Õpetus18 min lugemist

    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.

    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: valitud objektiiv (nt 6mm, 12mm).
    • image_width_pixels: horisontaalsete pikslite arv (nt 2560 4MP jaoks 16:9 vormingus).
    • sensor_width_mm: anduri horisontaalne mõõde (1/2.8" ≈ 5.376mm; 1/1.8" ≈ 7.20mm).
    • distance_m: meetrid kaamerast sihtmärgini.

    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 suurusHorisontaalne 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.

    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

    Mis on DORI pikslitiheduse põhivalem?

    Pikslid meetri kohta sihtkaugusel võrdub (fookuskaugus_mm × pildi_laius_pikslites) jagatud (anduri_laius_mm × kaugus_m). Horisontaalne eraldusvõime on pikslites, fookuskaugus ja anduri laius millimeetrites ning sihtkaugus meetrites. Tulemuseks on pikslitihedus sellel kaugusel, mida võrdlete EN 62676-4 lävedega: 25 ppm Detection, 62 ppm Observation, 125 ppm Recognition, 250 ppm Identification.

    Kas kasutan valemis horisontaalseid piksleid või kogu megapiksleid?

    Kasutage alati horisontaalsete pikslite arvu. 4MP kaameral 16:9 vormingus on 2560 × 1440 pikslit: DORI jaoks võtate 2560, mitte 4,000,000. Megapikslite kasutamine valemis hindab pikslitiheduse märkamatult üle suurusjärkude võrra. See on kõige levinum viga ja see, mis kõige tõenäolisemalt paneb projekti kasutuselevõtul läbi kukkuma.

    Miks minu arvud erinevad kaamera andmelehe 'identifitseerimiskaugusest'?

    Tootjad avaldavad mõnikord identifitseerimiskaugusi oma patenteeritud lävedega EN 62676-4 250 ppm asemel. Kontrollige alati eeldatud pikslitiheduse sihtmärki. Andmeleht, mis ütleb 'identifitseerimine 18m juures', võib eeldada 100 ppm või 150 ppm standardse 250 ppm asemel: 250 ppm juures ulatuks sama kaamera ainult umbes 7m-ni. Matemaatika on õige, erinev on eeldus.

    Kumb loeb rohkem, objektiivi valik või eraldusvõime?

    Need loevad võrdselt: pikslitihedus on võrdeline fookuskaugusega jagatud anduri laiusega ja võrdeline horisontaalse eraldusvõimega. Kummagi kahekordistamine kahekordistab ligikaudu saavutatava identifitseerimiskauguse. Praktikas annavad varifokaalsed objektiivid paindlikkuse optimeerida kaamerakaupa, samas kui eraldusvõime täiendused toovad kasu kõigile tsoonidele ühtlaselt. Õige vastus konkreetse objekti jaoks on tavaliselt kombinatsioon: väiksem arv kõrgema eraldusvõimega kaameraid sobivalt valitud objektiividega.

    Kuidas kontrollida DORI arvutust ilma käsitsi arvutamata?

    Kasutage kalkulaatorit, mis tunneb EN 62676-4 lävesid ja kaamerakataloogi. CCTVplanneri DORI kalkulaator aadressil /calculator/dori võtab kaamera ja sihtkauguse ning tagastab saavutatud pikslitiheduse ja DORI taseme. Pühendatud EN 62676-4 kalkulaator aadressil /en-62676-4-calculator pakib sama matemaatika standarditeadlikku keelde, sealhulgas 2025. aasta OODPCVS režiimid. Mõlemad on tasuta ja ei vaja paigaldamist.

    © 2026 CCTVplanner. Kõik õigused reserveeritud.