Det här är en rimlig fråga, men utan ett enkelt svar. Det finns många faktorer som kan påverka resultaten, såsom dämpningen under olika klimatförhållanden, värmedetektorns känslighet, avbildningsalgoritmen, dödpunkts- och bakgrundsljud samt skillnaden i bakgrundstemperatur på målet. Till exempel är en cigarettfimp tydligare att se än löven på ett träd på samma avstånd, även om det är mycket mindre, på grund av skillnaden i bakgrundstemperatur på målet.
Detektionsavståndet är resultatet av en kombination av subjektiva faktorer och objektiva faktorer. Det är relaterat till observatörens visuella psykologi, erfarenhet och andra faktorer. För att svara på frågan "hur långt kan en värmekamera se" måste vi först ta reda på vad det betyder. Till exempel, för att detektera ett mål, medan A tror att han kan se det tydligt, kanske B inte gör det. Därför måste det finnas en objektiv och enhetlig utvärderingsstandard.
Johnsons kriterier
Johnson jämförde problemet med ögondetektering med linjeparen enligt experimentet. Ett linjepar är avståndet som sträcker sig över parallella ljusa och mörka linjer vid gränsen för observatörens synskärpa. Ett linjepar motsvarar två pixlar. Många studier har visat att det är möjligt att bestämma måligenkänningsförmågan hos ett infrarött värmekamerasystem genom att använda linjepar utan att ta hänsyn till målets och bilddefekternas natur.
Bilden av varje mål i fokalplanet upptar några pixlar, vilket kan beräknas utifrån storleken, avståndet mellan målet och värmekameran och det momentana synfältet (IFOV). Förhållandet mellan målets storlek (d) och avståndet (L) kallas bländarvinkeln. Den kan divideras med IFOV för att få antalet pixlar som upptas av bilden, det vill säga n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD). Man kan se att ju större brännvidd, desto fler primpunkter upptas av målbilden. Enligt Johnsons kriterium är detektionsavståndet längre. Å andra sidan, ju större brännvidd, desto mindre är fältvinkeln och desto högre blir kostnaden.
Vi kan beräkna hur långt en specifik värmebild kan se baserat på de minsta upplösningarna enligt Johnsons kriterier:
Detektion – ett objekt finns: 2 +1/-0,5 pixlar
Igenkänning – typobjektet kan urskiljas, en person kontra en bil: 8 +1,6/-0,4 pixlar
Identifiering – ett specifikt objekt kan urskiljas, en kvinna kontra en man, den specifika bilen: 12,8 +3,2/-2,8 pixlar
Dessa mätningar ger en 50% sannolikhet för att en observatör urskiljer ett objekt till den angivna nivån.
Publiceringstid: 23 november 2021