Johnsons kriterier f?r uppt?ckt och erk?nnande av termisk avbildning

Historisk bakgrund: I slutet av 1950 -talet genomf?rde John W. Johnson fr?n den amerikanska armén banbrytande experiment med natt - Vision Bildf?rst?rkare f?r att kvantifiera hur mycket bilddetalj som beh?vs f?r olika visuella uppgifter (Johnsons kriterier - Wikipedia). I sitt papper 1958 “Analys av bildformningssystem”, Johnson rapporterade empiriska tr?sklar (i linjepar p? ett m?l) som kr?vs f?r olika uppgifter (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Johnsons kriterier - Wikipedia). Detta blev k?nt som Johnsons kriterier. Den revolutionerade sensordesignen genom att l?ta ingenj?rer f?ruts?ga hur l?ngt bort ett m?l kunde ses, erk?nts eller identifieras under givna f?rh?llanden (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Johnsons kriterier - Wikipedia). Med hj?lp av dessa kriterier utvecklades m?nga prediktiva modeller f?r att betygs?tta sensorprestanda under olika driftsf?rh?llanden (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Johnsons kriterier - Wikipedia).

Uppgifter, erk?nnande och identifiering (DRI)

Johnsons kriterier definierar tre prim?ra visuella uppgifter:

• Uppt?ckt: Observat?ren m?rker helt enkelt att ett objekt ?r n?rvarande. (P? denna niv? kanske man bara ser en "klump" eller f?r?ndring i scenen.) Johnson fann att detektering kr?vdes ungef?r 1,0 ± 0,25 linjepar ?ver ett m?l (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Erk?nnande: Observat?ren kan ber?tta f?r den allm?nna typen av objekt (till exempel skilja en person fr?n ett fordon). Detta kr?ver mer detaljer - ursprungligen om 4,0 ± 0,8 linjepar (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Identifiering: Observat?ren kan identifiera det specifika objektet (t.ex. en viss fordonsmodell eller en specifik person). Detta ?r den sv?raste uppgiften som kr?ver om 6,4 ± 1,5 linjepar (Johnsons kriterier - Wikipedia).

(Johnson noterade ocks? ett mellanliggande "orientering" -steg vid ~ 1,4 linjepar (Johnsons kriterier - Wikipedia), men moderna diskussioner fokuserar ofta p? DRI -uppgifterna.) I praktiska tekniska termer motsvarar ett linjepar cirka tv? bildpixlar ?ver m?let (Johnsons kriterier - Wikipedia). I moderna termiska avbildningsspecifikationer avrundas dessa tr?sklar ofta till 1, 3 och 6 cykler f?r 50% sannolikhet f?r att utf?ra uppgiften (Vad ?r DRI, och vad ?r det baserat p? f?r ber?kning?).

(Gratis man silhuettvektor konst - Ladda ner 17.246+ Man Silhouette Icons & Graphics - Pixabay) Figur: Ett m?nskligt - format m?l under observation. P? l?ngtg?ende, M?let producerar bara en m?rk silhuett (tillr?ckligt f?r detektion); N?r uppl?sningen (eller n?rheten) ?kar dyker upp ansikts- och kl?dfunktioner, vilket m?jligg?r erk?nnande och i slut?ndan full identifiering. Johnsons kriterier kvantifierar hur m?nga linjepar av detaljer som beh?vs i varje steg (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Vad ?r DRI, och vad ?r det baserat p? f?r ber?kning?).

Johnsons kriterier (uppl?sningstr?sklar)

Johnsons ursprungliga kriterier sammanfattas ofta enligt f?ljande f?r en 50% framg?ngsgrad f?r varje uppgift (Johnsons kriterier - Wikipedia):

• Detektion (objekt n?rvaro): ~ 1,0 linjepar p? m?l (50% sannolikhet) (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Erk?nnande (objektklass): ~ 4,0 linjepar p? m?l (Johnsons kriterier - Wikipedia).

• Identifiering (specifikt objekt): ~ 6.4 Linjepar p? m?l (Johnsons kriterier - Wikipedia).

Dessa v?rden antar h?gt m?l - Bakgrundskontrast och en idealisk observat?r. (Varje linjepar ?r lika med tv? sensorpixlar, s? t.ex. 1,0 linjepar ≈ 2 pixlar ?ver m?lbredden (Johnsons kriterier - Wikipedia).) M?nga system citerar f?renklat "DRI" -nummer p? 1 - 3 - 6 cykler (linjepar) f?r detektion - Erk?nnande - Identifiering, respektive (Vad ?r DRI, och vad ?r det baserat p? f?r ber?kning?). Till exempel anv?nder en NATO -riktlinje ungef?r 1 cykel f?r detektion, 3 f?r erk?nnande och 6 f?r identifiering (Vad ?r DRI, och vad ?r det baserat p? f?r ber?kning?). (Den amerikanska arméns uppdaterade F?RV?RVA Kriterier anv?nder till och med 0,75, 1,5, 3 och 6 cykler f?r att uppt?cka, klassificera, erk?nna, identifiera, ?terspegla f?rfinade uppgifter (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna).)

Johnsons kriterier uttrycks ofta sannolikt: givet N Cykler i m?l finns det en motsvarande sannolikhet f?r att korrekt utf?ra varje uppgift (vanligtvis sigmoid - som med 50% vid de tabellerade tr?sklarna). Det anv?nds emellertid oftast som en "tumregel" som h?nf?r sig till n?dv?ndig uppl?sning till uppgiften.

Matematisk grund (uppl?sning och intervall)

De Antal l?sbara cykler ?ver ett m?l beror p? m?lets storlek, intervall, sensoroptik och pixelstorlek. F?r en enkel pinhole eller tunn linsmodell (liten - vinkel approximation) hittar man (Grundl?ggande avbildningssystemanalys f?r autonoma fordon):

d?r n ?r antalet cykler p? m?let, h_o ?r m?lets karakteristiska storlek (m), f ?r linsens br?nnvidd (samma enheter som pixel tonh?jd), p ?r pixelh?jden (avst?ndet mellan pixelcentra) och R ?r intervallet till m?let. Denna formel f?ngar intuitiva effekter: ett st?rre m?l (eller l?ngre br?nnvidd) ?kar nmedan en st?rre pixel eller l?ngre r?ckvidd minskar n (Grundl?ggande avbildningssystemanalys f?r autonoma fordon). Om N cykler kr?vs (fr?n Johnsons tabell) f?r en viss uppgift, uppt?cktsomr?de kan l?sas som

Till exempel f?rdubblar du m?lstorleken eller br?nnvidden f?rdubblar detekteringsomr?det f?r ett fast N (Grundl?ggande avbildningssystemanalys f?r autonoma fordon). P? samma s?tt f?rdubblar halvering av pixelh?jden (dvs. h?gre sensoruppl?sning) intervallet. Dessa formler anv?nds ofta av termiska kameraspecifikationer f?r att uppskatta D/R/I -intervall under idealiska f?rh?llanden.

Faktorer som p?verkar detekteringsomr?det

Den enkla intervallformeln ovan antar perfekt kontrast och tydliga f?rh?llanden. I praktiken p?verkar m?nga faktorer detekterings- och erk?nnandeomr?det:

• M?lstorlek och kontrast: St?rre (h?gre eller bredare) m?l ?r synliga p? st?rre avst?nd; P? liknande s?tt ?r ett m?l med h?gre infrar?d kontrast (t.ex. varmare kontra svalare ?n bakgrund) l?ttare att uppt?cka. F?r termiska kameror ?r ett vanligt antagande en temperaturskillnad fr?n 2 ° C fr?n bakgrund f?r tillf?rlitlig detektion. Mindre eller l?ga - Kontrastm?l kr?ver fler cykler (d?rmed n?rmare intervall).

• Sensoruppl?sning och optik: Som anges, finare pixlar (mindre p) och l?ngre br?nnvidd f ?ka intervallet. Sensorns modulerings?verf?ringsfunktion (MTF) och den optiska kvaliteten p?verkar ocks? hur v?l detaljer ?verf?rs. Med Johnsons ord, b?ttre optik (h?gre MTF) minskar effektivt de erforderliga cyklerna f?r en given uppgift (Grundl?ggande avbildningssystemanalys f?r autonoma fordon).

• Atmosf?riska f?rh?llanden: Verkliga atmosf?rer d?mpar infrar?da signaler. Effekter av regn, dimma eller damm kan kraftigt minska r?ckvidden. Enkla modeller anv?nder Beer's Law (f_t = exp (- r/l_r)) att ber?kna ?verf?ring vid v?gl?ngden (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna). Empiriska studier visar att dimma och tungt v?der kan drastiskt l?gre detekteringssannolikhet, ?ven i IR (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna). Termisk IR lider mindre av vatten?nga ?n synligt ljus, men negativt v?der f?rkortar fortfarande r?ckvidden betydligt (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna) (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna).

• Bakgrundsk?rning: En h?g - r?rig bakgrund g?r detekteringen sv?rare. Experiment visar att i "l?ga r?riga" scener kan Johnsons tr?sklar vara s? sm? som ~ 0,5 cykler f?r detektering, men i "h?ga r?ror" kan scener ?ver 2,5 cykler beh?vas f?r 50% uppt?ckt (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna). I praktiken kr?ver en kamouflerad eller visuellt komplex bakgrund ofta m?lkontrast eller uppl?sning l?ngt ?ver Johnsons nakna minimum.

• Signal - till - brusf?rh?llande (SNR) och sensorbrus: Termiska detektorer har brus (NETD) och begr?nsat dynamiskt intervall. En svag termisk signatur eller h?g sensorbrus h?jer effektivt de n?dv?ndiga cyklerna. Studier betonar att l?g SNR fungerar som osk?rpa: det f?rs?mrar bildkvaliteten och minskar ett effektivt intervall (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna).

Tillsammans inneb?r dessa faktorer att Johnsons kriterier ger idealiserade intervall. Varje praktisk ber?kning m?ste inkludera atmosf?risk transmittans, m?lkontrast, sensorbrus, etc. Till exempel konstaterar Leonardo DRS att Johnsons formler antar "massor av signal" (bra kontrast och l?g brus) och klar luft. I allm?nhet multiplicerar ett realistiskt intervallekvation den enkla formeln med en synlighet eller ?verf?ringsterm f?r att redog?ra f?r atmosf?r.

Exempelber?kningar

Med hj?lp av ovanst?ende formler kan man uppskatta D/R/I -intervall f?r en given kamera och m?l. Till exempel:

• Exempel: En 2 m l?ng person (h_o = 2m) avbildad av en termisk kamera med f = 50mm och pixelh?jd p = 20 um (= 0,02 mm). Anv?nda Johnsons 1 - Cykeltr?skel f?r detektion,

  $$R _ {\ rm det} = \ frac {2 \, \ text {m} \ g?nger 50 \, \ text {mm}} {2 \ g?nger 0,02 \, \ text {mm} \ g?nger 1 \ ca ca 2500 \ \ text {m}.$$

  F?r erk?nnande (≈3 cykler) och identifiering (≈6 cykler) blir intervallen ≈833m respektive ≈417m (sedan $ r \ propo1/n $).

• Tillverkarens exempel: En Leonardo DRS -applikationsnotering ger ett m?nskligt m?l (kritisk dimension ~ 0,95 m) och en kamera med 17 um pixlar och 16,75 mm br?nnvidd. F?r 3 - Cykeligenk?nningsuppgiften ber?knar de ett 50% detekteringsomr?de p? cirka 157 m. (Med samma siffror ger v?r formel $ r \ ca (0,95 \ g?nger 16,75)/(2 \ Times0.017 \ Times3) \ ca157 $ m, matchar deras exempel.)

• Typiska v?rden: Under idealiska f?rh?llanden (god kontrast, klar luft), f?ruts?ger Johnsons regel - tummen uppt?ckt av en m?nniska ut till i storleksordningen n?gra kilometer. Till exempel citerar en k?lla ~ 2000m uppt?ckt, ~ 667m erk?nnande och ~ 333m identifiering f?r en 1,8 m person (Vad ?r DRI, och vad ?r det baserat p? f?r ber?kning?).

Dessa exempel visar hur Johnsons kriterier kan till?mpas direkt med enkel aritmetik. Faktiska intervall i praktiken ?r ofta l?gre p? grund av de faktorer som n?mns ovan.

Ans?kningar

Johnsons kriterier anv?nds allm?nt vid utformning och utv?rdering termisk avbildningssystem ?ver m?nga f?lt:

• Milit?r och f?rsvar: Sensorspecifikationer f?r natt - Vision Scopes, Thermal Sights and Surveillance listar ofta D/R/I -intervall baserat p? Johnsons kriterier (Johnsons kriterier - Wikipedia). M?lf?rv?rv och erk?nnande (v?n vs fiende) p? natten f?rlitar sig p? dessa uppskattningar. M?nga f?lthandb?cker och upphandlingsdokument h?nvisar till 1 - 3 - 6 -regeln - av - tummen f?r vapen - monterade IR -sev?rdheter.

• S?k och r?ddning / s?kerhet: Handh?llna eller monterade termiska kameror som anv?nds f?r att hitta f?rlorade personer, eller ?vervaka perimetrar, anv?nder ocks? DRI -m?tningar. Till exempel kan r?ddningsteam kr?va en kamera som kan uppt?cka en m?nniska p? 1 km och erk?nna vid 400 meter. Johnsons kriterier ger en baslinje f?r s?dana specifikationer.

• ?vervakning och brottsbek?mpning: Gr?nspatrull, ?vervakning av djurliv och intr?ngsdetektering anv?nder dessa kriterier f?r att f?ruts?ga hur l?ngt bort en sensor kan h?mta en person eller ett fordon p? natten. (Vissa standarder formaliserar Johnson -uppgifterna; t.ex. Nato anv?nder D, R, I -klassificeringar i avbildningskrav.)

I b?da fallen hj?lper Johnsons kriterier att ?vers?tta sensorparametrar (uppl?sning, optik, pixelstorlek) till en intuitiv prestationsmetrisk (intervall f?r att uppt?cka eller identifiera ett typiskt m?l).

Begr?nsningar och moderna anpassningar

Trots dess anv?ndbarhet har Johnsons kriterier viktiga begr?nsningar. Det ?r en empirisk, idealiserad modell som utel?mnar m?nga verkliga v?rldseffekter:

• F?renklade f?rh?llanden: Den antar en enhetlig bakgrund, riklig m?lkontrast och en v?l - kalibrerad observat?r. Det st?r inte f?r r?ran eller kamouflage. I praktiken kan ett m?l mot en komplex bakgrund kr?va mer uppl?sning ?n Johnsons nominella v?rden (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna).

• Ignorerar milj?effekter: De ursprungliga kriterierna inkluderar inte v?der eller atmosf?risk d?mpning. Studier betonar det Ingen enkel modell f?ngar helt dimma, regn och r?keffekter (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna) (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna). Moderna system multiplicerar ofta med en atmosf?risk ?verf?ringsterm eller anv?nder empiriska synlighetsmodeller.

• M?nskliga faktorer: Johnsons arbete anv?nde n?gra utbildade observat?rer under kontrollerade f?rh?llanden; Det ignorerar variationer i observat?rstr?ning, uppm?rksamhet, tr?tthet osv. Det kan finnas betydande skillnader mellan individer i faktisk detektionssannolikhet (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna).

• Signal och bearbetning: Modellen behandlar bilden som om den endast ?r begr?nsad av geometri (pixlar och optik). Det inneh?ller inte sensorbrus (NETD), dynamiskt intervall eller f?rb?ttringar av bildbehandling. Eventuella sk?rningar om ombord eller videoalgoritmer kan f?rb?ttra effektiv uppl?sning, vilket inneb?r att verkliga kameror ofta ?vertr?ffar de nakna Johnson -gr?nserna.

• Sannolikhetsfokus: Kriterierna definieras f?r ~ 50% sannolikhet. De beskriver inte hur prestanda f?rb?ttras med mer uppl?sning ut?ver tr?skeln, och de f?ngar inte heller falska - larmfrekvens eller ROC -kurvor.

P? grund av dessa luckor utvidgar moderna prestationsmodeller Johnsons strategi. Till exempel den amerikanska armén F?RV?RVA Metodik justerar cykelkraven (0,75 cykler f?r detektion etc.) baserat p? mer omfattande testning (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna). M?nga analysverktyg integrerar nu MTF-, SNR- och atmosf?riska modeller uttryckligen. Vissa inkluderar ?l - Lambert d?mpning (som i J - film/T - Met modeller (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna)) eller r?rliga m?tv?rden. Andra ers?tter h?rda tr?sklar med statistisk detekteringsteori (t.ex. med hj?lp av mottagarens operativa karakteristiska kurvor). Men Johnsons kriterier ?r fortfarande ett grundl?ggande koncept och en snabb f?rsta - Best?llningsguide till termisk avbildning.

Sammanfattningsvis, Johnsons kriterier kopplar den rumsliga uppl?sningen av en infrar?d sensor till de praktiska uppgifterna att se ett m?l. Genom att uttrycka uppt?ckt, erk?nnande och identifiering i termer av "linjepar p? m?l", ger det ingenj?rer ett enkelt s?tt att ber?kna hur l?ngt en given kamera kan utf?ra varje uppgift under idealiska f?rh?llanden (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Grundl?ggande avbildningssystemanalys f?r autonoma fordon). Medan man m?ste redog?ra f?r verkliga - v?rldsfaktorer i n?gon detaljerad design, underst?djer Johnsons kriterier fortfarande de flesta termiska kamerapecifikationer och prestationsber?kningar idag (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna).

K?llor: Viktiga definitioner och v?rden kommer fr?n Johnsons ursprungliga arbete (Johnsons kriterier - Wikipedia) och sammanfattningar i litteraturen (Johnsons kriterier - Wikipedia) (Vad ?r DRI, och vad ?r det baserat p? f?r ber?kning?). Ber?kningar av detekteringsomr?de F?lj de tunna linsformlerna i avbildningsanalys (Grundl?ggande avbildningssystemanalys f?r autonoma fordon). Milj?- och r?riga effekter dokumenteras i uppf?ljningsstudier (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna) (Historia och utveckling av Johnson -kriterierna). Praktiska exempel och antaganden kommer fr?n tillverkare och tekniska rapporter (Vad ?r DRI, och vad ?r det baserat p? f?r ber?kning?).