Pa, ovo je razumno pitanje, ali nema jednostavnog odgovora. Previše je faktora koji bi mogli utjecati na rezultate, kao što su slabljenje u različitim klimatskim uvjetima, osjetljivost termalnog detektora, algoritam snimanja, mrtva tačka i šum u pozadini, te razlika u temperaturi pozadine cilja. Na primjer, opušak cigarete se jasnije vidi nego lišće na drvetu na istoj udaljenosti, čak i ako je mnogo manje, zbog razlike u temperaturi pozadine cilja.
Udaljenost detekcije je rezultat kombinacije subjektivnih i objektivnih faktora. Povezana je s vizualnom psihologijom, iskustvom i drugim faktorima posmatrača. Da bismo odgovorili na pitanje „koliko daleko može vidjeti termalna kamera“, prvo moramo saznati šta to znači. Na primjer, da bi se detektovala meta, dok A misli da je može jasno vidjeti, B možda ne misli. Stoga mora postojati objektivan i jedinstven standard evaluacije.
Johnsonovi kriteriji
Johnson je uporedio problem detekcije oka sa parovima linija prema eksperimentu. Par linija je udaljenost koja se proteže preko paralelnih svijetlih i tamnih linija na granici vidne oštrine posmatrača. Par linija je ekvivalent dva piksela. Mnoge studije su pokazale da je moguće odrediti sposobnost prepoznavanja cilja infracrvenim termovizijskim sistemom korištenjem parova linija bez razmatranja prirode cilja i nedostataka na slici.
Slika svake mete u fokalnoj ravni zauzima nekoliko piksela, što se može izračunati na osnovu veličine, udaljenosti između mete i termovizijske kamere i trenutnog vidnog polja (IFOV). Odnos veličine mete (d) i udaljenosti (L) naziva se ugao otvora blende. Može se podijeliti sa IFOV da bi se dobio broj piksela koje zauzima slika, tj. n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD). Može se vidjeti da što je veća fokalna daljina, to slika mete zauzima više primarnih tačaka. Prema Johnsonovom kriteriju, udaljenost detekcije je veća. S druge strane, što je veća fokalna daljina, to je manji ugao vidnog polja i veća je cijena.
Možemo izračunati koliko daleko određena termalna slika može vidjeti na osnovu minimalnih rezolucija prema Johnsonovim kriterijima, koje su:
Detekcija – prisustvo objekta: 2 +1/-0,5 piksela
Prepoznavanje – tip objekta se može prepoznati, osoba u odnosu na automobil: 8 +1,6/-0,4 piksela
Identifikacija – može se prepoznati određeni objekt, žena naspram muškarca, određeni automobil: 12,8 +3,2/-2,8 piksela
Ova mjerenja daju 50% vjerovatnoće da će posmatrač razlikovati objekat do određenog nivoa.
Vrijeme objave: 23. novembar 2021.