Noh, see on mõistlik küsimus, kuid sellele pole lihtsat vastust.Tulemusi võib mõjutada liiga palju tegureid, nagu sumbumine erinevates kliimatingimustes, termodetektori tundlikkus, pildistamisalgoritm, surnud punkti ja taustamüra ning sihttausta temperatuuri erinevus.Näiteks sigaretikoni on sihtfoontemperatuuri erinevuse tõttu paremini näha kui samal kaugusel olevad puu lehed, isegi kui see on palju väiksem.
Tuvastamiskaugus on subjektiivsete ja objektiivsete tegurite kombinatsiooni tulemus.See on seotud vaatleja visuaalse psühholoogia, kogemuse ja muude teguritega.Et vastata küsimusele "kui kaugele termokaamera näeb", tuleb kõigepealt välja selgitada, mida see tähendab.Näiteks sihtmärgi tuvastamiseks, kui A arvab, et näeb seda selgelt, siis B ei pruugi seda teha.Seetõttu peab olema objektiivne ja ühtne hindamisstandard.
Johnsoni kriteeriumid
Johnson võrdles katse järgi silma tuvastamise probleemi joonepaaridega.Joonepaar on paralleelsete heledate ja tumedate joonte vaheline kaugus vaatleja nägemisteravuse piiril.Joonepaar võrdub kahe piksliga.Paljud uuringud on näidanud, et infrapuna termokaamera süsteemi sihtmärgi tuvastamise võimet on võimalik määrata joonepaare kasutades, võtmata arvesse sihtmärgi ja kujutise defektide olemust.
Iga sihtmärgi kujutis fookustasandil võtab enda alla paar pikslit, mida saab arvutada suuruse, sihtmärgi ja termokaamera vahelise kauguse ning hetkelise vaatevälja (IFOV) järgi.Sihtmärgi suuruse (d) ja kauguse (L) suhet nimetatakse avanurgaks.Selle saab jagada IFOV-ga, et saada pildil hõivatud pikslite arv, st n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD).On näha, et mida suurem on fookuskaugus, seda rohkem põhipunkte sihtpilt hõivab.Johnsoni kriteeriumi järgi on tuvastamiskaugus kaugemal.Teisest küljest, mida suurem on fookuskaugus, seda väiksem on välja nurk ja seda suurem on selle maksumus.
Saame arvutada, kui kaugele konkreetne termopilt näeb, lähtudes Johnsoni kriteeriumide minimaalsetest eraldusvõimetest:
Tuvastamine – objekt on olemas: 2 +1/-0,5 pikslit
Äratundmine – tüüpobjekt on eristatav, inimene vs auto: 8 +1,6/-0,4 pikslit
Identifitseerimine – on eristatav konkreetne objekt, naine vs mees, konkreetne auto: 12,8 +3,2/-2,8 pikslit
Need mõõtmised annavad 50% tõenäosusega, et vaatleja eristab objekti määratud tasemele.
Postitusaeg: 23.11.2021