Па, ово је разумно питање, али нема једноставног одговора. Превише је фактора који би утицали на резултате, као што су слабљење у различитим климатским условима, осетљивост термалног детектора, алгоритам за снимање, мртва тачка и позадински шумови, као и разлика у температури циљане позадине. На пример, опушак цигарете се јасније види него лишће на дрвету на истој удаљености, чак и ако је много мање, због разлике у температури циљане позадине.
Даљина детекције је резултат комбинације субјективних и објективних фактора. Повезана је са визуелном психологијом посматрача, искуством и другим факторима. Да бисмо одговорили на питање „колико далеко може да види термална камера“, морамо прво да откријемо шта то значи. На пример, да би се детектовао циљ, док А мисли да га јасно види, Б можда не мисли. Стога мора постојати објективан и јединствен стандард процене.
Џонсонови критеријуми
Џонсон је упоредио проблем детекције ока са паровима линија према експерименту. Пар линија је растојање које се протеже преко паралелних светлих и тамних линија на граници видне оштрине посматрача. Пар линија је еквивалент два пиксела. Многе студије су показале да је могуће одредити способност препознавања циља инфрацрвеним термовизијским системом коришћењем парова линија без разматрања природе циља и дефеката слике.
Слика сваке мете у жижној равни заузима неколико пиксела, што се може израчунати на основу величине, удаљености између мете и термовизијске камере и тренутног видног поља (IFOV). Однос величине мете (d) и удаљености (L) назива се угао бленде. Може се поделити са IFOV да би се добио број пиксела које заузима слика, односно n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD). Може се видети да што је жижна даљина већа, слика мете заузима више главних тачака. Према Џонсоновом критеријуму, удаљеност детекције је већа. С друге стране, што је жижна даљина већа, то је угао видног поља мањи, а самим тим и трошкови већи.
Можемо израчунати колико далеко одређена термална слика може да види на основу минималних резолуција према Џонсоновим критеријумима, које су:
Детекција – објекат је присутан: 2 +1/-0,5 пиксела
Препознавање – тип објекта се може разазнати, особа наспрам аутомобила: 8 +1,6/-0,4 пиксела
Идентификација – може се разазнати одређени објекат, жена наспрам мушкарца, одређени аутомобил: 12,8 +3,2/-2,8 пиксела
Ова мерења дају 50% вероватноће да ће посматрач разликовати објекат до одређеног нивоа.
Време објаве: 23. новембар 2021.