DWTECH Logo
Технологии
20 марта 2026 г.10 минИлья Фатин

Почему тепловизоры не работают в системах безопасности

Разбираемся, почему критерий Джонсона не работает в гражданских системах видеонаблюдения и как правильно выбрать тепловизор для реальных условий эксплуатации.

Почему тепловизоры не работают в системах безопасности

На рынке систем безопасности о тепловизорах не слышал только тот, кто не следит за последними новостями. При этом везде заявляется, что цена на тепловизоры неизменно снижается. Это в теории должно расширить область их применения, но пока на каждом углу их не видно, и даже на специальных объектах встречаются крайне редко. Цена соизмеримая со стоимостью неплохой иномарки за один тепловизор всё ещё делает его экзотикой. Почему?

Потому что тепловизор — это не панацея. Даже если у заказчика много денег и вопрос покупки тепловизоров не стоит, результат всё равно может быть непредсказуемый и в конечном счёте разочарующим. Давайте попробуем разобраться почему.

Критерий Джонсона

В отличии от камер видимого спектра одним из главных параметров тепловизора уточняют расстояние на котором можно «видеть цель». Причём видеть можно по-разному: обнаружить, опознать или идентифицировать. Эти критерии разработали американские учёные и подытожил результат Джон Джонсон в конце 1950х годов, в честь которого и назвали данный критерий.

Критерий Джонсона - график дальности обнаружения

Критерий Джонсона - график дальности обнаружения

В результате часто можно увидеть следующие слова: Обнаружение, распознавание, идентификация человека с характерным размером 1,8 × 0,5 м

И ниже подобные картинки, показывающие как далеко может видеть тепловизор. И если вы будете пользоваться этими графиками в «гражданских» целях, то в большинстве случаев вы не достигните заявленных дальностей.

Критерий Джонсона разрабатывался для военных целей, когда в направлении поля зрения камеры находятся в основном враги и необходимо принять решение о том стрелять/не стрелять и чем стрелять в направлении цели. В системах безопасности не стоит таких задач!

Задача в системе видеонаблюдения

Типовая задача в системе видеонаблюдения для тепловизора формулируется так: хотим видеть, что происходит на объекте вне зависимости от времени суток. И тепловизор позволяет её решить! Но с достаточно большими оговорками:

  • Нельзя слепо следовать критерию Джонсона при выборе тепловизора и тепловизионного объектива и полагаться на сотни и тысячи метров в табличке
  • Необходимо учитывать погодные условия и тепловые контрасты в зоне наблюдения
  • Тепловизионный объектив имеет ряд параметров, которые влияют на возможность решения визуальной задачи
  • Необходимо учитывать навык работы оператора с тепловизионным изображением
Пример тепловизионного изображения

Пример тепловизионного изображения

Ответ Джонсону

«Обнаружение: Чтобы определить, присутствует объект или нет с вероятностью 50%, его критический размер должен покрываться 1,5 или более пикселями»

Этот критерий предполагает, что характерный размер ростовой фигуры человека составляет 0,75м, и чтобы его идентифицировать на него должно приходиться 1.5 пикселя. Соответственно, на тепловизоре с разрешением 640×480 пикс и объективом 50мм обнаружить человека на расстоянии порядка 1700м можно с вероятностью всего 50%! Рассчитать дальность под свою конфигурацию матрицы и объектива можно через оптический калькулятор — он использует те же формулы Джонсона.

Вопрос — можно ли оператору увидеть на экране монитора цель размером 1.5 пикселя из 640 пикселей (или 0.2% от ширины экрана!)? С очень большой вероятностью он эту цель просто не увидит!

Погодные условия

Как ни странно, но тепловизор, также как и обычная камера телевизионного наблюдения, лучше видит в хорошую солнечную погоду: тепловые контрасты максимальные, людей хорошо видно и в тенях и на солнце, видны нагретые и охлаждённые части автомобилей.

Но бывают и другие условия, когда идёт дождь, снег, плотный туман. Эти погодные явления оказывают двойное негативное влияние на тепловое изображение:

  • Препятствуют прохождению ИК-лучей через атмосферу, ухудшая «видимость»
  • Сравнивают температуру поверхности — когда всё мокрое, в тепловизоре не видно отличия дерева от машины
Влияние погодных условий на тепловизионное изображение

Влияние погодных условий на тепловизионное изображение

Тепловизионный объектив

Меньший угол поля зрения соответствует большей дальности наблюдения. Но это в идеальных условиях. Чем дальше мы хотим увидеть с более узкоугольным объективом, тем сложнее это сделать в реальных условиях — атмосферные осадки и низкая контрастность объекта не позволяют достигать максимальных дистанций наблюдения.

Также относительное отверстие объектива (F-число) и коэффициент пропускания ИК-света порядка 80% препятствуют фиксации ИК излучения в фокальной плоскости микроболометра.

Распознавание тепловизионных целей

В конечном счёте результатом фиксации цели должна стать реакция оператора или аналитического программного обеспечения. И в первом и во втором случае задача решается с большими сложностями: на предельных дальностях цели слишком низкоконтрастны и недостаточного размера, чтобы аналитика могла безошибочно «увидеть» цель.

Что выбрать

Для гражданских задач безопасности — поворотные тепловизоры с двойным запасом по дальности, лучше с лазерным дальномером для точного целеуказания, с тепловизионной матрицей 640×512 или 1280×1024. Между поворотным и стационарным выбирают по архитектуре рубежа — практический разбор сценариев в материале поворотный или стационарный тепловизор. Сравнение охлаждаемых и неохлаждаемых матриц с разбором применимости — в статье охлаждаемые и неохлаждаемые тепловизоры. Детальный разбор технологий и параметров матриц — на странице «Технологии тепловидения». Реальные внедрения в энергетике — например, проект на Курской АЭС.

Итог

Если не учитывать реальные физические особенности тепловизионных камер и среды наблюдения, вероятность получения удовлетворительного результата на максимальных заявленных дистанциях по критерию Джонсона крайне невелика.

Отдельно про выбор между технологиями — где тепловизор обязателен, а где обычная видеокамера справится с задачей: тепловизор или камера видеонаблюдения для охраны периметра.

Илья Фатин

Руководитель DWTECH

Руководитель компании DWTECH (Зеленоград). Эксперт по тепловизионным и оптико-электронным системам, охране периметра и антидрон-комплексам. С 2005 года работает в системах безопасности; с 2016 года развивает собственное производство DWTECH.

тепловизоркритерий Джонсонасистемы безопасностивидеонаблюдениетепловизионная камераобнаружение целей

Подобрать оборудование под задачу

DWTECH разрабатывает и производит тепловизионные системы в России.

Похожие статьи