Bəli, bu, ağlabatan bir sualdır, lakin sadə cavabı yoxdur. Müxtəlif iqlim şəraitində zəifləmə, istilik detektorunun həssaslığı, görüntüləmə alqoritmi, ölü nöqtə və arxa fon səs-küyləri və hədəf fon temperatur fərqi kimi nəticələrə təsir edəcək çoxlu amil var. Məsələn, hədəf fon temperatur fərqinə görə, siqaret kötüyü, daha kiçik olsa belə, eyni məsafədə ağacdakı yarpaqlardan daha aydın görünür.
Aşkarlama məsafəsi subyektiv amillərin və obyektiv amillərin birləşməsinin nəticəsidir. Bu, müşahidəçinin vizual psixologiyası, təcrübəsi və digər amillərlə əlaqədardır. "Termal kamera nə qədər məsafəni görə bilər" sualına cavab vermək üçün əvvəlcə bunun nə demək olduğunu öyrənməliyik. Məsələn, hədəfi aşkar etmək üçün A onu aydın görə biləcəyini düşünərkən B bunu edə bilməz. Buna görə də, obyektiv və vahid qiymətləndirmə standartı olmalıdır.
Johnsonun meyarları
Conson təcrübəyə əsasən göz aşkarlama problemini xətt cütləri ilə müqayisə etdi. Xətt cütü müşahidəçinin görmə itiliyinin həddində paralel işıq və qaranlıq xətlər arasında çəkilmiş məsafədir. Xətt cütü iki pikselə bərabərdir. Bir çox tədqiqatlar göstərib ki, hədəfin təbiətini və görüntü qüsurlarını nəzərə almadan xətt cütlərindən istifadə etməklə infraqırmızı istilik görüntüləyici sisteminin hədəf tanıma qabiliyyətini müəyyən etmək mümkündür.
Hər bir hədəfin fokus müstəvisindəki təsviri bir neçə piksel tutur və bu, ölçüdən, hədəflə termal görüntüləyici arasındakı məsafədən və ani baxış sahəsindən (IFOV) hesablana bilər. Hədəf ölçüsünün (d) məsafəyə (L) nisbəti diafraqma bucağı adlanır. Təsvirin tutduğu piksel sayını, yəni n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD) əldə etmək üçün onu IFOV-a bölmək olar. Göründüyü kimi, fokus uzunluğu nə qədər böyükdürsə, hədəf görüntüsü bir o qədər çox əsas nöqtəni tutur. Conson meyarına görə, aşkarlama məsafəsi daha uzaqdır. Digər tərəfdən, fokus uzunluğu nə qədər böyükdürsə, sahə bucağı da bir o qədər kiçikdir və xərc bir o qədər yüksək olar.
Consonun meyarlarına əsasən minimum qətnamələrə əsasən müəyyən bir termal görüntünün nə qədər məsafəni görə biləcəyini hesablaya bilərik:
Aşkarlama – obyekt mövcuddur: 2 +1/-0.5 piksel
Tanıma – obyektin növü fərqləndirilə bilər, insan və avtomobil: 8 +1.6/-0.4 piksel
Şəxsiyyət – müəyyən bir obyekti ayırd etmək olar, qadın və kişi, konkret avtomobil: 12.8 +3.2/-2.8 piksel
Bu ölçmələr müşahidəçinin obyekti müəyyən edilmiş səviyyəyə qədər ayırd etmə ehtimalını 50% olaraq müəyyən edir.
Yayımlanma vaxtı: 23 Noyabr 2021