Cóż, to rozsądne pytanie, ale bez prostej odpowiedzi.Istnieje zbyt wiele czynników, które mogą wpływać na wyniki, takich jak tłumienie w różnych warunkach klimatycznych, czułość detektora termicznego, algorytm obrazowania, szumy punktu martwego i tła oraz docelowa różnica temperatur tła.Na przykład niedopałek papierosa jest lepiej widoczny niż liście na drzewie w tej samej odległości, nawet jeśli jest znacznie mniejszy, ze względu na docelową różnicę temperatur tła.
Odległość wykrywania jest wynikiem kombinacji czynników subiektywnych i obiektywnych.Wiąże się to z psychologią wzrokową obserwatora, doświadczeniem i innymi czynnikami.Aby odpowiedzieć „jak daleko widzi kamera termowizyjna”, musimy najpierw dowiedzieć się, co to oznacza.Na przykład, aby wykryć cel, podczas gdy A myśli, że widzi go wyraźnie, B może nie.Dlatego musi istnieć obiektywny i ujednolicony standard oceny.
Kryteria Johnsona
Johnson porównał problem wykrywania oka z parami linii zgodnie z eksperymentem.Para linii to odległość przebiegająca przez równoległe jasne i ciemne linie na granicy ostrości wzroku obserwatora.Para linii odpowiada dwóm pikselom.Wiele badań wykazało, że możliwe jest określenie zdolności rozpoznawania celu przez system kamery termowizyjnej na podczerwień za pomocą par linii bez uwzględniania natury celu i defektów obrazu.
Obraz każdego celu w płaszczyźnie ogniskowej zajmuje kilka pikseli, co można obliczyć na podstawie rozmiaru, odległości między celem a kamerą termowizyjną oraz chwilowego pola widzenia (IFOV).Stosunek wielkości celu (d) do odległości (L) nazywany jest kątem apertury.Można go podzielić przez IFOV, aby uzyskać liczbę pikseli zajmowanych przez obraz, czyli n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD).Widać, że im większa ogniskowa, tym więcej punktów pierwszych zajmuje obraz docelowy.Według kryterium Johnsona odległość wykrywania jest większa.Z drugiej strony im większa ogniskowa, tym mniejszy kąt pola i wyższy koszt.
Możemy obliczyć, jak daleko może być widoczny określony obraz termiczny na podstawie minimalnych rozdzielczości zgodnie z kryteriami Johnsona:
Wykrywanie – obiekt jest obecny: 2 +1/-0,5 piks.
Rozpoznawanie – rozpoznaje się typ obiektu, osoba vs. samochód: 8 +1,6/-0,4 pikseli
Identyfikacja – można rozpoznać konkretny przedmiot, kobieta kontra mężczyzna, konkretny samochód: 12,8 +3,2/-2,8 pikseli
Pomiary te dają 50% prawdopodobieństwo dyskryminowania obiektu przez obserwatora do określonego poziomu.
Czas publikacji: 23.11.-2021