Development of a test bench for the assessment of digital processing efficiency in thermal imaging systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Modern thermal imaging systems are widely used because of their broad military and commercial application range. The performance of the first generations of thermal imagers was limited by resolution and thermal sensitivity. Brightness and contrast adjustments were also the crux of the image quality. From a military user perspective, the amount of details and the interpretation of a scene depends, among others, on the experience of the user and on the time available to complete those adjustments. Modern imagers now feature embedded digital processing that can automatically adjust the device parameters in order to optimize the image quality. With the combined improvements in microprocessor power and microfabrication processes, digital processing enhanced the thermal imagers’ performance until they eventually became limited by their ability to react to different operational scenarios. That brings the need for testing the reaction of digital processing in such operational scenarios. Meanwhile, there were no significant modification in testing methodologies and metrics used for the assessment of thermal imagers. In this paper, we present DRDC-Valcartier Research Centre’s efforts to develop a test bench to measure the efficiency of the digital processing embedded in thermal imagers. The purpose of the testing methodology is to provide reliable, repeatable and user-independent metrics. Outputs quantitatively highlight the impact of digital processing for various operational situations and allow the performance of devices to be compared.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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