Présentation détaillée du calcul DORI (2026) : Conformité étape par étape à la norme EN 62676-4 pour des projets réels

Ce que vous apprendrez

Lire des informations sur DORI c'est bien. DORI le calculer concrètement sur un projet, c'est ce qui permet de remporter des appels d'offres et d'assurer la réussite de la mise en service. Cet article est le pendant pratique de l'explication théorique DORI. Nous avons sélectionné trois archétypes de projets, présents dans environ 80 % des conceptions de systèmes de vidéosurveillance, et nous avons appliqué les calculs de EN 62676-4 à chacun d'eux, de bout en bout, en affichant les détails des calculs. À la fin de cet article, vous serez capable, à partir de la fiche technique d'une caméra, du choix d'un objectif et d'une distance cible, de déterminer en trente secondes le niveau DORI auquel répond la conception.

Pourquoi trois exemples et non un seul ? Parce que chaque archétype met l’accent sur un aspect différent du calcul. L’entrepôt vous oblige à réfléchir à la dégradation DORI avec la distance. Le portique ANPR vous oblige à prendre en compte la marge de pixels nécessaire à la lecture des plaques. Le guichetier vous oblige à réfléchir à la densité de pixels pour la reconnaissance faciale à courte distance, avec un choix d’objectifs limité. Ensemble, ils couvrent les capacités de calcul nécessaires à presque tous les projets que vous rencontrerez.

Rappel mathématique DORI — la formule en un paragraphe

La norme EN 62676-4 définit DORI en pixels par mètre à la distance cible. Le calcul est simple : le champ de vision angulaire de l’objectif se projette sur une tranche horizontale de la scène, et le nombre de pixels horizontaux de la caméra est réparti sur cette tranche. La formule concise est :

Comparez le résultat aux seuils de la EN 62676-4 : 25 ppm pour la détection, 62 ppm pour l’observation, 125 ppm pour la reconnaissance et 250 ppm pour l’identification. L’amendement de 2025 introduit les modes OODPCVS qui étendent ce vocabulaire, mais le calcul sous-jacent des pixels reste identique.

Deux remarques pratiques avant de passer aux démonstrations. Premièrement, la taille du capteur est généralement exprimée en fraction de pouce (1/2,8", 1/1,8", 1/1,2"). Il ne s'agit pas de pouces littéraux, mais d'une nomenclature héritée des appareils photo à tube vidicon. Utilisez le tableau de conversion ci-dessous ou votre calculatrice. Deuxièmement, la formule suppose un objectif rectiligne standard. Les objectifs grand angle et fisheye introduisent une distorsion en barillet qui modifie légèrement la densité de pixels effective sur l'image ; pour ces objectifs, utilisez la focale effective indiquée par le fabricant plutôt que la focale nominale.

Visite guidée 1 — Quai de chargement de l'entrepôt

Configuration : Un client du secteur de la logistique installe un système de vidéosurveillance sur un quai de chargement de 25 m de large. Une caméra est fixée au mur du bâtiment, juste au-dessus de la porte du quai, et orientée vers la cour. La caméra choisie est une caméra 4 MP avec un capteur 1/2,8" (2560 × 1440, focale horizontale de 5,376 mm) et un objectif fixe de 6 mm. Question : Quel est le niveau DORI densité d'image) atteint par cette caméra à 10 m, 20 m et 35 m du mur ?

Interprétation. Une seule caméra de 4 mégapixels sur un écran de 6 mm couvre le quai avec trois niveaux DORI différents à trois distances distinctes : identification à l’entrée, reconnaissance au milieu de la zone de chargement et observation plus en profondeur dans la zone de chargement. Pour un quai de 25 mètres de large, chaque pixel de la façade du quai satisfait au niveau de reconnaissance ou supérieur, seuil requis pour savoir qui a pris en charge quel conteneur.

Conclusion de la conception : si le client a besoin d'une identification à 20 mètres (par exemple, pour lire les badges des caristes sur toute la surface de la cour), cette caméra est insuffisante. Il lui faut soit une focale plus longue (au détriment du champ de vision large près de la porte), soit un capteur à plus haute résolution (8 MP avec le même objectif de 6 mm permettent une identification au-delà de 20 mètres). La démonstration illustre ce compromis par des chiffres, ce qui est précisément le type de discussion qu'il est préférable d'avoir avec le client avant l'installation, et non après.

Visite guidée 2 — Portail ANPR du parking

Configuration : Un client professionnel souhaite installer un système de reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (RAPI) à l'entrée d'un parking souterrain. La barrière se situe à 5 mètres de l'emplacement de la caméra. La caméra choisie est un modèle 8 MP avec un capteur 1/1,8" (3840 × 2160, focale horizontale de 7,20 mm) et un objectif fixe de 12 mm. Question : cette configuration permet-elle d'atteindre le seuil d'identification (250 ppm) à l'entrée, et quelle est la marge de sécurité ?

Interprétation. À 5 m, la caméra atteint 1 280 ppm, soit plus de cinq fois le seuil d'identification EN 62676-4. Cette marge de sécurité est exploitée. La lecture automatique de plaques d'immatriculation (LAPI) fonctionne de manière optimale uniquement lorsque la plaque est bien éclairée, bien orientée et sans flou de mouvement. Cette marge de sécurité permet au système de tolérer les inévitables dégradations en conditions réelles (pluie sur l'objectif, soleil bas, légère inclinaison du véhicule) sans que la lecture ne descende en dessous du seuil de lisibilité. Un système qui atteint tout juste 250 ppm en laboratoire échoue généralement en production.

Conclusion de conception : le choix d'un capteur de 8 MP sur un écran de 12 mm est parfaitement adapté à une distance de 5 m, avec une marge confortable. Si la même caméra était installée plus loin (jusqu'à environ 25 m), elle répondrait toujours aux exigences d'identification, mais avec une tolérance aux conditions environnementales bien moindre. Pour une caméra ANPR dédiée à cette fonction, privilégier une large marge de pixels est un choix judicieux, et non un gaspillage.

Procédure pas à pas 3 — Guichet de banque

Contexte : Une banque de détail modernise son système de vidéosurveillance aux guichets. Chaque guichet est équipé d'une caméra dédiée, fixée au mur du fond, à 4 mètres du côté client. La caméra choisie est une caméra 6 MP avec un capteur 1/1,8" (3072 × 2048, 7,20 mm horizontal) et un objectif fixe de 8 mm. Question : ce système répond-il aux exigences d'identification de 250 ppm côté client pour la reconnaissance faciale ?

Interprétation. La caméra 6 MP sur 8 mm assure une identification à 250 ppm au guichet, avec une marge de pixels importante. EN 62676-4 définit 250 ppm comme le seuil à partir duquel une personne inconnue peut être identifiée sur l'image – précisément le cas d'utilisation de la reconnaissance faciale déclenchée par une transaction signalée. Cette même caméra assure l'identification jusqu'à environ 12 m, soit plus que la profondeur d'un hall de guichet standard.

Conclusion de conception : avec cette géométrie, la hauteur de montage et l’angle par rapport au visage du client sont plus importants que le nombre de pixels. Un visage vu de dessus est plus difficile à identifier qu’un visage vu de face avec le même nombre de pixels ; la densité de pixels est une condition nécessaire, mais non suffisante. Cette analyse met en lumière la bonne approche : pour la prochaine itération, il faut se concentrer sur la position de montage plutôt que sur les spécifications de la caméra.

Rappel concernant les seuils de la norme EN 62676-4. Le seuil d'identification de 250 ppm correspond à la limite normalisée au-delà de laquelle une personne inconnue peut être identifiée de manière fiable sur une image. Les algorithmes locaux de reconnaissance faciale nécessitent généralement un seuil bien inférieur, mais la valeur de 250 ppm est celle qui résiste à l'examen des preuves devant les tribunaux – seuil auquel un système de reconnaissance faciale pour guichets bancaires est conçu pour répondre.

Erreurs courantes

Trois erreurs sont à l'origine de la quasi-totalité des discussions du type « les calculs sont bons, mais l'installation échoue ». Cet article a été écrit pour vous éviter ces allers-retours inutiles.

Comment vérifier automatiquement

Effectuer les calculs manuellement est une excellente méthode d'apprentissage. Cependant, les effectuer manuellement pour chaque caméra d'un projet de 40 caméras est un excellent moyen d'introduire des erreurs. CCTVplanner propose deux outils gratuits, accessibles via navigateur, qui intègrent précisément la formule ci-dessus aux seuils de la EN 62676-4 et à un catalogue de plus de 65 000 caméras.

Pour un projet multicaméra, le concepteur est le point de départ idéal. Il place chaque caméra sur le plan, configure l'objectif, et le code couleur indique quelle zone correspond à quel niveau DORI. Des alertes de conformité apparaissent en rouge dès qu'une caméra est sollicitée pour une densité de pixels par mètre supérieure à celle permise par son objectif et sa résolution. Le PDF multipage exporté intègre le niveau DORI de chaque caméra dans le tableau des équipements ; le responsable des achats consulte ainsi la valeur calculée sans avoir à la recalculer.

Pour une lecture plus approfondie de la mise à jour des normes qui sous-tendent ces outils, l'article de mise à jour EN 62676-4 :2025 OODPCVS décrit les sept nouvelles étiquettes de mode qui s'ajoutent au DORI classique dans les marchés publics de l'UE en 2026.

Foire aux questions