شرح تفصيلي لحسابات DORI (2026): الامتثال خطوة بخطوة لمعيار EN 62676-4 للمشاريع الحقيقية
ثلاثة أمثلة عملية واقعية - رصيف تحميل في مستودع، وبوابة نظام التعرف التلقائي على لوحات المركبات في موقف سيارات، ومكتب صراف آلي في بنك - مع شرح كامل لحسابات البكسل لكل متر وفقًا لمعيار EN 62676-4. بنهاية هذه المقالة، ستتمكن من حساب مستويات DORI لأي كاميرا ومسافة هدف ذهنيًا، وستعرف بدقة أي تركيبة من الكاميرا والعدسة تلبي عتبة DORI المطلوبة.
جدول المحتويات
ما ستتعلمه
لا بأس بالاطلاع على معلومات حول DORI ، لكن حساب DORI في مشروع حقيقي هو ما يضمن الفوز بالمناقصات واجتياز مرحلة التشغيل. هذه المقالة هي التطبيق العملي لشرح مفهوم DORI. اخترنا ثلاثة نماذج مشاريع شائعة في حوالي 80% من تصميمات كاميرات المراقبة، وقمنا بتطبيق معايير EN 62676-4 على كل منها بشكل كامل، مع توضيح العمليات الحسابية. في النهاية، ستتمكن من معرفة مستوى DORI الذي يلبيه التصميم في غضون ثلاثين ثانية، وذلك بالنظر إلى بيانات الكاميرا، واختيار العدسة، ومسافة الهدف.
لماذا ثلاثة أمثلة وليس مثالًا واحدًا؟ لأن كل نموذج أولي يُركز على جانب مختلف من الحساب. يُجبرك المستودع على التفكير في كيفية تدهور دقة DORI مع المسافة. وتُجبرك بوابة التعرف التلقائي على لوحات المركبات على التفكير في مساحة البكسل المتاحة لقراءة اللوحة بوضوح. ويُجبرك موظف البنك على التفكير في كثافة بكسل التعرف على الوجه من مسافة قريبة مع خيارات عدسات محدودة. تُغطي هذه الأمثلة مجتمعةً مهارات الحساب التي تحتاجها في كل تصميم تقريبًا ستواجهه.
مراجعة سريعة لمعادلة الرياضيات DORI - الصيغة في فقرة واحدة
يُعرّف معيار EN 62676-4 مقياس DORI بوحدة البكسل لكل متر عند مسافة الهدف. وتعتمد الحسابات على مبادئ الهندسة الأساسية: حيث يُسقط مجال الرؤية الزاوي للعدسة على شريحة أفقية في المشهد، ويتوزع عدد البكسلات الأفقية للكاميرا على هذه الشريحة. والصيغة المختصرة هي:
صيغة DORI للبكسل لكل متر
PPM = (البعد البؤري بالملليمتر × عرض الصورة بالبكسل) / (عرض المستشعر بالملليمتر × المسافة بالمتر)
- focal_length_mm — the lens you have selected (e.g. 6mm, 12mm).
- image_width_pixels — the horizontal pixel count (e.g. 2560 for 4MP at 16:9).
- sensor_width_mm — the horizontal sensor dimension (1/2.8" ≈ 5.376mm; 1/1.8" ≈ 7.20mm).
- distance_m — the metres from the camera to the target.
قارن النتيجة بعتبات معيار EN 62676-4 : 25 جزءًا في المليون للكشف، 62 جزءًا في المليون للملاحظة، 125 جزءًا في المليون للتعرف، 250 جزءًا في المليون للتحديد. يُدخل تعديل عام 2025 أنماط OODPCVS التي تُوسّع هذه المصطلحات، لكن العمليات الحسابية الأساسية للبكسل تبقى كما هي.
ملاحظتان عمليتان قبل البدء بالشرح. أولًا، يُشار عادةً إلى حجم المستشعر بجزء من البوصة (1/2.8 بوصة، 1/1.8 بوصة، 1/1.2 بوصة) - وهذه ليست بوصات حقيقية، بل تسمية قديمة من كاميرات أنبوب الفيديو. استخدم جدول التحويل أدناه أو استخدم الآلة الحاسبة للبحث. ثانيًا، تفترض الصيغة عدسة مستقيمة قياسية. تُسبب العدسات ذات الزاوية الواسعة وعدسات عين السمكة تشوهًا برميليًا يُغير بشكل طفيف كثافة البكسل الفعالة عبر الإطار؛ لذا، استخدم قيمة البعد البؤري الفعال المُحددة من قِبل الشركة المصنعة بدلًا من القيمة الاسمية.
| حجم المستشعر | أفقي مليمتر |
|---|---|
| 1/3" | 4.80mm |
| 1/2.8" | 5.376mm |
| 1/2.5" | 5.76mm |
| 1/1.8" | 7.20mm |
| 1/1.2" | 10.67mm |
جولة تعريفية 1 - رصيف تحميل المستودع
الإعداد: يقوم أحد عملاء الخدمات اللوجستية بتركيب كاميرات مراقبة على رصيف تحميل بعرض 25 مترًا، حيث تُثبّت كاميرا واحدة على جدار المبنى مباشرةً فوق باب الرصيف، وتُوجّه الكاميرا نحو ساحة التحميل. الكاميرا المختارة بدقة 4 ميجابكسل، مزودة بمستشعر 1/2.8 بوصة (2560 × 1440، 5.376 مم أفقيًا) وعدسة ثابتة 6 مم. السؤال: ما هو مستوى DORI الذي تحققه هذه الكاميرا على مسافات 10 أمتار، و20 مترًا، و35 مترًا من الجدار؟
الأرقام
- جزء في المليون عند 10 أمتار = (6 × 2560) / (5.376 × 10) = 285.7 جزء في المليون ← تحديد الهوية (>250)
- جزء في المليون عند 20 مترًا = (6 × 2560) / (5.376 × 20) = 142.9 جزء في المليون ← التعرف (>125)
- جزء في المليون عند 35 مترًا = (6 × 2560) / (5.376 × 35) = 81.6 جزء في المليون ← الملاحظة (>62)
التفسير: تغطي كاميرا واحدة بدقة 4 ميجابكسل وعدسة 6 مم الرصيف بثلاثة مستويات مختلفة DORI على ثلاثة نطاقات مختلفة: تحديد الهوية عند المدخل مباشرةً، والتعرف في منتصف الساحة، والمراقبة في عمق منطقة التحميل. بالنسبة لرصيف بعرض 25 مترًا، فإن كل بكسل على طول واجهة الرصيف يفي بمعيار التعرف أو أفضل، وهو الحد الأدنى المطلوب لمعرفة من قام بتحميل أي حاوية.
خلاصة التصميم: إذا كان العميل بحاجة إلى خاصية التعرف على الهوية من مسافة 20 مترًا (على سبيل المثال، لقراءة هويات سائقي الرافعات الشوكية من كامل نطاق ساحة التخزين)، فإن هذه الكاميرا غير كافية، إذ يحتاج إما إلى بُعد بؤري أطول (مما يُقلل من مجال الرؤية الواسع بالقرب من الباب) أو إلى مستشعر ذي دقة أعلى (8 ميجابكسل على نفس العدسة 6 مم تُتيح التعرف على الهوية من مسافة تتجاوز 20 مترًا). يُوضح الشرح العملي هذه المفاضلة بالأرقام، وهو ما يُفضل مناقشته مع العميل قبل التركيب وليس بعده.
الجولة الثانية - بوابة نظام التعرف التلقائي على لوحات المركبات في موقف السيارات
الإعداد: يرغب عميل تجاري في تركيب نظام التعرف التلقائي على لوحات أرقام السيارات (ANPR) عند بوابة مدخل موقف سيارات تحت الأرض. يقع الحاجز على بُعد 5 أمتار من حامل الكاميرا. الكاميرا المختارة بدقة 8 ميجابكسل ومستشعر 1/1.8 بوصة (3840 × 2160، 7.20 مم أفقيًا) مثبتة على عدسة ثابتة 12 مم. السؤال: هل يفي هذا الإعداد بمعيار التعرف (250 جزءًا في المليون) عند البوابة، وما هو هامش الأمان المتاح؟
الأرقام
- جزء في المليون عند 5 أمتار = (12 × 3840) / (7.20 × 5) = 1280 جزء في المليون ← تحديد الهوية (>>250)
- جزء في المليون عند 10 أمتار = (12 × 3840) / (7.20 × 10) = 640 جزء في المليون ← تحديد الهوية (>>250)
- جزء في المليون عند 25 مترًا = (12 × 3840) / (7.20 × 25) = 256 جزء في المليون ← تحديد الهوية (أعلى بقليل من 250)
التفسير: عند مسافة 5 أمتار، تُسجّل الكاميرا 1280 جزءًا في المليون، أي أكثر من خمسة أضعاف عتبة تحديد الهوية وفقًا لمعيار EN 62676-4. هذه الميزة الإضافية ليست مُهدرة. يعمل نظام التعرف التلقائي على لوحات المركبات بكفاءة عالية فقط عندما تكون اللوحة مضاءة جيدًا، ومُصوّبة بزاوية مناسبة، وخالية من تشويش الحركة. وجود هامش بكسل كافٍ يعني أن النظام يتحمل التدهور الحتمي في ظروف العالم الواقعي (المطر على العدسة، انخفاض الشمس، ميل طفيف للمركبة) دون أن ينخفض مستوى الوضوح عن الحد الأدنى. عادةً ما يفشل التصميم الذي بالكاد يتجاوز 250 جزءًا في المليون في ظروف المختبر عند الإنتاج.
خلاصة التصميم: يُعدّ اختيار كاميرا بدقة 8 ميجابكسل على عدسة 12 مم مناسبًا تمامًا لبوابة عرضها 5 أمتار مع هامش أمان كبير. لو تم تركيب الكاميرا نفسها على مسافة أبعد - تصل إلى 25 مترًا تقريبًا - لكانت ستفي بمتطلبات التعرّف، ولكن مع قدرة أقل بكثير على تحمّل الظروف البيئية. بالنسبة لكاميرا مخصصة لتقنية التعرّف التلقائي على لوحات المركبات (ANPR) ذات غرض واحد، فإنّ توفير مساحة بكسل كافية هو الخيار الأمثل في التصميم، وليس خيارًا مُهدرًا.
الجولة الثالثة - محطة الصراف الآلي
الإعداد: يقوم أحد البنوك بتحديث نظام كاميرات المراقبة داخل فروعه عند نوافذ الصرافين. تحتوي كل نافذة صراف على كاميرا مخصصة مثبتة على الجدار الخلفي، على بُعد 4 أمتار من جانب العميل. الكاميرا المختارة بدقة 6 ميجابكسل، مزودة بمستشعر 1/1.8 بوصة (3072 × 2048، 7.20 مم أفقيًا) وعدسة ثابتة 8 مم. السؤال: هل يفي هذا النظام بمعيار التعرف على الوجوه (250 جزءًا في المليون) عند جانب العميل من النافذة؟
الأرقام
- جزء في المليون عند 4 أمتار = (8 × 3072) / (7.20 × 4) = 853 جزء في المليون ← تحديد الهوية (>>250)
- جزء في المليون عند 6 أمتار = (8 × 3072) / (7.20 × 6) = 569 جزء في المليون ← تحديد الهوية (>>250)
- جزء في المليون عند 12 مترًا = (8 × 3072) / (7.20 × 12) = 284 جزء في المليون ← تحديد الهوية (أعلى بقليل من 250)
التفسير: تُلبي الكاميرا بدقة 6 ميجابكسل على عدسة 8 مم متطلبات التعرف على الوجوه بمعدل 250 جزءًا في المليون عند شباك الصراف، مع هامش بكسل كبير. يُحدد EN 62676-4 معدل 250 جزءًا في المليون كمستوى يُمكن عنده التعرف على شخص غير مألوف من الصورة - وهو تحديدًا الاستخدام الأمثل لتقنية التعرف على الوجوه التي يتم تفعيلها عند إجراء معاملة مُعلّمة. وتستمر الكاميرا نفسها في تلبية متطلبات التعرف على الوجوه حتى مسافة 12 مترًا تقريبًا، وهي مسافة تتجاوز عمق أي صالة صراف عادية.
خلاصة التصميم: في هذا التصميم الهندسي، يُعدّ ارتفاع التثبيت وزاوية الكاميرا بالنسبة لوجه المستخدم أكثر أهمية من عدد البكسلات الإضافية. فالوجه الذي يُرى من زاوية علوية حادة يصعب تمييزه مقارنةً بنفس عدد البكسلات على وجه يُرى من الأمام مباشرةً - كثافة البكسل شرط ضروري، وليس كافيًا. يُبرز هذا الشرح أهمية التركيز في التصميم على موضع التثبيت بدلًا من مواصفات الكاميرا.
تذكير بعتبات معيار EN 62676-4. عتبة التعرف البالغة 250 جزءًا في المليون هي الحد القياسي الذي يمكن من خلاله التعرف على شخص غير مألوف من الصورة بشكل موثوق. عادةً ما تحتاج خوارزميات التعرف على الوجوه المحلية إلى دقة أقل بكثير للعمل، ولكن قيمة 250 جزءًا في المليون هي ما يصمد أمام التدقيق القانوني في المحكمة - وهو المعيار الذي صُممت أنظمة الصراف الآلي المصرفية في نهاية المطاف لمواجهته.
الأخطاء الشائعة
ثلاثة أخطاء هي السبب الرئيسي في معظم المحادثات التي تدور حول فكرة "الحسابات تقول نعم، لكن التثبيت يفشل". توفير عناء هذه التجربة هو أحد أهم أسباب كتابة هذه المقالة.
- التباس في حجم المستشعر. المستشعر ذو قياس 1/2.8 بوصة ليس 1/2.8 من البوصة، بل هو مصطلح قديم من أنابيب الفيديوكون، ويعادل تقريبًا 5.376 ملم أفقيًا. يُعدّ استبدال 9.07 ملم (القيمة الحرفية لبوصة واحدة مقسومة على 2.8) في المعادلة من أكثر الطرق شيوعًا لتقدير مسافة التحديد بأكثر من الضعف.
- نسبة العرض إلى الارتفاع غير مذكورة. قد تكون دقة "كاميرا 4 ميجابكسل" 2560 × 1440 (16:9) أو 2048 × 1536 (4:3). يختلف عدد البكسلات الأفقية بنسبة 25%، وكذلك مسافة DORI الناتجة. اقرأ دائمًا الدقة من ورقة البيانات - لا تفترض أبدًا نسبة العرض إلى الارتفاع من عدد الميجابكسل.
- تحويلات الوحدات الخاطئة. يُعدّ الخلط بين السنتيمترات والأمتار، أو القدم والأمتار، أو المليمترات والسنتيمترات، من أكثر الأخطاء شيوعًا، لأنه يُنتج أرقامًا تبدو منطقية. استخدم آلة حاسبة تدعم الوحدات (تدعم آلة حاسبة CCTVplanner DORI المتر والقدم بشكل افتراضي)، وتأكد من الوحدة في كل خطوة.
- مقارنة عتبات ورقة البيانات بعتبات معيار EN 62676-4. ينشر بعض المصنّعين "مسافة التحديد" باستخدام هدف كثافة البكسل الداخلي الخاص بهم. تحقق دائمًا مما إذا كان رقم ورقة البيانات يفترض 100 جزء في المليون، أو 150 جزء في المليون، أو معيار EN 62676-4 البالغ 250 جزء في المليون - فقد يصل الفرق إلى 2.5 ضعف في المسافة.
كيفية التحقق التلقائي
يُعدّ إجراء العمليات الحسابية يدويًا طريقةً ممتازةً لتعلمها. لكن إجراءها يدويًا على كل كاميرا في مشروعٍ يضم 40 كاميرا يُعدّ طريقةً مثاليةً لإدخال الأخطاء. يوفر برنامج CCTVplanner أداتين مجانيتين تعملان عبر المتصفح، تُطبّقان الصيغة المذكورة أعلاه بدقةٍ تامة، مع مراعاة عتبات معيار EN 62676-4 وقائمة الكاميرات التي تضم أكثر من 65,000 كاميرا.
آلتان حاسبتان تقومان بالحسابات نيابة عنك
في المشاريع متعددة الكاميرات، يُعدّ المصمم نقطة البداية المثالية. ضع كل كاميرا على مخطط الأرضية، واضبط العدسة، وسيقوم نظام الألوان في لوحة الرسم بتحديد مستوى DORI لكل منطقة. تظهر علامات الامتثال باللون الأحمر في أي مكان يُطلب فيه من الكاميرا معالجة عدد بكسلات لكل متر يتجاوز ما تسمح به عدستها ودقتها. يُدرج PDF المُصدّر متعدد الصفحات مستوى DORI لكل كاميرا في جدول المعدات، ما يُمكّن مسؤول المشتريات من قراءة الرقم الذي قمت بحسابه دون الحاجة إلى إعادة حسابه.
للحصول على قراءة أعمق حول تحديث جانب المعايير وراء هذه الأدوات، فإن مقالة تحديث EN 62676-4 :2025 OODPCVS تستعرض ملصقات الوضع السبعة الجديدة التي توضع فوق DORI الكلاسيكية في مشتريات الاتحاد الأوروبي لعام 2026.
الأسئلة الشائعة
What is the basic formula for DORI pixel density?
Pixels per metre at the target distance equals (focal_length_mm × image_width_pixels) divided by (sensor_width_mm × distance_m). The horizontal resolution is in pixels, the focal length and sensor width are in millimetres, and the target distance is in metres. The result is the pixel density at that distance, which you compare against the EN 62676-4 thresholds: 25 ppm Detection, 62 ppm Observation, 125 ppm Recognition, 250 ppm Identification.
Do I use the horizontal pixels or the total megapixels in the formula?
Always use the horizontal pixel count. A 4MP camera at 16:9 has 2560 × 1440 pixels — for DORI you take 2560, not 4,000,000. Using megapixels in the formula will silently overestimate pixel density by orders of magnitude. This is the single most common mistake and the one most likely to make a design fail commissioning.
Why do my numbers differ from the camera datasheet's 'identification distance'?
Manufacturers sometimes publish identification distances using their own proprietary thresholds rather than the EN 62676-4 250 ppm value. Always cross-check the assumed pixel-density target. A datasheet that says 'identification at 18m' might be assuming 100 ppm or 150 ppm rather than the standard 250 ppm — at 250 ppm the same camera would only reach about 7m. The math is correct, the assumption is what differs.
Does the lens choice or the resolution matter more?
They matter equally — pixel density is proportional to focal length divided by sensor width, and proportional to horizontal resolution. Doubling either roughly doubles the achievable identification distance. In practice, varifocal lenses give you flexibility to optimise per-camera, while resolution upgrades benefit every zone uniformly. The right answer for any given site is usually a combination: a smaller number of higher-resolution cameras with appropriately-chosen lenses.
How do I verify a DORI calculation without doing the math by hand?
Use a calculator that knows the EN 62676-4 thresholds and the camera catalogue. The CCTVplanner DORI calculator at /calculator/dori takes the camera and the target distance and returns the achieved pixel density and DORI level. The dedicated EN 62676-4 calculator at /en-62676-4-calculator wraps the same maths with standards-aware language including the 2025 OODPCVS modes. Both are free and require no install.
مقالات ذات صلة
المستويات الأربعة وما هو الغرض من كل منها، قبل الخوض في الرياضيات.
العمليات الحسابية الكامنة وراء كل هدف من أهداف DORI و OODPCVS.
التصنيف ذو الأنماط السبعة الذي يعلو تصنيف DORI الكلاسيكي في عام 2026.
مقارنة جنبًا إلى جنب تتضمن عرض DORI ودعم OODPCVS.
خيارات الطبقة المجانية التي تحسب DORI وفقًا للمعيار EN 62676-4 بشكل تلقائي.
دليل إرشادي خطوة بخطوة يتضمن ترحيل عتبة DORI.