Вплив ймовірності розпізнавання об’єкта тепловізором на максимальну дальність спостереження
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2022.88.77-85Ключові слова:
тепловізор, максимальна дальність розпізнавання, ймовірність розпізнавання об’єктаАнотація
Головною функцією тепловізійних систем спостереження є виявлення і розпізнавання об’єктів (цілей) з заданою ймовірністю. Однією з основних характеристик таких тепловізорів є максимальна дальність спостереження при заданій ймовірності розпізнавання. Розробці і дослідженню процесів розпізнавання цілей присвячено багато монографій і статей, в яких запропоновані методи розрахунку максимальної дальності розпізнавання (МДР) на основі критерію Джонсона для ймовірності розпізнавання 50%. Для практичного застосування тепловізійних систем спостереження (ТПСС) необхідно знати МДР за заданою ймовірністю розпізнавання. Метою даної статті є розробка методу розрахунку максимальної дальності розпізнавання цілей в реальних умовах за допомогою ТПСС при заданій ймовірності розпізнавання. Розроблено метод розрахунку МДР цілей в реальних умовах при заданій ймовірності розпізнавання, який ґрунтується на запропонованій моделі формування зображення в тепловізійному монокулярі. Запропоновано розглядати ТПСС, максимальна дальність дії яких обмежена контрастом зображення або власними шумами системи. Розглянута модель тепловізійного монокуляра, яка враховує параметри об’єкта спостереження, атмосфери, об’єктива, приймача випромінювання, дисплея, окуляра і зорового аналізатора оператора. Запропонована модель дозволила розробити методи розрахунку МДР при заданих ймовірностях розпізнавання. Отримані рівняння для розрахунку МДР для ТПСС, що обмежені контрастом зображення або власним шумом системи. Розглянуто приклад розрахунку МДР тепловізійного монокуляра.
Посилання
References
Michael Vollmer and Klaus-Peter Mollman. (2018). Infrared Thermal Imaging: Fundamentals, Research and Applications, 2-nd Edition. Wiley – VCH, 794 p.
Driggers R. G., Friedman M. H., Nichols J. (2012). Introduction to Infrared and Electro-Optical Systems, Second Edition (Artech Optoelectronics and Applied Optics). Artech House (USA), 599 p.
Norbert Schuster, Valentin G. Kolobrodov. (2004). Infrarotthermographie: Zweite, überarbeitete und erweiterte Ausgabe. WILEY-VCH, 356 p. DOI:10.1002/9783527624645.
Raghu V. Prakash (ed.) (2012). Infrared Thermography. . IntechOpen, 248 p. DOI: 10.5772/1353.
Kolobrodov V. G., Lykholit M. I. (2007). Design of thermal imaging and television surveillance systems [Proektuvannia teploviziinykh i televiziinykh system sposterezhennia]. K.: NTUU «KPI», 364 p. [In Ukrainian].
Keßler S., Gal R. and Wittensteinc W. (2017). TRM4: Range performance model for electro-optical imaging systems. Proceedings of SPIE. Vol. 10178. doi: 10.1117/12.2262543.
Peri´c D., Livada B., Peri´c M. and Vuji´c S. (2019). Thermal Imager Range: Predictions, Expectations, and Reality MDPI. Sensors, 19(15), 3313, pp. 1–23. doi: 10.3390/s19153313.
Herbert Kaplan (2007). Practical Applications of Infrared Thermal Sensing and Imaging Equipment, 3rd ed. SPIE. 236 p. doi: 10.1117/3.725072.
Katkovskyi L. V. (2020). Calculation of parameters of thermal imaging of objects from unmanned aerial vehicles [Raschet parametrov teplovizionnoj s"emki ob"ektov s bespilotnyh avianositelej]. Reports of the Belarusian State University of Informatics and Radio Electronics [Doklady Belorusskogo gosudarstvennogo universiteta informatiki i radioelektroniki], Vol. 18 (2), pp. 53–61.
Fritze J., Schlemmer H. (2013). New Thermal Imager for Long Range Surveillance. AMA Conferences, pp. 43–47. DOI: 10.5162/irs2013/i2.5.
Keler S., Pereza J., and Steinerb D. (2019). An intensified camera module for the range performance model TRM4. Proceedings of SPIE, Vol. 11001. doi: 10.1117/12.2518317.
Teaney B. P., Reynolds J. P., Bosq T. W. D., Repasi E. (2015). A TRM4 component for the Night Vision Integrated Performance Model (NV-IPM). Proceedings of SPIE, Vol. 9452. doi: 10.1117/12.2180002.
Chrzanowski K. (2010). Testing thermal imagers. Practical guidebook. Military University of Technology, Warsaw, Poland, 164 p.
Braat J., Torok P. (2019). Imaging Optics. Cambridge university press, 988 p.
Melamed R., Yitzhaky Y., Kopeika N. S., Rotman S. R. (1998). Experimental comparison of three target acquisition models. SPIE, Optical Engineering, Vol. 37(7), pp. 1902–1913. doi: 10.1117/1.602029.
Kolobrodov V. G. (2015). Optimization of lens parameters and microbolometric matrix of thermal imager [Optymizatsiia parametriv obiektyva i mikrobolometrychnoi matrytsi teplovizora]. KPI Science News [Naukovi visti NTUU «KPI»], Vol.1(99), pp. 91–95. [In Ukrainian].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Валентин Колобродов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
