǒng)通常乘以大氣傳輸項或使用經(jīng)驗可見性模型。

• 人為因素： 約翰遜的工作在受控條件下使用了一些訓(xùn)練有素的觀察員。它忽略了觀察者訓(xùn)練，注意力，疲勞等的變化。在實際檢測概率中，個體之間可能存在顯著差異（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變).

• 信號和處理： 該模型將圖像視為僅受幾何（像素和光學(xué)）的限制。它不包含傳感器噪聲（NETD），動態(tài)范圍或圖像處理增強(qiáng)功能。任何船上的銳化或視頻算法都可以改善有效的分辨率，這意味著真正的攝像頭通常優(yōu)于裸露的約翰遜限制。

• 概率重點： 標(biāo)準(zhǔn)定義為?50％的概率。他們沒有描述績效如何通過超出閾值的更高分辨率來提高，也不會捕獲虛假-警報率或ROC曲線。

由于這些差距，現(xiàn)代范圍的性能模型擴(kuò)展了約翰遜的方法。例如，美國陸軍 獲得 方法論根據(jù)更廣泛的測試調(diào)整了周期要求（檢測0.75個周期等）（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）?，F(xiàn)在，許多分析工具現(xiàn)在明確整合MTF，SNR和大氣模型。其中包括啤酒 - 拉姆伯特衰減（如 J -電影/t -遇見 模型（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）或混亂指標(biāo)。其他人則用統(tǒng)計檢測理論代替硬閾值（例如，使用接收器操作特征曲線）。盡管如此，約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)仍然是基礎(chǔ)概念，并且是熱成像范圍的快速訂購指南。

總之，約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)將紅外傳感器的空間分辨率與看到目標(biāo)的實際任務(wù)聯(lián)系起來。通過用“目標(biāo)線對”來表達(dá)檢測，識別和識別，它為工程師提供了一種直接的方法，可以計算給定相機(jī)在理想條件下可以執(zhí)行每個任務(wù)的距離（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）（自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析）。雖然必須在任何詳細(xì)的設(shè)計中考慮到真正的世界因素，但約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)仍然是當(dāng)今大多數(shù)熱攝像機(jī)規(guī)范和性能估算的基礎(chǔ)（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變).

資料來源： 關(guān)鍵定義和價值觀來自約翰遜的原始作品（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）和文獻(xiàn)中的摘要（約翰遜的標(biāo)準(zhǔn)-維基百科）（什么是DRI，基于計算是什么？）。檢測范圍計算遵循成像分析中的薄-鏡頭公式（自動駕駛汽車的基本成像系統(tǒng)分析）。在后續(xù)研究中記錄了環(huán)境和雜物效應(yīng)（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）（約翰遜標(biāo)準(zhǔn)的歷史和演變）。實際示例和假設(shè)來自制造商和技術(shù)報告（什么是DRI，基于計算是什么？).