光学领域的约翰逊法则

已于 2022-07-17 23:58:00 修改
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于 2022-07-17 17:11:47 首次发布
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1.探测目标：在视场内发现目标，要求目标所成的像至少在传感器上占到1.5个像素。

2.识别目标：在视场内识别目标，要求目标所成的像至少在传感器上占到6个像素。

3.辨认目标：在视场内辨认目标，要求目标所成的像至少在传感器上占到12个像素。

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ws_711
关注
【红外技术】成像系统中的探测、识别、鉴别准则（约翰逊法则）
sunwindl91181的博客
04-27 5142
大家公认的是用所占的像素来表述，下面是一种表述方式（不同厂家与单位可能有所差异）。以下是红外细节增强算法的演示，很明显右边的图像，展现了更多的图像细节，对于小目标的观测非常友好。：以上都是在概率50%，也就是刚好能发现目标，以及目标与背景的对比度为1的条件下所得到的数据。这是目标所成的像在临界尺寸方向上必须占到。一套热像成仪能看多远，是由目标尺寸、镜头焦距、探测器性能等因素综合决定的。距离：目标在光轴截面上的短边成像占。距离：目标在光轴截面上的短边成像占。距离：目标在光轴截面上的短边成像占。
约翰逊法（转载）
cqwmy840702的博客
07-28 1928
约翰逊法什么是约翰逊法? 　　约翰逊法是作业排序中的一种排序方法。选出最短加工时间i*，若最短加工时间有多个，任选1个.若i*出现在机床1，它对应的工件先安排加工，否则放在最后安排，安排后划去该工件,重复上两个步骤，直到所有工件...
目标探测识别辨认，需要的最少像素数
最新发布
u013927877的博客
04-24 656
探测目标的最低要求是目标在传感器成像至少覆盖1.5个像素，通常意味着目标需跨越至少2个像素以实现基本检测。这一标准确保了即使在远距离或低分辨率条件下，目标也能被初步发现。这一标准适用于高精度目标检测任务，确保在高分辨率条件下，目标能够被详细辨认。辨认目标的像素需求最高，通常需要更高的分辨率和更复杂的算法支持。识别目标需要至少覆盖6个像素，以确保能够提取足够的特征信息。这一标准适用于大多数目标检测任务，确保在中等分辨率条件下，目标能够被准确识别。识别目标的像素需求高于探测目标，但低于辨认目标。
工序排序问题--约翰逊法精讲
weixin_68261415的博客
02-14 8506
选出最短加工时间i*，若最短加工时间有多个，任选1个.若i*出现在机床1，它对应的工件先安排加工，否则放在最后安排，安排后划去该工件,重复上两个步骤，直到所有工件都排序完毕。(2)对原工件矩阵继续步骤(1)、(2)、(3)，前工序最小的有4和5号两工件可任选其一，后工序最小的为6号工件。举例说明:有五个工件在二台设备上加工，加工顺序相同，现在设备1上加工，再在设备2上加工，工时列于下表1中，用约翰逊法排序。、如果最短时间的作业在第一个加工中心，则安排在最前面，若在第二个加工中心，则安排在最后面。
回溯法相关——约翰逊·贝尔曼法则 Johnson-Bellman's Rule
Jayphone17的博客
11-12 8612
1.前言 流水作业法在目前的施工组织设计应用较广，但在实际应用中常常遇到如何确定施工段合理次序的问题。因为一个任务施工分成若干个施工段后，每个施工段都要经过相同的若干道工序，最然由施工工艺决定的工序顺序是不可以改变的，但是每道工序在各个施工段上的流水顺序确实可以改变的，不同的流水顺序总工期不同。这就要求我们要找出一个总工期最短的流水次序，实践证明，约翰逊-贝尔曼法则能够较好地解决这个问题。 ...
Johnson法则-流水作业调度-动态规划
这里RevolIA，_(:з」∠)_
06-04 2765
转载再转载，原作者我是找不着了、 链接、 流水作业调度的定义： 设有n个作业，每一个作业i均被分解为m项任务: Ti1, Ti2, ┅ , Tim(1≤i≤n，故共有n×m个任务)， 要把这些任务安排到m台机器上进行加工。 如果任务的安排满足下列3个条件， 则称该安排为流水作业调度： 1. 每个作业i的第j项任务Tij (1≤i≤n, 1≤j≤m) 只能安排在机器Pj上进行加工； 2. 作业i的第j项任务Tij(1≤i≤n, 2≤j≤m)的开始加工时间 均安排在第j-1项任务Ti,j-1加工完.
智能光电感知_PEI系统目标捕获评价的Johnson判据
qq_45908742的博客
01-13 1736
目标捕获评价的Johnson判据 目标捕获的任务分3个档次，档次越高，要求PEI（光电子成像）系统能分辨的目标细节越小，针对目标像尺寸为w（mm），Johnson于20世纪50年代提出了目标捕获评价判据 依据捕获档次分类： 探测（Detection）：发现有无目标，eg:There is something out there 识别（Recognition）：分辨目标类型，eg:There is a tank 辨认（Identification）：分辨目标型号，eg:There is a T72 tank
MATLAB 用约翰逊排序法则对n个工件在两台机器的加工作业进行调度
luffy606的博客
09-10 1850
用Matlab实现用Jhonson法则对n个工件在2台机器上的作业调度
霍华德 约翰逊 高速数字设计
08-10
目 录 第1章 基础知识 …………………………………………………………………………………………I 1.1 频率与时间…1 1.2 时间与距离…4 1.3 集总与分布系统.……………………………………………………………………...
流水作业调度问题与Johnson法则
01-02
"流水作业调度问题与 Johnson 法则" 流水作业调度问题是指在由多台机器组成的流水线上，安排作业的加工顺序，以使得从第一个作业在机器 M1 上开始加工，到最后一个作业在机器 M2 上加工完成所需的时间最少。该问题...
动态规划之流水作业调度Johnson法则
醒悟wjn的博客
12-22 9838
流水作业调度（Johnson） 问题描述：     n个作业{1,2,3....,n}要由两台机器M1,M2组成的流水线上完成加工，     每个作业加工的顺序都是现在M1上加工，然后在M2上加工。M1加工作业i     所需时间为ai和bi. Johnson法则 （1）令N1={i|ai=bi}。 （2）将N1中作业依照ai增序排列，N2中作业依bi减序排列。 （3）N1中作
基于等效照明的主动近红外成像系统性能评价
02-05
用于交通监控或区域安防监控的主动近红外摄像机是夜视系统的一个重要应用，作用距离是它重要的性能指标和进行系统设计的主要依据。针对主动近红外成像系统的设计与分析需要，提出一种用于评价主动近红外成像系统作用距离的方法，用于判定系统对给定距离上的目标的探测能力。该方法在利用大气传输理论计算主动照明光源在标称距离处目标上的辐照度分布的基础上，采用等效照明的原理实现了对辐照度分布的近距离模拟；结合约翰逊准则和成像理论评价了待测系统对标称距离处目标的探测能力。根据该方法对主动近红外摄像机进行了检测，并与室外实测结果进行了对比分析；检测方法适用于一般的光电成像系统。
深度学习笔记（28）：目标探测
weixin_43197820的博客
05-06 536
前言 我们再更多的情况下不仅仅想要将图像分类，我们还想判断这个物体到底在图像的哪个部位上，所以说这时候目标探测应运而生。 目标探测，除了要使用softmax判断类别外，还需要一个边界框（以中心点的x，y和宽和高四个参数来体现）。 涉及的技术 有判断轮廓的landmarkdetection 有判断是否有物品的object detection 还有我们的localization and detecti...
探测概率与虚警概率 (Neyman-Pearson 准则)
程永强
08-18 1721
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目标检测跟踪的部分相关知识点
qq_40287633的博客
02-17 764
值函数 对于机器学习有所了解的朋友对于奖励函数应该不会陌生，奖励函数是一及时的衡量方式，而值函数则是一种长期的衡量方式。即从当前的状态开始一直到将来的某一个时刻的奖励累计值。 恒虚警率（Constant False-Alarm Rate） 在雷达信号的检测中，由于地理因素，天气因素等等导致干扰会发生变化，此时雷达可以自动调整灵敏度是雷达的虚警率保持不变，即表现为恒虚警率。那么为什么一定要保持恒虚...
视觉检测平台参数选取
brave_555的博客
08-17 1925
一、相机选择 1.黑白or彩色： 同样分辨率的黑白的精度高，尤其是边缘检测。且灰度信息可以直接处理。 2.面阵or线阵： 线阵相机主要用于检测精度要求很高，运动速度很快的场景。面阵相机可以直接获取二维图像信息，测量图像直观。 面阵相机的分辨率是640*480是指相机横向有640个像元，纵向有480个像元；线阵相机分辨率只体现在横向，比如2048像素的线阵相机就是说横向有2048个像元，纵向大多数为1。 3.相机芯片CMOS和CCD: CCD:将图像转换为电信号的半导体元器件，呈棋盘式排列的小像素组成。根据光
小目标检测调研
yang_daxia的博客
09-28 516
1、定义 1）从相对尺度定义。目前无统一标准，如边界框面积与图像面积之比的中位数在0.08%~0.58%之间，640像素×480像素分辨率图像中，16像素×16像素到42像素×42像素 2）绝对尺度。coco定义为32像素。因为很多网络如vgg为32倍降采样，最终向量特征点1个像素对应32个像素。 2挑战 1）可利用特征少，分辨率低 2）定位精度要求高，anchor匹配小目标的比大目标少很多 3）数据集中小目标占比少。容易漏标注，标注误差敏感 4）样本不均衡问题。小目标的anchor匹配的正样本较少。 5
目标识别
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liuheng0111的博客
08-28 6万+
1．研究意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取
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