DORI गणना का विस्तृत विवरण (2026): 3 वास्तविक उदाहरणों के साथ EN 62676-4 का चरण-दर-चरण विश्लेषण

आप क्या सीखेंगे

DORI के बारे में पढ़ना ठीक है। लेकिन किसी वास्तविक प्रोजेक्ट पर DORI की गणना करना ही असल में बोली जीतने और कमीशनिंग के दौरान सफल होने का तरीका है। यह लेख DORI सैद्धांतिक व्याख्या का व्यावहारिक संस्करण है। हम तीन ऐसे प्रोजेक्ट उदाहरण चुनते हैं जो लगभग 80% CCTV डिज़ाइनों में सामने आते हैं और हम EN 62676-4 के आंकड़ों को प्रत्येक पर शुरू से अंत तक, गणितीय गणना के साथ लागू करते हैं। अंत तक, आप कैमरे के डेटाशीट, लेंस के चयन और लक्ष्य दूरी को देखकर तीस सेकंड के भीतर यह जान सकेंगे कि डिज़ाइन किस DORI स्तर को पूरा करता है।

एक के बजाय तीन उदाहरण क्यों? क्योंकि प्रत्येक आर्केटाइप गणना के एक अलग पहलू पर ज़ोर देता है। वेयरहाउस आपको यह सोचने पर मजबूर करता है कि दूरी के साथ DORI कैसे कमज़ोर होता है। ANPR गेट आपको प्लेट की पठनीयता के लिए पिक्सेल हेडस्पेस के बारे में सोचने पर मजबूर करता है। बैंक टेलर आपको सीमित लेंस विकल्पों के साथ नज़दीकी दूरी पर चेहरे की पहचान के पिक्सेल घनत्व के बारे में सोचने पर मजबूर करता है। ये तीनों मिलकर उन सभी गणना कौशलों को कवर करते हैं जिनकी आपको लगभग हर डिज़ाइन में ज़रूरत पड़ेगी।

DORI गणितीय पुनरावलोकन — सूत्र को एक पैराग्राफ में समझाया गया है

EN 62676-4 लक्ष्य दूरी पर प्रति मीटर पिक्सल के संदर्भ में DORI परिभाषित करता है। इसका गणित हाई स्कूल ज्यामिति के समान है: लेंस का कोणीय दृश्य क्षेत्र दृश्य पर एक क्षैतिज स्लाइस पर प्रक्षेपित होता है, और कैमरे के क्षैतिज पिक्सल की संख्या उस स्लाइस पर वितरित होती है। संक्षिप्त सूत्र इस प्रकार है:

DORI पिक्सेल-प्रति-मीटर सूत्र

पीपीएम = (फोकल_लंबाई_मिमी × छवि_चौड़ाई_पिक्सेल) / (सेंसर_चौड़ाई_मिमी × दूरी_मी)

focal_length_mm: आपका चुना हुआ लेंस (जैसे 6mm, 12mm)।
image_width_pixels: क्षैतिज पिक्सेल संख्या (जैसे 16:9 में 4MP के लिए 2560)।
sensor_width_mm: सेंसर का क्षैतिज आयाम (1/2.8" ≈ 5.376mm; 1/1.8" ≈ 7.20mm)।
distance_m: कैमरे से लक्ष्य तक मीटर।

परिणाम की तुलना EN 62676-4 सीमाएँ (25 ppm डिटेक्शन, 62 ppm ऑब्जर्वेशन, 125 ppm रिकग्निशन, 250 ppm आइडेंटिफिकेशन) से करें। 2025 के संशोधन में OODPCVS मोड शामिल किए गए हैं जो इस शब्दावली का विस्तार करते हैं, लेकिन अंतर्निहित पिक्सेल अंकगणित समान है।

स्टेप-बाय-स्टेप गाइड शुरू करने से पहले दो ज़रूरी बातें। पहली बात, सेंसर का साइज़ आमतौर पर इंच के अंश (1/2.8", 1/1.8", 1/1.2") में दिया जाता है — ये असल इंच नहीं हैं, बल्कि वीडियो ट्यूब कैमरों से चली आ रही पुरानी शब्दावली है। नीचे दी गई कन्वर्ज़न टेबल का इस्तेमाल करें या कैलकुलेटर से सही साइज़ पता कर लें। दूसरी बात, यह फ़ॉर्मूला एक स्टैंडर्ड रेक्टिलिनियर लेंस के लिए है। वाइड-एंगल और फ़िशआई लेंस में बैरल डिस्टॉर्शन होता है, जिससे पूरे फ्रेम में पिक्सेल डेंसिटी में थोड़ा बदलाव आ जाता है; ऐसे लेंस के लिए, निर्माता द्वारा बताई गई फोकल लेंथ की संख्या का इस्तेमाल करें, न कि बताई गई संख्या का।

सेंसर का आकार	क्षैतिज मिमी
1/3"	4.80mm
1/2.8"	5.376mm
1/2.5"	5.76mm
1/1.8"	7.20mm
1/1.2"	10.67mm

वॉकथ्रू 1 — गोदाम का लोडिंग डॉक

सेटअप: एक लॉजिस्टिक्स ग्राहक 25 मीटर चौड़े लोडिंग डॉक पर सीसीटीवी लगवा रहा है। एक कैमरा डॉक के दरवाजे के ठीक ऊपर, इमारत की दीवार पर लगाया जाएगा, जो यार्ड की ओर देखेगा। चुना गया कैमरा 4 मेगापिक्सल का है, जिसमें 1/2.8 इंच का सेंसर (2560 × 1440 पिक्सेल, 5.376 मिमी क्षैतिज कोण) और 6 मिमी का फिक्स्ड लेंस है। प्रश्न: दीवार से 10 मीटर, 20 मीटर और 35 मीटर की दूरी पर यह कैमरा किस DORI स्तर को प्राप्त करता है?

संख्या

पीपीएम @ 10 मीटर = (6 × 2560) / (5.376 × 10) = 285.7 पीपीएम → पहचान (>250)
पीपीएम @ 20 मीटर = (6 × 2560) / (5.376 × 20) = 142.9 पीपीएम → पहचान (>125)
पीपीएम @ 35 मीटर = (6 × 2560) / (5.376 × 35) = 81.6 पीपीएम → अवलोकन (>62)

व्याख्या। एक सिंगल 4MP-ऑन-6mm कैमरा तीन अलग-अलग रेंजों पर तीन अलग-अलग DORI स्तरों के साथ डॉक को कवर करता है: दरवाजे पर ही पहचान, यार्ड के मध्य में पहचान, और लोडिंग बे में गहराई तक अवलोकन। 25 मीटर चौड़े डॉक के लिए, डॉक के प्रत्येक पिक्सेल पहचान या उससे बेहतर स्तर को पूरा करता है, जो यह जानने के लिए सही सीमा है कि "किसने कौन सा कंटेनर उठाया"।

डिजाइन का निष्कर्ष। यदि ग्राहक को 20 मीटर की दूरी पर पहचान की आवश्यकता है (उदाहरण के लिए, पूरे यार्ड रेंज में फोर्कलिफ्ट ड्राइवर आईडी पढ़ने के लिए), तो यह कैमरा पर्याप्त नहीं है - उन्हें या तो अधिक फोकल लेंथ वाला कैमरा चाहिए (जिससे दरवाजे के पास का विस्तृत दृश्य प्रभावित होगा) या उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाला सेंसर (उसी 6 मिमी लेंस पर 8 एमपी 20 मीटर से अधिक दूरी पर भी पहचान प्रदान करता है)। वॉकथ्रू से यह लाभ संख्यात्मक रूप से स्पष्ट हो जाता है, और यही वह चर्चा है जो आप ग्राहक के साथ इंस्टॉलेशन से पहले करना चाहेंगे, न कि बाद में।

दूसरा चरण — पार्किंग स्थल का एएनपीआर गेट

सेटअप: एक व्यावसायिक ग्राहक भूमिगत कार पार्किंग के प्रवेश द्वार पर स्वचालित नंबर प्लेट पहचान (ANPR) चाहता है। बैरियर कैमरा माउंट से 5 मीटर की दूरी पर है। चयनित कैमरा 8 मेगापिक्सल का है, जिसमें 1/1.8 इंच का सेंसर (3840 × 2160 पिक्सेल, 7.20 मिमी क्षैतिज) और 12 मिमी का फिक्स्ड लेंस लगा है। प्रश्न: क्या यह संयोजन गेट पर पहचान (250 पीपीएम) की आवश्यकता को पूरा करता है, और इसमें कितना मार्जिन है?

संख्या

पीपीएम @ 5 मीटर = (12 × 3840) / (7.20 × 5) = 1280 पीपीएम → पहचान (>>250)
पीपीएम @ 10 मीटर = (12 × 3840) / (7.20 × 10) = 640 पीपीएम → पहचान (>>250)
पीपीएम @ 25 मीटर = (12 × 3840) / (7.20 × 25) = 256 पीपीएम → पहचान (250 से थोड़ा ऊपर)

व्याख्या। 5 मीटर की दूरी पर कैमरा 1280 पीपीएम पिक्सेल आउटपुट देता है — जो EN 62676-4 पहचान सीमा से पांच गुना अधिक है। यह अतिरिक्त पिक्सेल आउटपुट व्यर्थ नहीं जाता। ANPR तभी प्रभावी ढंग से काम करता है जब प्लेट पर पर्याप्त रोशनी हो, सही कोण हो और मोशन ब्लर न हो — पिक्सेल आउटपुट होने का मतलब है कि सिस्टम वास्तविक दुनिया में होने वाली अपरिहार्य गिरावट (लेंस पर बारिश, कम धूप, वाहन का हल्का झुकाव) को सहन कर लेता है और पठनीयता सीमा से नीचे नहीं गिरता। प्रयोगशाला स्थितियों में 250 पीपीएम से थोड़ा ऊपर रहने वाला डिज़ाइन आमतौर पर उत्पादन में विफल हो जाता है।

डिजाइन का निष्कर्ष। 8 मेगापिक्सल और 12 मिमी लेंस वाला कैमरा 5 मीटर की दूरी वाले गेट के लिए पर्याप्त रूप से उपयुक्त है। यदि इसी कैमरे को लगभग 25 मीटर की दूरी पर लगाया जाए, तो भी यह पहचान के मानदंडों को पूरा करेगा, लेकिन पर्यावरणीय सहनशीलता काफी कम हो जाएगी। एकल-उद्देश्यीय ANPR कैमरे के लिए, पर्याप्त पिक्सेल मार्जिन रखना एक उचित डिजाइन निर्णय है, न कि व्यर्थ।

वॉकथ्रू 3 — बैंक टेलर स्टेशन

स्थिति: एक रिटेल बैंक अपने कैशियर काउंटरों पर लगे सीसीटीवी कैमरों को अपग्रेड कर रहा है। प्रत्येक कैशियर काउंटर की पिछली दीवार पर एक विशेष कैमरा लगा है, जो काउंटर के ग्राहक वाले हिस्से से 4 मीटर की दूरी पर है। चुना गया कैमरा 6 मेगापिक्सल का है, जिसमें 1/1.8 इंच का सेंसर (3072 × 2048 पिक्सेल आवर्धन, 7.20 मिमी क्षैतिज) और 8 मिमी का फिक्स्ड लेंस लगा है। प्रश्न यह है: क्या यह कैमरा चेहरे की पहचान के लिए काउंटर के ग्राहक वाले हिस्से पर 250 पीपीएम की पहचान की आवश्यकता को पूरा करता है?

संख्या

पीपीएम @ 4 मीटर = (8 × 3072) / (7.20 × 4) = 853 पीपीएम → पहचान (>>250)
पीपीएम @ 6 मीटर = (8 × 3072) / (7.20 × 6) = 569 पीपीएम → पहचान (>>250)
पीपीएम @ 12 मीटर = (8 × 3072) / (7.20 × 12) = 284 पीपीएम → पहचान (250 से थोड़ा ऊपर)

व्याख्या। 6MP-ऑन-8mm कैमरा पर्याप्त पिक्सेल हेडस्पेस के साथ कैशियर काउंटर पर 250 ppm पहचान मानकों को पूरा करता है। EN 62676-4 अनुसार, 250 ppm वह स्तर है जिस पर किसी अपरिचित व्यक्ति की छवि से पहचान की जा सकती है — यह ठीक वही उपयोग है जो किसी संदिग्ध लेनदेन के आधार पर चेहरे की पहचान के लिए आवश्यक है। यही कैमरा लगभग 12 मीटर की दूरी तक पहचान मानकों को पूरा करता है, जो किसी भी सामान्य कैशियर हॉल की गहराई से अधिक है।

डिजाइन का निष्कर्ष। इस ज्यामिति में, अतिरिक्त पिक्सल की तुलना में माउंटिंग की ऊंचाई और ग्राहक के चेहरे के साथ कोण अधिक मायने रखते हैं। एक तेज ओवरहेड कोण से देखे गए चेहरे को पहचानना, सामने से देखे गए समान पिक्सल संख्या वाले चेहरे की तुलना में अधिक कठिन होता है - पिक्सल घनत्व एक आवश्यक शर्त है, पर्याप्त नहीं। यह वॉकथ्रू सही डिजाइन संबंधी चर्चा को सामने लाता है: अगले चरण में कैमरे के स्पेसिफिकेशन के बजाय माउंटिंग की स्थिति पर ध्यान केंद्रित करें।

EN 62676-4 सीमा संबंधी अनुस्मारक। 250 पीपीएम की पहचान सीमा वह मानक सीमा है जिसके ऊपर किसी अपरिचित व्यक्ति की छवि से विश्वसनीय रूप से पहचान की जा सकती है। स्थानीय चेहरा-पहचान एल्गोरिदम को आमतौर पर काम करने के लिए इससे काफी कम सीमा की आवश्यकता होती है, लेकिन 250 पीपीएम का आंकड़ा अदालत में साक्ष्य की जांच में खरा उतरता है - और यही वह मानक है जिसके आधार पर बैंक टेलर की तैनाती को अंततः डिजाइन किया जाता है।

सामान्य गलतियां

तीन गलतियाँ लगभग हर उस बातचीत का कारण बनती हैं जिसमें हम देखते हैं कि "गणित तो सही है लेकिन इंस्टॉलेशन विफल हो जाता है"। इस लेख का मुख्य उद्देश्य आपको इस परेशानी से बचाना है।

सेंसर के आकार को लेकर भ्रम। 1/2.8 इंच का सेंसर वास्तव में 1/2.8 इंच नहीं होता — यह विडिकॉन ट्यूबों का पुराना नामकरण है और लगभग 5.376 मिमी क्षैतिज दूरी के बराबर होता है। सूत्र में 9.07 मिमी (1 इंच को 2.8 से भाग देने पर प्राप्त मान) रखने से पहचान दूरी का अनुमान दो गुना अधिक हो जाता है।
आस्पेक्ट रेशियो की जानकारी नहीं दी गई है। एक "4MP कैमरा" 2560 × 1440 (16:9) या 2048 × 1536 (4:3) हो सकता है। क्षैतिज पिक्सेल संख्या में 25% का अंतर होता है, और परिणामस्वरूप DORI दूरी में भी अंतर होता है। हमेशा डेटाशीट से ही रेज़ोल्यूशन पढ़ें — मेगापिक्सेल संख्या से आस्पेक्ट रेशियो का अनुमान न लगाएं।
गलत इकाई रूपांतरण। सेंटीमीटर और मीटर, फीट और मीटर, या मिलीमीटर और सेंटीमीटर को आपस में मिला देना सबसे आम गलती है क्योंकि इससे देखने में सही लगने वाली संख्याएँ प्राप्त होती हैं। इकाई पहचानने वाले कैलकुलेटर का उपयोग करें (CCTVplanner DORI कैलकुलेटर मीटर और फीट को स्वाभाविक रूप से संभालता है) और प्रत्येक चरण में इकाई की दोबारा जाँच करें।
डेटाशीट थ्रेशहोल्ड बनाम EN 62676-4 थ्रेशहोल्ड। कुछ निर्माता अपने आंतरिक पिक्सेल-घनत्व लक्ष्य का उपयोग करके "पहचान दूरी" प्रकाशित करते हैं। हमेशा यह जांच लें कि डेटाशीट संख्या 100 ppm, 150 ppm या EN 62676-4 मानक 250 ppm मानती है या नहीं — दूरी में अंतर 2.5 गुना तक हो सकता है।

स्वचालित रूप से सत्यापन कैसे करें

मैन्युअल गणना करना इसे सीखने का एक शानदार तरीका है। लेकिन 40 कैमरों वाले प्रोजेक्ट में हर कैमरे पर मैन्युअल गणना करना गलतियाँ होने की संभावना को बढ़ा देता है। CCTVplanner दो मुफ़्त, ब्राउज़र-आधारित टूल प्रदान करता है जो EN 62676-4 सीमा और 65,000 से अधिक कैमरों की सूची के साथ उपरोक्त सूत्र को सटीक रूप से प्रस्तुत करते हैं।

दो कैलकुलेटर जो आपके लिए गणना कर देते हैं

कई कैमरों वाले प्रोजेक्ट के लिए, डिज़ाइनर सबसे उपयुक्त शुरुआती बिंदु है। प्रत्येक कैमरे को फ़्लोर प्लान पर रखें, लेंस सेट करें, और कैनवास रंग-कोड के माध्यम से यह निर्धारित करता है कि कौन सा क्षेत्र किस DORI स्तर को पूरा करता है। अनुपालन चिह्न लाल रंग में उन सभी स्थानों पर दिखाई देते हैं जहाँ किसी कैमरे से उसके लेंस और रिज़ॉल्यूशन की क्षमता से अधिक पिक्सल प्रति मीटर का काम करने को कहा जाता है। निर्यात की गई बहु-पृष्ठीय PDF में प्रत्येक कैमरे का DORI स्तर उपकरण तालिका में शामिल होता है - खरीद अधिकारी को आपके द्वारा गणना की गई संख्या को दोबारा गणना करने की आवश्यकता नहीं होती है।

इन उपकरणों के पीछे मानक-पक्ष अपडेट के बारे में अधिक गहराई से जानने के लिए, EN 62676-4 :2025 OODPCVS अपडेट लेख 2026 EU खरीद में क्लासिक DORI के ऊपर मौजूद सात नए मोड लेबल के बारे में विस्तार से बताता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

DORI पिक्सेल घनत्व का मूल सूत्र क्या है?

लक्ष्य दूरी पर प्रति मीटर पिक्सेल बराबर है (फ़ोकल_लंबाई_mm × छवि_चौड़ाई_पिक्सेल में) भाग (सेंसर_चौड़ाई_mm × दूरी_m)। क्षैतिज रेज़ोल्यूशन पिक्सेल में है, फ़ोकल लंबाई और सेंसर चौड़ाई मिलीमीटर में, और लक्ष्य दूरी मीटर में। परिणाम उस दूरी पर पिक्सेल घनत्व है, जिसकी तुलना आप EN 62676-4 की सीमाओं से करते हैं: 25 ppm Detection, 62 ppm Observation, 125 ppm Recognition, 250 ppm Identification।

क्या सूत्र में क्षैतिज पिक्सेल इस्तेमाल करूँ या कुल मेगापिक्सेल?

हमेशा क्षैतिज पिक्सेल गणना इस्तेमाल करें। 16:9 में 4MP कैमरे में 2560 × 1440 पिक्सेल होते हैं: DORI के लिए आप 2560 लेते हैं, 4,000,000 नहीं। सूत्र में मेगापिक्सेल इस्तेमाल करना चुपचाप पिक्सेल घनत्व को कई गुना बढ़ा-चढ़ाकर आँकता है। यह सबसे आम गलती है और वही जो डिज़ाइन को कमीशनिंग में विफल करने की सबसे अधिक संभावना रखती है।

मेरे आँकड़े कैमरा डेटाशीट की 'पहचान दूरी' से अलग क्यों हैं?

निर्माता कभी-कभी EN 62676-4 250 ppm की जगह अपनी स्वामित्व सीमाओं से पहचान दूरियाँ प्रकाशित करते हैं। मान लिए गए पिक्सेल घनत्व लक्ष्य की हमेशा जाँच करें। 'पहचान 18m पर' कहने वाली डेटाशीट मानक 250 ppm की जगह 100 ppm या 150 ppm मान सकती है: 250 ppm पर वही कैमरा केवल लगभग 7m तक पहुँचेगा। गणित सही है, धारणा अलग है।

लेंस का चुनाव ज़्यादा मायने रखता है या रेज़ोल्यूशन?

दोनों बराबर मायने रखते हैं: पिक्सेल घनत्व फ़ोकल लंबाई भाग सेंसर चौड़ाई के अनुपाती है और क्षैतिज रेज़ोल्यूशन के अनुपाती है। इनमें से किसी को दोगुना करने पर प्राप्य पहचान दूरी लगभग दोगुनी हो जाती है। व्यवहार में वैरिफ़ोकल लेंस प्रति कैमरा अनुकूलन की लचीलापन देते हैं, जबकि रेज़ोल्यूशन अपग्रेड सभी ज़ोन को समान रूप से लाभ देते हैं। किसी दी गई साइट का सही उत्तर आमतौर पर संयोजन होता है: उपयुक्त चुने गए लेंस के साथ कम संख्या में उच्च रेज़ोल्यूशन कैमरे।

हाथ से गणित किए बिना DORI गणना कैसे सत्यापित करूँ?

ऐसा कैलकुलेटर इस्तेमाल करें जो EN 62676-4 की सीमाएँ और कैमरा कैटलॉग जानता हो। /calculator/dori पर CCTVplanner का DORI कैलकुलेटर कैमरा और लक्ष्य दूरी लेकर प्राप्त पिक्सेल घनत्व और DORI स्तर लौटाता है। /en-62676-4-calculator पर समर्पित EN 62676-4 कैलकुलेटर वही गणित मानक-जागरूक भाषा में लपेटता है, जिसमें 2025 के OODPCVS मोड शामिल हैं। दोनों मुफ़्त हैं और इंस्टॉल की ज़रूरत नहीं।

DORI गणना का विस्तृत विवरण (2026): वास्तविक परियोजनाओं के लिए EN 62676-4 अनुपालन का चरण-दर-चरण विश्लेषण

विषय सूची

आप क्या सीखेंगे

DORI गणितीय पुनरावलोकन — सूत्र को एक पैराग्राफ में समझाया गया है

DORI पिक्सेल-प्रति-मीटर सूत्र

वॉकथ्रू 1 — गोदाम का लोडिंग डॉक

संख्या

दूसरा चरण — पार्किंग स्थल का एएनपीआर गेट

संख्या

वॉकथ्रू 3 — बैंक टेलर स्टेशन

संख्या

सामान्य गलतियां

स्वचालित रूप से सत्यापन कैसे करें

दो कैलकुलेटर जो आपके लिए गणना कर देते हैं

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

DORI पिक्सेल घनत्व का मूल सूत्र क्या है?

क्या सूत्र में क्षैतिज पिक्सेल इस्तेमाल करूँ या कुल मेगापिक्सेल?

मेरे आँकड़े कैमरा डेटाशीट की 'पहचान दूरी' से अलग क्यों हैं?

लेंस का चुनाव ज़्यादा मायने रखता है या रेज़ोल्यूशन?

हाथ से गणित किए बिना DORI गणना कैसे सत्यापित करूँ?

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