DORI arvutuste käsitlus (2026): samm-sammult EN 62676-4 vastavus reaalsete projektide jaoks
Kolm reaalselt lahendatud näidet. laadimisdokk, parkimisala ANPR värav ja pangakassapidaja töökoht. täielike EN 62676-4 piksel-meetri arvutustega lahti kirjutatud. Selle artikli lõpuks saate arvutada DORI tasemed mis tahes kaamera ja sihtkauguse jaoks peast ja teate täpselt, milline kaamera-ja-objektiivi kombinatsioon vastab millisele DORI piirile.
Sisukord
Mida õpid
DORI-st lugemine on korras. DORI arvutamine tegeliku projekti peal on see, mis tegelikult pakkumised võidab ja komissoneerimise üle elama jääb. See artikkel on praktiline vaste kontseptuaalsele DORI selgitusele. Valime kolm projekti arhetüüpi, mis esinevad umbes 80% CCTV disainidest, ja käivitame EN 62676-4 numbrid läbi kõigist, algusest lõpuni, matemaatika nähtaval. Lõpuks peaksid suutma vaadata kaamera andmeleht, objektiivi valikut ja sihtmaa kaugust ning teadma : kolmekümne sekundi jooksul : millist DORI taset disain rahuldab.
Miks kolm näidet, mitte üks? Sest iga arhetüüp koormab arvutuse erinevat osa. Ladu sunnitab mõtlema, kuidas DORI halveneb kaugusega. ANPR värav sunnitab mõtlema pildikohtade varu kohta plaadi loetavuse jaoks. Pangakasiir sunnitab mõtlema näo äratundmise pikseltiheduse kohta lähivahemaal piiratud objektiivi valiku puhul. Koos katavad nad arvutuse lihaseid, mida vajad peaaegu igale disainile, millega kokku puutud.
DORI matemaatika värskendus : valem ühes lõigus
EN 62676-4 määratleb DORI pikselites meetri kohta sihtmaa kaugusel. Aritmeetika on keskkooli geomeetria: objektiivi nurga vaateväli projitseeritakse stseeni horisontaalsele lõikele ja kaamera horisontaalne pikselite arv on jaotatud selle lõike peale. Kompaktne valem on:
DORI piksel-meetri valem
PPM = (focal_length_mm × image_width_pixels) / (sensor_width_mm × distance_m)
- 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.
Võrdle tulemust EN 62676-4 lävede vastu: 25 ppm Avastamine, 62 ppm Vaatlus, 125 ppm Äratundmine, 250 ppm Identifitseerimine. 2025 muudatus tutvustab OODPCVS režiime, mis laiendavad seda sõnakasutust, kuid aluseks olev pikseliaritmeetika on identne.
Kaks praktilist märkust enne jalutuskäikude juurde minekut. Esiteks, sensori suurus on tavaliselt antud tollidest murruna (1/2,8", 1/1,8", 1/1,2") : need ei ole tegelikud tollid, vaid vidikontorude kaameratest pärit pärandnomenklatuur. Kasuta allolev teisenduse tabel või usalda kalkulaatorit otsingu käitlemiseks. Teiseks, valem eeldab standardset ristkülikukujulist objektiivi. Laianurkade ja kaleidoskoopide objektiivid tutvustavad tünnidistorsiooni, mis peenelt muudab efektiivset pikseltihedust raami sees; nende jaoks kasuta tootja efektiivse fookuskauguse arvu, mitte nominaalset.
| Sensori suurus | Horisontaalne mm |
|---|---|
| 1/3" | 4.80mm |
| 1/2.8" | 5.376mm |
| 1/2.5" | 5.76mm |
| 1/1.8" | 7.20mm |
| 1/1.2" | 10.67mm |
Jalutuskäik 1 : Lao koormaispaikk
Paigalduse skeem. Logistikaklient paigaldab CCTV-d 25 m laiusele laadimisplatvormile, ühe kameraga paigaldatud hoone seinale otse laadimisukse kohal, vaade õue poole. Valitud kaamera on 4MP, 1/2.8" sensor (2560 × 1440, 5.376 mm horisontaalsuunas) 6 mm fikseeritud objektiivil. Küsimus: millise DORI taseme saavutab see kaamera seinal 10 m, 20 m ja 35 m kaugusel?
Numbrid
- PPM @ 10m = (6 × 2560) / (5.376 × 10) = 285,7 ppm → Identifitseerimine (>250)
- PPM @ 20m = (6 × 2560) / (5.376 × 20) = 142,9 ppm → Tuvastamine (>125)
- PPM @ 35m = (6 × 2560) / (5.376 × 35) = 81,6 ppm → Jälgitavus (>62)
Tõlgendus. Üks 4MP-6mm kaamera katab laadimisplatvormi kolme erineva DORI tasemega kolmel erinevatel vahemaadel: Identifitseerimine otse ukse ees, Tuvastamine platvormi keskel, Jälgitavus laadimisbaasi süvameres. 25 m laiuse platvormi puhul rahuldab iga piksel platvormi pinda pidi Tuvastamist või paremat, mis on õige lävisõna avaldustele "me teame, kes millise konteineri võttis".
Disaini järeldus. Kui klient vajab Identifitseerimist 20 m kaugusel (näiteks tõsteauto juhi ID-d lugeda täiesel platvormi vahemaal), siis see kaamera ei piisa : nad vajavad kas pikemat fookuskaugust (mis ohverdab platvormi laiuse nähturlehitsusel), või kõrgemat resolutsiooni (8MP sama 6 mm objektiivilega saavutab Identifitseerimise üle 20 m). Protsessikäik teeb kompromissi nähtavaks numbrites, mis on täpselt see vestelus, mida sa tahad kliendiga pidada enne paigaldust, mitte pärast.
Protsessikäik 2. Parkla ANPR värav
Paigalduse skeem. Äriklien soovib automaatset numbrimärkide lugemist (ANPR) maa-aluse autopargi sisepääsu väraval. Barjäär on kameratiigerist 5 m kaugusel. Valitud kaamera on 8MP, 1/1.8" sensor (3840 × 2160, 7.20 mm horisontaalsuunas) 12 mm fikseeritud objektiivileel. Küsimus: kas see kombinatsioon rahuldab Identifitseerimist (250 ppm) värava juures ja kui palju varuvaru on?
Numbrid
- PPM @ 5m = (12 × 3840) / (7.20 × 5) = 1280 ppm → Identifitseerimine (>>250)
- PPM @ 10m = (12 × 3840) / (7.20 × 10) = 640 ppm → Identifitseerimine (>>250)
- PPM @ 25m = (12 × 3840) / (7.20 × 25) = 256 ppm → Identifitseerimine (napilt üle 250)
Tõlgendus. 5 m kaugusel annab kaamera 1280 ppm : üle viie korra EN 62676-4 Identifitseerimise lävi. See varuvaru pole raiskatud. ANPR töötab robustselt ainult siis, kui number on hästi valgustatud, hästi nurga all ja liikumise häirete vaba : pikselite varuvaru tähendab, et süsteem talub parimatu reaalsuse degradeerimist (vihm objektiivis, madal päike, kerge sõiduki kaldumine) ilma loetavuse läve allapoole langeda. Disain, mis vaid selget 250 ppm labori tingimustes, tavaliselt ebaõnnestub tootmises.
Disaini järeldus. 8MP-12mm valik sobib hästi 5 m väravale märkimisväärse varuvara abil. Kui sama kaamerat paigaldada kaugemale : umbes 25 m juurde : rahuldaks see ikka Identifitseerimist, kuid palju väiksema keskkonna taluvusega. Ühe otstarbega ANPR kaameral on suur pikselite varuvaru õige disainilahendus, mitte raiskav.
Protsessikäik 3. Pangakassapidaja station
Paigalduse skeem. Jaemüügipank moderniseerib filiaaali CCTV-d kassapidajate akna kohal. Igal kassapidajate aknale on paigaldatud eraldi kaamera tagumisel seinal, 4 m kaugusel kliendi poolt loenduri. Valitud kaamera on 6MP, 1/1.8" sensor (3072 × 2048, 7.20 mm horisontaalsuunas) 8 mm fikseeritud objektiivileel. Küsimus: kas see rahuldab 250 ppm Identifitseerimist kassapidajate akna juures näokäituse seostamise kasutuse jaoks?
Numbrid
- PPM @ 4m = (8 × 3072) / (7.20 × 4) = 853 ppm → Identifitseerimine (>>250)
- PPM @ 6m = (8 × 3072) / (7.20 × 6) = 569 ppm → Identifitseerimine (>>250)
- PPM @ 12m = (8 × 3072) / (7.20 × 12) = 284 ppm → Identifitseerimine (napilt üle 250)
Tõlgendus. 6MP-8mm kaamera rahuldab 250 ppm Identifitseerimist kassapidajate aknale märkimisväärse pikselite varuvara abil. EN 62676-4 määratleb 250 ppm tasemena, mille juures võõra inimese saab pildist usaldusväärselt identifitseerida : täpselt kasutussiht näokäituse käivitamisele märgitud tehingu põhjal. Sama kaamera jätkab Identifitseerimise rahuldamist umbes 12 m kaugusele, mis on suurem kui tavapärase kassapidajate korruse sügavus.
Disaini järeldus. Selle geomeetria puhul on paigalduskõrgus ja nurk kliendi näole olulisem kui lisapikslid. Nägu, mida vaadatakse järsu ülemise nurga alt, on raskem identifitseerida kui sama pikselite arv näo peal, mida vaadatakse lähestikku : pikseltihedus on vajalik tingimus, mitte piisav. Protsessikäik toob esile õige disainvestluse: fokusseeri järgmisel iteratsioonil paigalduse positsioonile, mitte kaamara spetsifikatsioonile.
EN 62676-4 lävede meeldetuletus. 250 ppm Identifitseerimise lävi on standardne piir, millest ülal saab võõrast inimest pildist usaldusväärselt identifitseerida. Kohalikud näokäituse algoritmid vajavad tavaliselt oluliselt vähem töötamiseks, kuid 250 ppm number on see, mis säilib kohtulikul kontrollil : mis on lõppkokkuvõttes panga kassapidajate paigalduse disaini lävi.
Levinud vead
Kolm viga moodustavad peaaegu iga "matemaatika ütleb jah, kuid installatsioon ebaõnnestub" vestluse, mis meil on. Selle artikli olemasolu suure osa põhjuseks on teile ringkäik hoida.
- Andurite suuruse segadus. 1/2,8" andur ei ole 1/2,8 tolli. see on pärand vidikontorude nomenklaturist ja vastab ligikaudu 5,376 mm horisontaalselt. Valemi asendamine 9,07 mm-ga (1 tolli sõnasõnaline väärtus jagatud 2,8-ga) on üks usaldusväärsemaid viise identifitseerimise kauguse ülehinnamise kohta kahe kordne.
- Kuvasuhte puudumine. "4MP kaamera" võib olla 2560 × 1440 (16:9) või 2048 × 1536 (4:3). Horisontaalsed pikselarvud erinevad 25% võrra ja seega ka sellest tulenev DORI vahemaa. Lugege eraldusvõime alati andmelehelt. ärge eeldage kuvasuhet megapikslite arvu järgi.
- Vale ühikute teisendused. Sentimeetrite ja meetrite, jalgade ja meetrite või millimeetrite ja sentimeetrite segamine on tõrkemoodus, mis püsib kõige kauem, sest see tekitab uskumisväärse välimusega numbrid. Kasutage kalkulaatorit, mis on ühikuteadlik (CCTVplanner DORI kalkulaator käsitleb m ja ft omaksvõetult) ja kontrollige ühikut iga sammu juures.
- Andmelehe piirangud vs EN 62676-4 piirangud. Mõned tootjad avaldavad "identifitseerimise kauguse" oma sisemise pikseltiheduse sihtmärgiga. Kontrollige alati, kas andmelehe number eeldab 100 ppm, 150 ppm või EN 62676-4 standardi 250 ppm. erinevus võib olla 2,5x kauguses.
Kuidas automaatselt kontrollida
Matemaatika käsitsi tegemine on hea viis seda õppida. Matemaatika käsitsi tegemine 40 kaameraline projektis igal kaamerale on hea viis vigu tutvustada. CCTVplanner tarnib kaks tasuta, brauseries töötavat tööriista, mis pakkivad täpselt ülaltoodud valemit EN 62676-4 lävega ja 65 000 + kaamera kataloogiga.
Kaks kalkulaatorit, mis teevad matemaatika sinu eest
- DORI kalkulaator : vali kaamera ja sihtmaa kaugus, saad saavutatud pikseltihedus ja DORI tase.
- EN 62676-4 kalkulaator : standardiga arvestav objektiivi soovitus, mis sisaldab 2025 OODPCVS režiime.
- Disainer : täisprojekti lõuend, kus iga kaamera on automaatselt hinnatud EN 62676-4 vastu lõuendil, BOM-is ja PDF kohtumisel.
Mitmekaameras projekti puhul on disainer õige sisenemine. Paiguta iga kaamera põrandaplaanile, määra objektiiv ja lõuend värvkodeerib, milline piirkond rahuldab millist DORI taset. Vastavuse lipud ilmuvad punasena kõikjal, kus kaamerailt nõutakse rohkem pikselpeediga meetrit, kui selle objektiiv ja eraldusvõime võimaldavad. Eksporditud mitmeleheküljeline PDF toob kaamerakohtase DORI taseme varustuse tabelisse : hankekomisjon loeb numbri, mille arvutasid, ilma selle ümber arvutamata.
Sügavamaks lugemiseks nende tööriistade taga olevate standardite poolt värskendamise kohta käib EN 62676-4:2025 OODPCVS värskenduse artikkel läbi seitsme uue režiimi sildi, mis toetuvad klassikalisele DORI-le 2026. aasta EL hangetele.
Korduma Kippuvad Küsimused
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.
Seotud artiklid
Neli taset ja see, milleks iga neist on, enne matemaatikat.
Aritmeetika iga DORI ja OODPCVS sihtmärgi taga.
Seitsemest režiimist koosnev taksonoomia, mis toetub klassikalisele DORI-le aastal 2026.
Kõrvuti võrdlus, mis hõlmab DORI renderdamist ja OODPCVS toetust.
Tasuta taseme valikud, mis arvutavad DORI vastavalt EN 62676-4 standardile otse.
Samm-sammuline tegevuskava, mis hõlmab DORI läve üleminekut.