Tutorial de cálculo DORI (2026): Cumplimiento paso a paso de la norma EN 62676-4 para proyectos reales

Lo que aprenderás

Leer sobre DORI está bien. Calcular DORI en un proyecto real es lo que realmente permite ganar licitaciones y superar la fase de puesta en marcha. Este artículo es la contraparte práctica de la explicación conceptual DORI. Seleccionamos tres arquetipos de proyectos que aparecen en aproximadamente el 80 % de los diseños de CCTV y aplicamos los datos de la EN 62676-4 a cada uno de ellos, de principio a fin, con los cálculos visibles. Al final, podrá consultar la ficha técnica de una cámara, la elección de un objetivo y la distancia de enfoque y saber, en menos de treinta segundos, qué nivel DORI cumple el diseño.

¿Por qué tres ejemplos y no uno? Porque cada arquetipo enfatiza una parte diferente del cálculo. El almacén obliga a pensar en cómo se degrada la señal DORI con la distancia. La puerta de acceso con reconocimiento automático de matrículas obliga a pensar en el margen de píxeles para la legibilidad de las placas. El cajero bancario obliga a pensar en la densidad de píxeles del reconocimiento facial a corta distancia con una selección de lentes limitada. En conjunto, abarcan los cálculos necesarios para casi cualquier diseño con el que te encuentres.

Repaso de matemáticas DORI : la fórmula en un párrafo

EN 62676-4 define DORI en términos de píxeles por metro a la distancia objetivo. La fórmula es de nivel básico: el campo de visión angular del objetivo se proyecta sobre una sección horizontal de la escena, y el número de píxeles horizontales de la cámara se distribuye a lo largo de esa sección. La fórmula compacta es:

Compare el resultado con los umbrales de la EN 62676-4 : 25 ppm para detección, 62 ppm para observación, 125 ppm para reconocimiento y 250 ppm para identificación. La enmienda de 2025 introduce modos OODPCVS que amplían este vocabulario, pero la aritmética de píxeles subyacente es idéntica.

Dos notas prácticas antes de comenzar con los tutoriales. Primero, el tamaño del sensor se suele expresar como una fracción de pulgada (1/2.8", 1/1.8", 1/1.2"). Estas no son pulgadas literales, sino una nomenclatura heredada de las cámaras con tubo vidicón. Utilice la tabla de conversión que aparece a continuación o deje que su calculadora realice la búsqueda. Segundo, la fórmula asume un objetivo rectilíneo estándar. Los objetivos gran angular y ojo de pez introducen distorsión de barril, que modifica sutilmente la densidad efectiva de píxeles en todo el encuadre; para estos, utilice la distancia focal efectiva del fabricante en lugar de la nominal.

Recorrido 1 — Muelle de carga del almacén

Configuración. Un cliente del sector logístico está instalando un sistema de videovigilancia (CCTV) en un muelle de carga de 25 m de ancho. Una de las cámaras está montada en la pared del edificio, justo encima de la puerta del muelle, con vista al patio. La cámara seleccionada es de 4 MP con un sensor de 1/2,8" (2560 × 1440, 5,376 mm horizontal) y una lente fija de 6 mm. Pregunta: ¿Qué nivel DORI alcanza esta cámara a 10 m, 20 m y 35 m de la pared?

La interpretación. Una sola cámara de 4 MP en formato de 6 mm cubre el muelle con tres niveles DORI diferentes en tres rangos distintos: identificación justo en la puerta, reconocimiento en el centro del patio y observación en el interior de la zona de carga. Para un muelle de 25 m de ancho, cada píxel a lo largo de la superficie del muelle cumple con el requisito de reconocimiento o superior, que es el umbral adecuado para saber quién recogió cada contenedor.

Conclusión del diseño. Si el cliente necesita identificación a 20 m (por ejemplo, para leer las identificaciones de los conductores de montacargas en todo el patio), esta cámara no es suficiente: necesita una distancia focal mayor (lo que sacrifica la visión panorámica cerca de la puerta) o un sensor de mayor resolución (8 MP en la misma lente de 6 mm permite la identificación a más de 20 m). El análisis muestra la diferencia en cifras, que es precisamente la conversación que conviene tener con el cliente antes de la instalación, no después.

Recorrido 2 — Puerta de reconocimiento automático de matrículas del estacionamiento

Configuración. Un cliente comercial desea implementar un sistema de reconocimiento automático de matrículas (ANPR) en la puerta de entrada de un aparcamiento subterráneo. La barrera se encuentra a 5 m del soporte de la cámara. La cámara seleccionada es de 8 MP con un sensor de 1/1,8" (3840 × 2160, 7,20 mm horizontal) y una lente fija de 12 mm. La pregunta es: ¿cumple esta combinación con los requisitos de identificación (250 ppm) en la puerta de entrada? ¿Qué margen de seguridad existe?

La interpretación. A 5 m, la cámara ofrece 1280 ppm, más de cinco veces el umbral de identificación EN 62676-4. Este margen no se desperdicia. El reconocimiento automático de matrículas (ANPR) funciona de forma robusta solo cuando la matrícula está bien iluminada, bien angulada y sin desenfoque por movimiento. Disponer de margen de píxeles significa que el sistema tolera la inevitable degradación en condiciones reales (lluvia sobre la lente, sol bajo, una ligera inclinación del vehículo) sin caer por debajo del umbral de legibilidad. Un diseño que apenas supera los 250 ppm en condiciones de laboratorio suele fallar en la producción.

Conclusión del diseño. La opción de 8 MP en 12 mm se ajusta perfectamente a una puerta de 5 m con un margen considerable. Si la misma cámara se instalara más atrás, hasta aproximadamente 25 m, seguiría cumpliendo con los requisitos de identificación, pero con una tolerancia ambiental mucho menor. Para una cámara ANPR de propósito único, un amplio margen de píxeles es la decisión de diseño acertada, en lugar de un desperdicio.

Tutorial 3 — Puesto de cajero bancario

La configuración. Un banco minorista está actualizando el sistema de videovigilancia (CCTV) en las ventanillas de atención al público. Cada ventanilla cuenta con una cámara dedicada instalada en la pared trasera, a 4 m del lado del cliente. La cámara seleccionada es de 6 MP con un sensor de 1/1.8" (3072 × 2048, 7.20 mm horizontal) y una lente fija de 8 mm. La pregunta es: ¿cumple esto con el requisito de identificación de 250 ppm en el lado del cliente para el uso de reconocimiento facial?

La interpretación. La cámara de 6 MP en 8 mm cumple con el requisito de identificación de 250 ppm en el mostrador con un margen de píxeles considerable. EN 62676-4 establece 250 ppm como el nivel en el que se puede identificar a una persona desconocida a partir de la imagen, precisamente el caso de uso para el reconocimiento facial activado por una transacción marcada. La misma cámara sigue cumpliendo con el requisito de identificación hasta aproximadamente 12 m, lo que supera la profundidad de cualquier sala de cajeros habitual.

Conclusión del diseño. Con esta geometría, la altura de montaje y el ángulo respecto al rostro del cliente son más importantes que la cantidad de píxeles adicionales. Un rostro visto desde un ángulo cenital pronunciado es más difícil de identificar que un rostro visto casi de frente con la misma cantidad de píxeles; la densidad de píxeles es una condición necesaria, no suficiente. El análisis plantea la cuestión clave del diseño: centrar la próxima iteración en la posición de montaje en lugar de en las especificaciones de la cámara.

Recordatorio sobre los umbrales de EN 62676-4. El umbral de identificación de 250 ppm es el límite estandarizado por encima del cual se puede identificar de forma fiable a una persona desconocida a partir de una imagen. Los algoritmos locales de reconocimiento facial suelen requerir mucho menos para funcionar, pero la cifra de 250 ppm es la que se considera válida ante los tribunales, que es el límite máximo que se pretende superar en un juicio por fraude, y que es precisamente el umbral que se busca superar en la implementación de sistemas de reconocimiento facial en cajeros bancarios.

Errores comunes

Tres errores comunes explican casi todas las conversaciones del tipo "los cálculos dicen que sí, pero la instalación falla". Evitarle ese proceso innecesario es una de las principales razones por las que existe este artículo.

Cómo verificar automáticamente

Hacer los cálculos a mano es una excelente manera de aprender. Sin embargo, hacer los cálculos a mano para cada cámara en un proyecto de 40 cámaras es una excelente manera de introducir errores. CCTVplanner ofrece dos herramientas gratuitas basadas en navegador que integran la fórmula anterior con los umbrales de la EN 62676-4 y un catálogo de más de 23 025 cámaras.

Para un proyecto multicámara, el diseñador es el punto de partida ideal. Coloque cada cámara en el plano, configure el objetivo y el lienzo codificará por colores qué área cumple con cada nivel DORI. Las banderas de cumplimiento aparecerán en rojo donde se le solicite a una cámara que capture más píxeles por metro de los que permiten su objetivo y resolución. El PDF multipágina exportado incluye el nivel DORI de cada cámara en la tabla de equipos; el responsable de compras puede leer el valor que usted calculó sin tener que volver a calcularlo.

Para obtener información más detallada sobre la actualización de las normas que sustentan estas herramientas, el artículo de actualización EN 62676-4 :2025 OODPCVS explica las siete nuevas etiquetas de modo que se suman al DORI clásico en la contratación pública de la UE de 2026.

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