Cách tính toán phạm vi phát hiện, nhận dạng và nhận dạng EO/IR

Máy ảnh tầm xa bảng dữ liệu thường trình bày một khoảng cách tiêu đề: phát hiện lên đến một số km nhất định, nhận dạng ở khoảng cách ngắn hơn và nhận dạng ở khoảng cách khác. Những số liệu đó trông có vẻ dễ so sánh nhưng chúng có thể gây hiểu nhầm trừ khi mọi nhà cung cấp sử dụng cùng một mục tiêu, bầu không khí, tiêu chí xác suất và mô hình chất lượng hình ảnh.

Dải EO/IR không phải là thuộc tính riêng của ống kính. Nó là kết quả của một chuỗi hình ảnh bao gồm kích thước mục tiêu, tiêu cự, khoảng cách cảm biến, độ phân giải cảm biến, truyền ánh sáng quang học, suy giảm khí quyển, độ tương phản giữa mục tiêu và nền, ổn định, xử lý hình ảnh, điều kiện hiển thị và người quan sát hoặc thuật toán phân loại.

Hướng dẫn này cung cấp một cách minh bạch để kiểm tra các cấu hình camera và, quan trọng hơn, giải thích những gì phải được xác minh trong quá trình mua sắm và kiểm tra nghiệm thu.

 

1. Detection, Recognition và Identification là các nhiệm vụ khác nhau

cấp độ DRI	Câu hỏi về hoạt động	Ví dụ
Phát hiện	Có một vật liên quan nào có mặt không?	Một vật thể ấm áp có thể nhìn thấy trên nền.
Recognition	Nó thuộc loại chung nào?	Người điều hành có thể phân biệt một người với một phương tiện.
Identification	Đó là thành viên hay loại phụ nào?	Người vận hành có thể nhận dạng một xe bán tải thay vì một phương tiện chung, tùy thuộc vào định nghĩa nhiệm vụ đã thỏa thuận.

Những định nghĩa này phải được viết vào yêu cầu. “Nhận dạng” có thể có nhiều ý nghĩa khác nhau đối với cơ quan điều hành biên giới, chính quyền cảng, sân bay hoặc đội an ninh công nghiệp. Nhận dạng khuôn mặt, phân loại loại phương tiện và xác nhận rằng mục tiêu đang mang vật thể đòi hỏi độ chi tiết hình ảnh rất khác nhau.

2. Bắt đầu với Lấy mẫu Góc: IFOV

Trường nhìn tức thời (IFOV) là góc được đại diện bởi một điểm ảnh cảm biến. Trong phép xấp xỉ góc nhỏ:

IFOV (radian trên mỗi pixel) ≈ Khoảng cách điểm ảnh ÷ Tiêu cự Kích thước mẫu mặt đất trên mỗi pixel ≈ Khoảng cách × IFOV Số pixel trên Mục tiêu ≈ Kích thước Mục tiêu ÷ (Khoảng cách × IFOV)

Tất cả kích thước phải sử dụng đơn vị nhất quán. Ví dụ, bước điểm ảnh 12 µm tương đương 12 × 10⁻⁶ m. Tiêu cự 300 mm tương đương 0.300 m.

Phép tính này ước lượng việc lấy mẫu hình học. Nó chưa bao gồm mờ, truyền chức năng quang học, khí quyển, nhiễu, độ tương phản, ổn định hoặc xử lý hình ảnh.

 

3. Ví dụ Bậc Nhất đã Thực hiện

Giả sử một camera nhiệt không làm mát với:

• Bộ cảm biến: 640 × 512 pixel
• Khoảng cách điểm ảnh: 12 µm
• Tiêu cự: 300 mm
• Kích thước mục tiêu điển hình: chiều cao người 1,8 m
• Phạm vi: 5.000 m

IFOV ≈ 12 × 10⁻⁶ m ÷ 0,300 m = 40 µrad/pixel Kích thước dự kiến trên mỗi pixel ở 5 km ≈ 5.000 × 40 µrad = 0,20 m/pixel Số điểm ảnh trên chiều cao mục tiêu 1,8 m ≈ 1,8 ÷ 0,20 = 9 điểm ảnh

Chín pixel trên chiều cao mục tiêu có thể đủ để phát hiện trong một cảnh thuận lợi, nhưng nó không tự động chứng minh sự nhận dạng hoặc nhận dạng. Định hướng mục tiêu, độ tương phản nhiệt, mờ và truyền khí quyển có thể làm giảm thông tin hữu ích. Nếu kích thước mục tiêu quan trọng là chiều rộng chứ không phải chiều cao thì số pixel có thể thấp hơn nhiều.

4. Tiêu chí Johnson: Điểm khởi đầu hữu ích, không phải là đảm bảo tuyệt đối

Tiêu chí kiểu Johnson liên quan đến số chu kỳ có thể phân giải được trên phạm vi quan trọng của mục tiêu với khả năng người quan sát là con người phát hiện, nhận dạng hoặc nhận dạng. Chúng vẫn được tham khảo rộng rãi vì chúng cung cấp một cầu nối đơn giản giữa kích thước góc mục tiêu và nhiệm vụ phân biệt đối xử.

Tuy nhiên, các tiêu chí Johnson xuất phát từ một thời kỳ hình ảnh trước đây. Các cảm biến lấy mẫu hiện đại, cải tiến kỹ thuật số, nén, nhiễu màu và phân tích AI có thể hoạt động khác nhau. Các nhà nghiên cứu của Quân đội Hoa Kỳ đã phát triển chỉ số Hiệu suất Nhiệm vụ Nhắm mục tiêu một phần vì các tiêu chí cổ điển không mô phỏng đầy đủ các thiết bị hình ảnh hiện đại.

Đối với việc mua sắm, cách tiếp cận an toàn là:

1. Nêu chính xác nhiệm vụ và mục tiêu DRI.
2. Nêu mức xác suất hoặc quy tắc đậu/rớt.
3. Hiển thị các chu kỳ hoặc điểm ảnh giả định trên mục tiêu.
4. Áp dụng các tổn thất quang học, khí quyển và xử lý tín hiệu.
5. Xác thực bằng hình ảnh đã ghi lại hoặc thử nghiệm thực địa có kiểm soát.

5. Tại sao Chỉ Số Lượng Pixel Đánh Giá Quá Cao Phạm Vi

Mờ quang học và MTF

Một lưới điểm ảnh không đảm bảo rằng các chi tiết tinh vi sẽ đến được bộ cảm biến. Chất lượng ống kính, tiêu cự, hiện tượng nhiễu xạ, phản ứng của bộ cảm biến và mờ do chuyển động làm giảm độ tương phản ở các tần số không gian cao hơn. Do đó, hai hệ thống có cùng tiêu cự và khoảng cách điểm ảnh của bộ cảm biến có thể tạo ra các chi tiết sử dụng khác nhau.

Suy giảm khí quyển

Hiệu suất EO/IR tầm xa bị ảnh hưởng mạnh bởi độ ẩm, lượng khí aerosol, sương mù, mưa, bụi, hơi nước biển và sự nhiễu động nhiệt. Bầu khí quyển làm giảm độ tương phản của mục tiêu và có thể làm mờ hình ảnh nhìn thấy. Một cấu hình hoạt động tốt trong không khí lạnh, khô có thể hoạt động kém hơn nhiều trong môi trường ven biển ẩm ướt hoặc sa mạc nóng.

Độ tương phản giữa mục tiêu và nền

Phát hiện nhiệt phụ thuộc vào sự khác biệt nhiệt độ bề ngoài giữa mục tiêu và nền của nó. Một người có thể dễ dàng phát hiện hơn khi đứng trước bầu trời đêm lạnh so với khi đứng trên địa hình được mặt trời làm nóng gần nhiệt độ cơ thể. Hiệu suất ánh sáng nhìn thấy tương tự cũng phụ thuộc vào ánh sáng, sương mù, ngụy trang và độ phức tạp của nền.

Ổn định và chỉ điểm

Ở tiêu cự dài, rung động góc nhỏ gây ra chuyển động hình ảnh lớn. Sự rung lắc của tháp, gió, lùi trục pan-tilt và sự ổn định không hoàn hảo có thể loại bỏ các chi tiết mà phép tính quang học dự đoán.

Nén và hiển thị

Nén video, băng thông mạng, làm sắc nét, khử nhiễu và tỷ lệ hiển thị ảnh hưởng đến những gì người vận hành nhìn thấy. Phóng to kỹ thuật số làm to các điểm ảnh hiện có; nó không tạo ra thêm thông tin quang học.

6. Các kênh nhìn thấy, nhiệt và hỗ trợ bằng laze

Kênh	Điểm mạnh	Những hạn chế cần chỉ định
Có thể nhìn thấy / ánh sáng yếu	Màu sắc và chi tiết tinh tế trong ánh sáng thuận lợi; hữu ích cho việc làm bằng chứng.	Chiếu sáng, sương mù, chói lóa, nhiễu loạn khí quyển và hiệu suất ban đêm.
LWIR nhiệt	Bị động hoạt động ban đêm và phát hiện tương phản nhiệt.	Sự chéo nhiệt, độ ẩm, mưa, độ phân giải cảm biến và nội dung chi tiết thấp hơn.
MWIR làm mát nhiệt	Độ nhạy cao và tiềm năng tầm xa trong các hệ thống khắt khe.	Chi phí, bảo trì, tuổi thọ bộ làm mát và các cân nhắc về xuất khẩu/tuân thủ.
Gần-IR hỗ trợ laser có thể nhìn thấy	Có thể cải thiện ánh sáng ban đêm chủ động và hiển thị chi tiết giống như nhìn thấy được.	Tán xạ ngược trong sương mù/mưa, phân loại an toàn cho mắt, phạm vi chiếu sáng và độ phản xạ của cảnh.

Nền tảng đa phổ rất có giá trị vì kênh tốt nhất thay đổi theo thời gian, thời tiết và mục tiêu. Fusion không nên được mô tả như một cải tiến phổ quát mà không xác định liệu hệ thống có đang kết hợp hình ảnh, chuyển kênh hay sử dụng một cảm biến để đưa ra tín hiệu cho một cảm biến khác hay không.

7. Quy trình làm việc tính phạm vi thực tế

1. Xác định lớp mục tiêu và kích thước quan trọng: chiều cao/chiều rộng của người, chiều rộng của phương tiện, mớn nước của thuyền hoặc một đặc điểm liên quan khác.
2. Xác định nhiệm vụ: phát hiện, nhận dạng lớp, nhận dạng phân loại phụ hoặc xác nhận bằng chứng.
3. Chọn định dạng máy dò, khoảng cách điểm ảnh và tiêu cự.
4. Tính toán IFOV và các điểm ảnh hình học trên mục tiêu.
5. Áp dụng các khoản cho chất lượng quang học và chuyển động/ổn định.
6. Mô phỏng truyền dẫn khí quyển cho bước sóng, phạm vi và khí hậu.
7. Ước lượng độ tương phản giữa mục tiêu và nền cho điều kiện ban ngày, ban đêm và chuyển nhiệt.
8. Đánh giá màn hình, nén, xử lý và hiệu suất của người vận hành/AI.
9. Đặt một biên kỹ thuật thay vì công bố giới hạn lý thuyết.
10. Xác thực với một đại diện mục tiêu và các hồ sơ môi trường được đồng bộ hóa.

8. Những gì Nhà cung cấp nên tiết lộ

Tiết lộ bắt buộc	Tại sao điều đó quan trọng
Kích thước và hướng mục tiêu	Chiều cao và chiều rộng của một người dẫn đến các kết quả phạm vi khác nhau.
Độ phân giải cảm biến và khoảng cách điểm ảnh	Yêu cầu cho IFOV và các tính toán lấy mẫu.
Tiêu cự quang học và đường kính lọc sáng	Cần đánh giá phạm vi nhìn và khả năng thu nhận ánh sáng.
Tiêu chuẩn và xác suất DRI	Ngăn chặn việc so sánh các định nghĩa khác nhau như thể giống nhau.
Mô hình khí quyển và tầm nhìn	Các kết quả dài hạn phụ thuộc nhiều vào khí hậu.
Đối lập giữa mục tiêu và nền	Đặc biệt quan trọng đối với hình ảnh nhiệt.
Zoom quang học so với zoom kỹ thuật số	Phóng to kỹ thuật số không được tính là tăng khả năng phân giải.
Cài đặt xử lý hình ảnh	Việc làm sắc nét và khử nhiễu có thể thay đổi hiệu suất cảm nhận.
Hình ảnh và siêu dữ liệu kiểm tra đã ghi	Cho phép đánh giá độc lập chất lượng hình ảnh thực.
Phương pháp nghiệm thu tại hiện trường	Biến một tuyên bố tiếp thị thành một yêu cầu có thể đo lường được.

9. Kiểm tra chấp nhận cho EO/IR tầm xa

Một thử nghiệm thực địa nên sử dụng mục tiêu và nhiệm vụ phân biệt liên quan đến dự án. Kế hoạch thử nghiệm nên bao gồm:

• Kích thước mục tiêu đã biết và tình trạng quần áo/sơn.
• Nhiều hướng và bối cảnh khác nhau.
• Các khoảng thời gian ban ngày, ban đêm và chuyển nhiệt khi có liên quan.
• Độ hiển thị, độ ẩm, nhiệt độ, gió và lượng mưa được đo.
• Chiều dài tiêu cự quang học cố định và các thiết lập xử lý đã được ghi lại.
• Ghi âm độ phân giải gốc mà không nén lại trên mạng xã hội.
• Chấm điểm mù bởi nhiều hơn một quan sát viên hoặc một mô hình phân tích đã được định nghĩa.
• Ngưỡng đạt/không đạt dựa trên xác suất hoặc các lần thử thành công lặp lại.
• Kết quả riêng biệt cho việc phát hiện, nhận dạng và xác định.

IEC 62676-4 cung cấp một khung hướng ứng dụng cho việc lập kế hoạch, thiết kế, lắp đặt, thử nghiệm, vận hành và bảo trì hệ thống giám sát video. Nó hỗ trợ nguyên tắc rằng việc lựa chọn camera nên liên kết với một yêu cầu hoạt động đã xác định và hiệu suất được xác minh thay vì chỉ dựa trên một số mã danh mục duy nhất.

10. Áp dụng Phương pháp cho các Hệ thống Midradar EO/IR

Midradar’s danh mục điện-quang bao gồm camera nhìn đêm bằng laser, máy ảnh nhiệt, hệ thống đa phổ và nền tảng quan sát gắn trên phương tiện. Cần chọn mẫu phù hợp theo nhiệm vụ DRI yêu cầu, kích thước mục tiêu, tầm xa, khí hậu, độ ổn định lắp đặt và phương thức tích hợp.

Đối với các dự án dài hạn, gói báo giá được đề xuất nên bao gồm cấu hình quang học, tính toán DRI cụ thể cho mục tiêu, các giả định về khí quyển, bảng trường nhìn và phương pháp kiểm tra chấp nhận đã thỏa thuận.

Câu hỏi thường gặp

Có phải tiêu cự dài hơn luôn tăng phạm vi nhận dạng?

Nó tăng độ phóng đại góc và điểm ảnh trên mục tiêu nhưng thu hẹp trường nhìn, phóng to độ rung và có thể làm giảm hiệu quả tìm kiếm. Chất lượng quang học, khẩu độ, không khí và độ ổn định có thể trở thành những yếu tố hạn chế.

Zoom kỹ thuật số có thể được đưa vào tính toán DRI không?

Thu phóng kỹ thuật số có thể làm cho hình ảnh xuất hiện lớn hơn trên màn hình nhưng không thêm các mẫu quang học mới. Tính toán DRI phải dựa trên việc lấy mẫu máy dò gốc và tiêu cự quang học.

NETD có giống như dòng camera nhiệt không?

Không. NETD mô tả độ nhạy với chênh lệch nhiệt độ nhỏ trong các điều kiện xác định. Phạm vi cũng phụ thuộc vào độ tương phản mục tiêu, ống kính, độ phân giải của máy dò, không khí, quá trình xử lý và định nghĩa nhiệm vụ.

Tại sao hai nhà cung cấp báo giá các phạm vi DRI khác nhau cho phần cứng tương tự?

Họ có thể sử dụng các mục tiêu, kích thước quan trọng, giả định về chu trình Johnson, mức độ xác suất, bầu không khí hoặc các yếu tố xử lý hình ảnh khác nhau. Yêu cầu cơ sở tính toán đầy đủ.

Phạm vi người nên sử dụng chiều cao hay chiều rộng?

Sử dụng kích thước liên quan đến nhiệm vụ phân biệt và định hướng mục tiêu. Chiều cao có thể phóng đại hiệu suất khi người đó bị che khuất một phần hoặc nhìn từ một góc không thuận lợi.