Koliko daleko mogu da vidim sa termalnom kamerom?

Pa, ovo je razumno pitanje, ali bez jednostavnog odgovora.Previše je faktora koji bi uticali na rezultate, kao što su slabljenje u različitim klimatskim uslovima, osetljivost termičkog detektora, algoritam snimanja, mrtve tačke i pozadinske buke, i ciljna razlika u pozadinskoj temperaturi.Na primjer, opušak cigarete se jasnije vidi nego lišće na drvetu na istoj udaljenosti čak i ako je mnogo manje, zbog ciljane pozadinske temperaturne razlike.
Udaljenost detekcije rezultat je kombinacije subjektivnih i objektivnih faktora.Vezano je za vizualnu psihologiju posmatrača, iskustvo i druge faktore.Da bismo odgovorili na pitanje „koliko daleko može da vidi termalna kamera“, prvo moramo saznati šta to znači.Na primjer, da otkrije metu, dok A misli da je može jasno vidjeti, B možda ne.Stoga mora postojati objektivan i jedinstven standard evaluacije.

Džonsonovi kriterijumi
Johnson je uporedio problem detekcije oka s parovima linija prema eksperimentu.Par linija je rastojanje na granici vidne oštrine posmatrača preko paralelnih svetlih i tamnih linija.Par linija je ekvivalent dva piksela.Mnoga istraživanja su pokazala da je moguće odrediti sposobnost prepoznavanja cilja infracrvenog termovizijskog sistema korištenjem parova linija bez razmatranja prirode cilja i defekata slike.

Slika svake mete u fokalnoj ravni zauzima nekoliko piksela, koji se mogu izračunati iz veličine, udaljenosti između mete i termovizira i trenutnog vidnog polja (IFOV).Odnos veličine mete (d) i udaljenosti (L) naziva se ugao otvora blende.Može se podijeliti sa IFOV kako bi se dobio broj piksela koje zauzima slika, odnosno n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD).Može se vidjeti da što je veća žižna daljina, to više primarnih tačaka zauzima ciljna slika.Prema Johnsonovom kriteriju, udaljenost detekcije je veća.S druge strane, što je veća žižna daljina, manji je ugao polja, a troškovi bi bili veći.

Možemo izračunati koliko daleko određena termalna slika može vidjeti na osnovu minimalnih rezolucija prema Johnsonovim kriterijima:

Detekcija – objekat je prisutan: 2 +1/-0,5 piksela
Prepoznavanje – tip objekta se može razaznati, osoba naspram automobila: 8 +1,6/-0,4 piksela
Identifikacija – može se razaznati određeni predmet, žena nasuprot muškarca, određeni automobil: 12,8 +3,2/-2,8 piksela
Ova mjerenja daju 50% vjerovatnoće da će posmatrač razlikovati objekat do određenog nivoa.