Калькулятор Джонсона / DRI
Расчётные дистанции обнаружения / распознавания / идентификации цели для тепловизионного прибора. По размеру цели, разрешению матрицы, шагу пикселя и фокусу объектива. Подробнее про критерий Джонсона — в глоссарии.
Методика, которую использует сайт
На карточках товаров RikaNV дальность обнаружения, распознавания и идентификации считается как геометрический результат по классическому критерию Джонсона. Это не паспортная дальность производителя и не обещание рабочей дистанции в любых условиях.
distance_m = target_size_m × focal_mm × 1000 / (threshold_px × pixel_pitch_μm)
Формула показывает, на какой дистанции критический размер цели займёт заданное число пикселей на матрице. Для карточек используется основной канал с максимальным фокусом объектива и пороги 2 / 8 / 16 px.
Пиксельные пороги DRI
| Задача | Порог | Смысл |
|---|---|---|
| ОбнаружениеD | 2 px | цель занимает минимум пикселей: видно, что в кадре есть тёплый объект |
| РаспознаваниеR | 8 px | цель различима как класс объекта: человек, крупное животное, техника |
| ИдентификацияI | 16 px | цель занимает достаточно пикселей для уверенного уточнения объекта |
Тестовые объекты на карточках
| Объект | Размер | База |
|---|---|---|
| Лось | 2,00 м | в холке |
| Человек | 1,75 м | ростовая фигура |
| Кабан | 0,80 м | в холке |
| Косуля | 0,75 м | в холке |
| Лиса | 0,40 м | в холке |
Расчёт геометрический, в идеальных условиях. Ясная сухая погода, нормальный контраст цели и фона, идеальная MTF, чёткая фокусировка. Реальная замена паспортных формул — NV-IPM (Night Vision Integrated Performance Model) с учётом MTF оптики, шумов сенсора, атмосферной трансмиссии.
Два стандарта пиксельных порогов. Классический Джонсон (1958) — статистика John Johnson из ранних NVL-исследований: 1 / 4 / 8 циклов = 2 / 8 / 16 пикселей. Современная индустриальная практика — пиксельные стандарты 2 / 6 / 12 px (Identification по уточнённой статистике ≈ 6.4 ± 1.5 line pairs, не 8). Большинство производителей оптики публикуют паспортные дистанции по второму стандарту — он даёт на 33% большие R и I при той же физической установке. Detection совпадает у обоих. Переключите стандарт в форме, чтобы свериться с производителем своего прибора.
Как сверяться с паспортом. Производители тепловизоров указывают «обнаружение до X м» обычно для типовой тестовой фигуры высотой 1.75 м — это индустриальный эталон калибровки спецификаций. Чтобы свериться с заявленной паспортной цифрой, выберите «Тестовую фигуру (1.75 м)» и сравните с приборной спецификацией: практика — публиковать геометрический результат с поправкой MTF ≈ 0.7. Например, у RikaNV Ovod H50 LRF (640×512, 12 μm, F/0.9, фокус 50 мм) геометрия для эталонной фигуры = 3 646 м, с MTF 0.71 = ≈ 2 600 м, что ровно совпадает с паспортными «до 2 600 м».
Что значит «обнаружение» в реальной охоте.Detection — «там что-то тёплое». Под выстрел нужна Identification (8 циклов), а это в 8 раз меньшая дистанция. Плюс реальные условия (поглощение водяным паром в LWIR-окне, тепловой кроссовер, реальная MTF) урезают результат ещё в 1.5–3 раза. Практический выстрел на охоте — типично 200–500 м для приборов с паспортным обнаружением до 2 000 м.
Как читать результат
Критерий Джонсона (John Johnson, 1958) определяет, сколько циклов разрешения должно укладываться на критический размер цели для каждой задачи. Оригинальная статистика Джонсона:
- Detection — 1 ± 0.25 line pairs (~2 пикселя)
- Recognition — 4 ± 0.8 line pairs (~8 пикселей)
- Identification — 6.4 ± 1.5 line pairs (~13 пикселей)
Цикл разрешения — пара «тёмная-светлая линия», что соответствует двум пикселям матрицы. Угол, под которым прибор «видит» один пиксель, — это IFOV (Instantaneous Field of View) = pixel_pitch / focal_length. Дистанция, на которой целевой размер укладывается в N пикселей, считается как:
D = (size × focal) / (n_pixels × pixel_pitch)
Два стандарта порогов. «Классический Джонсон» в публикациях обычно округляют до 1 / 4 / 8 циклов = 2 / 8 / 16 px (это самая консервативная подача, по верхней границе погрешности Identification). Большинство производителей оптики используют «практический пиксельный стандарт» — 2 / 6 / 12 px (Identification ≈ 6.4 ± 1.5, ближе к среднему значению Джонсона). Detection в обоих стандартах одинаков (2 px). Recognition и Identification по «практическому» стандарту дают на ~33% бóльшую дистанцию.
Этот расчёт — геометрический, то что физически умещается на матрице. Реальная дистанция с учётом атмосферы, MTF, шумов сенсора и контраста цели против фона — в 1.5–3 раза меньше. Современный стандарт расчёта с учётом всех этих факторов — NV-IPM (Night Vision Integrated Performance Model, US Army standard).
Что может уменьшить реальную дистанцию
- температурный контраст цели и фона
- туман, дождь, снег, влажность и водяной пар в атмосфере
- качество фокусировки, MTF объектива и цифровая обработка
- шум сенсора, калибровка, частота обновления и качество дисплея
- положение цели: боковой силуэт, фронтальная проекция или частичное перекрытие
- опыт оператора и время наблюдения
Частые вопросы о расчёте Джонсона
Как RikaNV считает дальность по критерию Джонсона на карточках товаров?
Карточки товаров используют геометрическую формулу: distance_m = target_size_m × focal_mm × 1000 / (threshold_px × pixel_pitch_um). Для публичных значений применяется классический набор порогов 2/8/16 px: обнаружение, распознавание и идентификация.
Почему расчётная дальность может отличаться от паспортной дальности производителя?
Паспортная дальность может быть рассчитана для другой тестовой цели, другого набора пиксельных порогов или с поправками производителя. На сайте RikaNV расчёт подписан как критерий Джонсона и не смешивается с паспортным значением.
Можно ли считать результат гарантированной рабочей дистанцией?
Нет. Критерий Джонсона показывает геометрию изображения на матрице. Реальная дистанция зависит от погоды, контраста цели, фокусировки, качества оптики, шумов сенсора, обработки изображения и опыта наблюдателя.
Почему в расчёте используются разные тестовые объекты?
Дальность прямо пропорциональна критическому размеру цели. Поэтому крупный объект вроде лося даёт большую расчётную дистанцию, а небольшой объект вроде лисы — меньшую при той же оптике и матрице.