Nos, ez egy ésszerű kérdés, de nincs rá egyszerű válasz.Túl sok tényező befolyásolja az eredményeket, mint például a csillapítás különböző éghajlati viszonyok között, a hőérzékelő érzékenysége, a képalkotó algoritmus, a holtponti és háttérzajok, valamint a cél háttérhőmérséklet-különbség.Például egy cigarettacsikk jobban látható, mint a fa levelei azonos távolságban, még akkor is, ha az sokkal kisebb, a célhőmérséklet-különbség miatt.
Az észlelési távolság szubjektív és objektív tényezők kombinációjának eredménye.Összefügg a megfigyelő vizuális pszichológiájával, tapasztalataival és egyéb tényezőkkel.A „meddig lát egy hőkamera” megválaszolásához először is meg kell találnunk, mit jelent ez.Például, hogy észleljen egy célpontot, miközben A úgy gondolja, hogy tisztán látja, B viszont nem.Ezért objektív és egységes értékelési standardnak kell lennie.
Johnson kritériumai
Johnson összehasonlította a szemészlelési problémát a kísérlet szerinti vonalpárokkal.A vonalpár a párhuzamos világos és sötét vonalak közötti távolság a megfigyelő látásélességének határán.Egy vonalpár két pixelnek felel meg.Számos tanulmány kimutatta, hogy az infravörös hőkamerás rendszer célfelismerési képessége vonalpárok használatával meghatározható anélkül, hogy figyelembe vennénk a cél és a képhibák természetét.
Az egyes célpontok képe a fókuszsíkban néhány pixelt foglal el, ami a méretből, a cél és a hőkamerás távolságból, valamint a pillanatnyi látómezőből (IFOV) számítható.A célméret (d) és a távolság (L) arányát nyílásszögnek nevezzük.Az IFOV-val osztva megkapjuk a kép által elfoglalt pixelek számát, azaz n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD).Látható, hogy minél nagyobb a fókusztávolság, annál több főpontot foglal el a célkép.A Johnson-kritérium szerint az észlelési távolság messzebb van.Másrészt minél nagyobb a gyújtótávolság, annál kisebb a térszög, és annál magasabb a költség.
A Johnson-kritériumok szerinti minimális felbontások alapján kiszámíthatjuk, hogy egy adott hőkép milyen messzire látható:
Észlelés – egy objektum jelen van: 2 +1/-0,5 pixel
Felismerés – a típustárgy felismerhető, személy vs. autó: 8 +1,6/-0,4 pixel
Azonosítás – egy konkrét tárgy felismerhető, nő kontra férfi, konkrét autó: 12,8 +3,2/-2,8 pixel
Ezek a mérések 50%-os valószínűséget adnak annak, hogy a megfigyelő egy objektumot a meghatározott szintig megkülönböztet.
Feladás időpontja: 2021.11.23