Yaxşı, bu ağlabatan sualdır, lakin sadə cavabı yoxdur.Fərqli iqlim şəraitində zəifləmə, termal detektorun həssaslığı, görüntüləmə alqoritmi, ölü nöqtə və arxa yer səsləri və hədəf fon temperatur fərqi kimi nəticələrə təsir edəcək çoxlu amillər var.Məsələn, bir siqaret kötüyü, hədəf fon temperaturu fərqinə görə, daha kiçik olsa belə, eyni məsafədə olan bir ağacın yarpaqlarından daha aydın görünür.
Aşkarlama məsafəsi subyektiv amillərin və obyektiv amillərin birləşməsinin nəticəsidir.Bu, müşahidəçinin vizual psixologiyası, təcrübəsi və digər amillərlə bağlıdır.“Termal kamera nə qədər uzağı görə bilər” cavabını vermək üçün ilk növbədə bunun nə demək olduğunu öyrənməliyik.Məsələn, bir hədəfi aşkar etmək üçün, A onu aydın görə biləcəyini düşündüyü halda, B görməməyə bilər.Ona görə də obyektiv və vahid qiymətləndirmə standartı olmalıdır.
Johnson meyarları
Conson eksperimentə əsasən göz aşkarlama problemini xətt cütləri ilə müqayisə etdi.Cüt xətt müşahidəçinin görmə itiliyinin hüdudlarında paralel işıq və tünd xətt boyunca kəsilən məsafədir.Xətt cütü iki pikselə bərabərdir.Bir çox araşdırmalar göstərmişdir ki, hədəfin xarakterini və təsvir qüsurlarını nəzərə almadan infraqırmızı termal görüntüləmə sisteminin hədəf tanıma qabiliyyətini xətt cütlərindən istifadə etməklə müəyyən etmək mümkündür.
Fokus müstəvisində hər bir hədəfin təsviri bir neçə piksel tutur ki, bu da ölçüdən, hədəflə termal görüntüleyici arasındakı məsafədən və ani baxış sahəsindən (İFOV) hesablana bilər.Hədəf ölçüsünün (d) məsafəyə (L) nisbəti diyafram bucağı adlanır.Şəklin tutduğu piksellərin sayını əldə etmək üçün onu IFOV ilə bölmək olar, yəni n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD).Görünür ki, fokus məsafəsi nə qədər böyükdürsə, hədəf təsvirin daha çox əsas nöqtələri tutur.Johnson meyarına görə, aşkarlama məsafəsi daha uzaqdır.Digər tərəfdən, fokus uzunluğu nə qədər böyük olarsa, sahə bucağı da bir o qədər kiçik olar və xərc bir o qədər yüksək olar.
Johnson meyarlarına uyğun olaraq minimum qətnamələrə əsaslanaraq, müəyyən bir termal təsvirin nə qədər uzaq görə biləcəyini hesablaya bilərik:
Aşkarlama – obyekt mövcuddur: 2 +1/-0,5 piksel
Tanınma – tip obyekti ayırd etmək olar, insan və avtomobil: 8 +1,6/-0,4 piksel
İdentifikasiya – konkret obyekti ayırd etmək olar, qadın kişiyə qarşı, xüsusi avtomobil: 12,8 +3,2/-2,8 piksel
Bu ölçmələr müşahidəçinin obyekti müəyyən edilmiş səviyyəyə ayırması ehtimalını 50% verir.
Göndərmə vaxtı: 23 noyabr 2021-ci il