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Enregistrement W1977546519 · doi:10.1117/12.2066841

Software thermal imager simulator

2014· article· kn· W1977546519 sur OpenAlexaff
Loïc Le Noc, Ovidiu Pancrati, Michel Doucet, Denis Dufour, Benoît Debaque, Simon Turbide, François Berthiaume, Louis Saint-Laurent, Linda Marchese, M. Bolduc, Alain Bergeron

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2014
Typearticle
Languekn
DomaineEngineering
ThématiqueInfrared Target Detection Methodologies
Établissements canadiensInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMODTRANComputer scienceZemaxSoftwareMATLABNoise (video)Range (aeronautics)DetectorSimulationReal-time computingComputer visionImage (mathematics)Remote sensingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A software application, SIST, has been developed for the simulation of the video at the output of a thermal imager. The approach offers a more suitable representation than current identification (ID) range predictors do: the end user can evaluate the adequacy of a virtual camera as if he was using it in real operating conditions. In particular, the ambiguity in the interpretation of ID range is cancelled. The application also allows for a cost-efficient determination of the optimal design of an imager and of its subsystems without over- or under-specification: the performances are known early in the development cycle, for targets, scene and environmental conditions of interest. The simulated image is also a powerful method for testing processing algorithms. Finally, the display, which can be a severe system limitation, is also fully considered in the system by the use of real hardware components. The application consists in Matlabtm routines that simulate the effect of the subsystems atmosphere, optical lens, detector, and image processing algorithms. Calls to MODTRAN® for the atmosphere modeling and to Zemax for the optical modeling have been implemented. The realism of the simulation depends on the adequacy of the input scene for the application and on the accuracy of the subsystem parameters. For high accuracy results, measured imager characteristics such as noise can be used with SIST instead of less accurate models. The ID ranges of potential imagers were assessed for various targets, backgrounds and atmospheric conditions. The optimal specifications for an optical design were determined by varying the Seidel aberration coefficients to find the worst MTF that still respects the desired ID range.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,011

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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