Kısa, orta veya uzun görüşlü kameralarda bir çok değişken görüntü kalitesine etki eder. Bu değişkenlerin bir kısmı ölçülebilir ancak birçoğu değil.
İlk olarak, kameranın fiziksel bileşenleri vardır. Lensin yapısından başlayarak, lensin görüntüyü ne kadar yakınlaştırdığına, lensten ne kadar ışık geçtiğine ve lensin ne kadar keskin ve doğru bir şekilde odaklandığına göre değişir. Bu özellikler yalnızca modelden modele büyük ölçüde değil, aynı modelin lensinden lensine de biraz da olsa farklılık gösterir. Ardından, odaklanmış ışığı toplayan görüntü sensörü var. Bunlar çözünürlüğe, sensör boyutuna, görüntü işlemeye ve renk doğruluğuna göre değişkenlik gösterir. Bu nedenle, yalnızca kameranın fiziksel bileşenlerinde, tamamen aynı özelliklere sahip iki kameranın oldukça farklı performans seviyelerine sahip olması için çok fazla hareket alanı vardır.
Sonra atmosfer ve hava var. En iyi koşullarında bile, hava, ışığın iletimini engelleyerek görüntüyü bozan moleküllerden oluşur. Nem, yağmur, kar, toz ve sis görüntü kontrastını azaltır ve sahne boyunca ısı değişimlerinden kaynaklanan atmosferik türbülans görüntüde bozulmalara neden olur. Ne kadar uzağa bakarsanız, bu sorunlar o kadar büyür ve bu faktörler yalnızca konumdan konuma değil, dakika dakika bile farklılık gösterebilir.
Bu atmosferik değişkenlerin tüm güvenlik kameralarını etkilediğini unutmayın. Tüm kameralar belirli bir dalga boyu aralığını (VIS,NIR,SWIR,MWIR,LWIR gibi) yakalamak için tasarlanmıştır. Aynı ışık dalga boyunu kullanan herhangi iki kamera aynı atmosferik sınırlamalara maruz kalacaktır. Atmosfer ve havanın, gerçek dünya performansını, genellikle ideal atmosfer koşullarından seçilen çoğu demo videoda görülenden daha fazla etkileyeceğini akılda tutmak önemlidir.
Kamera performansını karşılaştırmak için “METRE BAŞINA PİKSEL” (PPM) adlı bir ölçüm kullanıyoruz.
Metre Başına Piksel (PPM) :
Kameraları karşılaştırmak ve istenen performans seviyelerini elde etmek için en basit yöntem, kameradan belirli bir mesafede 1 m genişlikte tanımlı piksel miktarını tanımlayan bir ölçümdür.
Bu, her kameranın uzun menzilli yakınlaştırma yeteneklerinin adil bir karşılaştırmasını sağlayan ve müşterileri yanıltıcı, esasen işe yaramaz X faktörü sayılarından kaçınan basit bir ölçümdür
| 2x, 100x kıyaslaması : X değeri, bir kameranın ne kadar uzak mesafeyi göreceğini belirleyemez. Bir kameranın zoom değerinden bahsedildiğinde, örneğin 5x, 10x gibi, kameranın en geniş açıdan en dar açıya olan odak uzunluğunun oranıdır. X değeri ya da optik zoom, bir kameranın ne kadar uzağı göreceği hakkında bilgi vermez ve YANILTICIDIR!!! Örneğin 5mm-500mm odak uzunluklu bir lensin kısa odak –uzun odak oranı 100x’tir. Çünkü en geniş odak noktasının 100 katına kadar yakınlaştırabilir. Lens odak uzunluğu 500-1000mm olan başka bir kamerada, kısa odak – uzun odak uzunluğu oranı 2x’tir. Ancak 2x optik zoom değeri olmasına rağmen 100x optik zoom’lu kameradan iki kat daha fazla mesafeyi görüntüler. |
Aynı zamanda, birden fazla tarafça üzerinde anlaşmaya varılabilecek nesnel bir ayrıntı ölçümüdür. Metre başına piksel sayısı iki ölçüm kullanılarak hesaplanır:
Field of View (FoV) :
Görüş alanı (FoV, görüş açısı olarak da adlandırılır), bir kameranın sensöründe algıladığı sahnenin genişliğidir. Sensör boyutuna göre lensin odak uzaklığı ile belirlenir. Daha uzun odak uzunluklu lensler veya daha küçük sensörler daha dar görüş alanları üretirken (daha uzak mesafe), daha kısa lensler veya daha büyük sensörler daha geniş görüş alanları oluşturur.
Sensör Çözünürlüğü :
Uzun menzilli kamera performansına katkıda bulunan diğer bir unsur da sensör çözünürlüğüdür. Bu, kameranın görüş alanındaki ayrıntı düzeyini belirler.
DRI ve DORI Hakkında :
Termal kameralar hakkında kıyaslama yapmak istediğinizde, DRI ile karşılaşırsınız. Termal görüntüleme kameraları arasında performansı kıyaslamak için sıklıkla kullanılır. DRI; Detection, Recognition, Identification kısaltmasıdır. (Tespit, Teşhis, Tanımlama)
Daha yaygın olan renkli güvenlik kameralarına (Visible/Görünür Işık/NIR) gelince, DRI’ye benzeyen ancak tanımlarında farklı olan başka bir standart daha vardır. Bu standarda Tespit, Gözlem, Teşhis ve Tanımlama anlamına gelen DORI adı verilir.DORI : Detection, Observation, Recognition, Identification kısaltmasıdır. DRI ile DORI’de aynı kelimeler olsa da, özelliklerinin oldukça farklı olduğunu bilmek önemlidir.
Visible/NIR vs Termal :
Görünür/NIR, gündüz renkli video görüntüleri ve geceleri düşük ışıkta siyah beyaz görüntüler üretmek için görünür ışık dalga boyunu ve yakın kızılötesi dalga boyunu kullanan standart gözetim kameralarını ifade eder. Termal, yayılan ısının iletildiği orta dalga veya uzun dalga kızılötesi dalga boylarında çalışan kameraları ifade eder. Termal kameralar, sahnedeki nesnelerin “ısı imzalarını” algılar ve görünen sıcaklıklarına göre bir görüntü üretir.
Bu iki teknoloji birbirinden oldukça farklıdır. Yalnızca ürettikleri görüntülerin görünümünde değil, aynı zamanda bu görüntülerin gözetlemede nasıl yararlı olabileceği konusunda da farklılık gösterirler. Termal görüntüleme, tehditlerin veya hedeflerin tespitinde üstündür, ancak bu hedeflerin ayrıntılı görüntülerini istiyorsanız yetersiz kalırken, VIS/NIR görüntüleme, uzun menzilli hedeflerin tanımlanması için mükemmel ayrıntılar sağlarken tehditleri tespit etmek için kullanımı çok daha zordur.
Bu yüzden birçok üretici multi sensör olarak bilinen, yan yana hem termal hem de VIS/NIR görüntüleyiciyi yerleştirir.
| Termal kameralar hakkında bilinmesi gereken ilk şey, normal kameralar gibi çalışmadıklarıdır. Normal gün ışığı kameraları ve insan gözü aynı temel prensipte çalışır: Görünür ışık enerjisi bir şeye çarpar, ondan yansır, bir dedektör yansıyan ışığı alır ve sonra onu bir görüntüye dönüştürür. Termal kameralar, görünür ışıktan değil, ısıdan görüntü oluşturur. Isı (kızılötesi veya termal enerji olarak da adlandırılır) ve ışık, elektromanyetik spektrumun parçalarıdır, ancak görünür ışığı algılayabilen bir kamera termal enerjiyi görmez ve bunun tersi de geçerlidir. Termal kameralar kızılötesi enerjiyi yakalar ve verileri dijital veya analog video çıkışları aracılığıyla görüntüler oluşturmak için kullanır. |
Aşağıdaki insan ve araç tespit, teşhis, tanılama için gerekli olan ppm değerlerini göstermektedir ve değerlerden de görüleceği üzere DRI ile DORI arasında ciddi bir fark bulunur.
| DRI (Termal) | DORI (VIS/NIR) | |
| İnsan Tespit | 1-3 ppm | 25ppm |
| İnsan Teşhis | 3-7ppm | 125ppm |
| İnsan Tanılama | 6-14ppm | 250ppm |
| Araç Tespit | 1ppm | 25ppm |
| Araç Teşhis | 2-3ppm | 125ppm |
| Araç Tanılama | 5-6ppm | 250ppm |
Tespit, Teşhis ve Tanılama (DRI), termal kızılötesi kameraların performansını karşılaştırmak için ABD Ordusu için geliştirilmiş bir standarttır. Johnson kriterleri olarak da adlandırılan bu model, termal kameraları ölçmek için evrensel standart haline gelmiştir.
DRI Nedir ?
DRI, bir termal sensörün belirli bir hedefin görüntüsünü oluşturabileceği mesafeyi ölçmek için bir araç sağlamaya çalışan, evrensel olarak kabul edilmiş bir standartlar dizisidir.
Bu standartlar ilk olarak 1950’lerde ABD Ordusu tarafından geliştirildi ve ne yazık ki gerçek dünyada elde edilmesi daha az olası olan daha geniş teorik aralıklara sahip daha yeni teknolojileri hesaba katacak şekilde pek güncellenmedi.
Model, ideal koşullar altında aşağıdaki hedeflere ulaşma olasılığının %50’sine dayanmaktadır.
Detection (Tespit) :
Tespit, bir hedefin görüntüde başlangıçta göründüğü mesafeyi ifade eder. Bu hedef, ortama göre daha sıcak veya daha soğuk olan olağan dışı bir şeydir.
Recognition (Teşhis) :
Beklenenin aksine teşhis, bir kişiyi tanıyabileceğiniz anlamına gelmez. Teşhis, bir nesnenin sınıfını (insan mı, hayvan mı yoksa araç mı) belirleyebileceğiniz mesafeyi ifade eder.
Identification (Tanımlama) :
Tanımlama, bir sınıf içindeki nesneler arasında ayrım yapabileceğiniz mesafeyi ifade eder. Örneğin, aracın türünü (kamyon, SUV, araba) veya insanın asker mi yoksa sivil mi olduğunu belirlemeyi sağladığımız mesafedir.
| NOT : Bu mesafe ölçümlerinin %50 olasılığa dayandığını ve herhangi bir atmosferik koşulu dikkate almadığını unutmayın. Hava durumu neredeyse hiçbir zaman ideal değildir, bu nedenle gerçek kullanımda bu mesafeler neredeyse her zaman belirtilenden daha kısadır. |
Miadını Doldurmuş Spesifikasyon :
1950’lerin orijinal özellikleri eski sensörlere ve ekran görüntüleme teknolojilerine dayanıyordu. Termal sensörlerin artan çözünürlüğü, DRI alanlarının boyutunu ekrandaki küçük beyaz noktalara küçültmüştür.
Örneğin, standart soğutmasız termal sensörlerimiz, 300.000 pikselin üzerinde olan 640×480 çözünürlüğe sahiptir. İnsan “tespiti”, hedefin yalnızca bu piksellerin 3-4’ünde görünür olmasını gerektirir. Bu, ekranın insan gözünün kolayca fark edemediği olağanüstü küçük bir bölümüdür.
Bu görüntülerin bazılarında bir insan veya aracın bulunduğunu söylemek imkansız gibi görünse de, genellikle bir objenin bulunduğunu, bu bulunmanın piksellerin hareketi ile olduğu, Ek olarak, bu standartlar, sahnedeki pikselleri bir sivilden çok, daha kolay tespit edebilecek eğitimli profesyoneller düşünülerek geliştirilmiş olduğudur.
Alternatif Metotlar :
NVThermIP :
ABD Ordusu, daha doğru sonuçlar elde etmek için matematiksel olarak daha karmaşık olan NVthermIP adlı güncellenmiş bir termal mesafe modeline sahiptir. Kamera lensi, sensör, örnekleme elektroniği, sinyal işleme elektroniği, görüntüleme ekranı, atmosfer, hedef ve görevi belirten çeşitli değerlerin girilmesini gerektirir. Sorun, yalnızca bu girdilerin çok fazla olması değil, aynı zamanda çoğu zaman bu değerlerin bilinmemesidir. Ayrıca, oyunda o kadar çok değişken ve denklem var ki, neler olup bittiği genellikle belirsiz.
Pixel on Target (PPM) :
NVThermIP’ye alternatif olarak üreticiler tarafından daha basit metot kullanılmaktadır.Bu yöntem, hedefin tespit, teşhis, tanılama yapılabilmesi için ihtiyaç duyulan piksel sayısını hesaplayarak ve ardından bu değeri metre başına gerekli piksel sayısına dönüştürerek yapılır.
Sensör ve lens ölçümleri daha sonra kameranın tüm mesafelerde metre başına piksel performansını kolayca hesaplamamızı ve her ayrıntı seviyesinin elde edildiği mesafeyi hesaplamamızı sağlar.
| İnsan tespit | 2.1ppm |
| İnsan teşhis | 6.3ppm |
| İnsan tanılama | 12.6ppm |
| Araç tespit | 0.9ppm |
| Araç teşhis | 2.7ppm |
| Araç tanılama | 5.5ppm |
Visible/NIR Görüntüleme cihazları mesafe Kriterleri :
DORI derecelendirmesi :
Bir kameranın ne kadar uzağı göreceği konusunda bir standart olan DORI veya Tespit, Gözlem, Teşhis, Tanımlama standardı IEC EN62676-4:2015 Uluslararası Standardını esas alır. Termal kameralar için olan DRI Johson Kriterlerinin aksine, DORI görünür ışıkta çalışan güvenlik kameraları için tasarlanmıştır ve hangi tespit (25PPM), Gözlem (62PPM), Teşhis (125PPM) ve Tanımlamanın (250PPM) görünür ışık gözetimi için olduğunu tanımlamak için PPM (Metre Başına Piksel) kullanır. Bu PPM değerlerini kullanarak, belirli bir kamera sensörü/lens kombinasyonunun seçilerek, her uygulamada ihtiyaç duyulan performansı elde etmek mümkün hale gelir.
Tespit 25PPM- Tespit seviyesi, bir kişinin veya aracın mevcut olup olmadığının güvenilir ve kolay bir şekilde belirlenmesini sağlar.
Gözlem 62PPM – Gözlem seviyesi, bir olayı çevreleyen aktivitenin bir görünümüne izin verirken, ayırt edici giysiler gibi bir bireyin karakteristik ayrıntılarını verir.
Teşhis 125PPM – Teşhis düzeyi, gösterilen bir kişinin daha önce görülen biriyle aynı olup olmadığını yüksek bir kesinlikle belirler.
Tanılama 250PPM – Tanımlama seviyesi, bir bireyin kimliğini makul bir şüphenin ötesinde sağlar
Kaynaklar :
https://www.flir.com/discover/rd-science/how-do-thermal-cameras-work/
https://www.flir.com/suas/flir-uas-ir-camera-faq/
https://www.infinitioptics.com/whitepapers/dori-detection-observation-recognition-identification
