DORI számítási útmutató (2026): Lépésről lépésre EN 62676-4 megfelelőség valós projektekhez
Három valós, működő példa – raktári rakodótér, parkoló ANPR kapuja és banki pénztárgép – a teljes EN 62676-4 szerinti pixel/méter aritmetikai leírással. A cikk végére fejben ki tudod majd számolni DORI szinteket bármilyen kamera- és céltávolságra, és pontosan tudni fogod, hogy melyik kamera-objektív kombináció felel meg az adott DORI küszöbértéknek.
Tartalomjegyzék
Amit tanulni fogsz
DORI-ról olvasni rendben van. Egy valós projekten DORI kiszámítása az, ami valójában elnyeri a pályázatokat és túléli az üzembe helyezést. Ez a cikk a koncepcionális DORI magyarázó gyakorlati megfelelője. Kiválasztottunk három projektarchetípust, amelyek a CCTV-tervek nagyjából 80%-ában előfordulnak, és mindegyiken végigfuttattuk az EN 62676-4 szerinti számokat, elejétől a végéig, látható matematikai számításokkal. A végére meg kell tudnod nézni a kamera adatlapját, a lencseválasztást és a céltávolságot, és harminc másodpercen belül tudni kell, hogy a terv melyik DORI szintnek felel meg.
Miért három példa, és nem egy? Mert minden archetípus a számítás más részét hangsúlyozza. A raktár arra kényszerít, hogy elgondolkodj azon, hogyan romlik DORI értéke a távolsággal. Az ANPR kapu arra kényszerít, hogy elgondolkodj a rendszámtábla olvashatóságának pixel-magasságán. A banki pénztáros arra kényszerít, hogy elgondolkodj az arcfelismerés pixelsűrűségén közelről, korlátozott objektívválaszték mellett. Együttesen lefedik azokat a számítási erőket, amelyekre szinte minden olyan tervhez szükséged van, amellyel találkozol.
DORI matematikai felfrissítő – a képlet egy bekezdésben
EN 62676-4 szabvány DORI a céltávolságon lévő méterenkénti pixelszámban határozza meg. Az aritmetika középiskolai geometria: a lencse látószöge a jelenet egy vízszintes szeletére vetül, és a kamera vízszintes pixelszáma eloszlik ezen a szeleten. A tömör képlet a következő:
A DORI pixel/méter képlet
PPM = (fókusztávolság_mm × képszélesség_pixel) / (érzékelő_szélesség_mm × távolság_m)
- focal_length_mm: a kiválasztott objektív (pl. 6mm, 12mm).
- image_width_pixels: a vízszintes pixelszám (pl. 2560 4MP-hez 16:9-ben).
- sensor_width_mm: az érzékelő vízszintes mérete (1/2.8" ≈ 5.376mm; 1/1.8" ≈ 7.20mm).
- distance_m: a kamerától a célig mért méterek.
Hasonlítsa össze az eredményt az EN 62676-4 szabvány küszöbértékeivel: 25 ppm detektálás, 62 ppm megfigyelés, 125 ppm felismerés, 250 ppm azonosítás. A 2025-ös módosítás bevezeti OODPCVS módokat, amelyek kiterjesztik ezt a szókincset, de az alapul szolgáló pixelaritmetika azonos.
Két gyakorlati megjegyzés, mielőtt rátérnénk a bemutatókra. Először is, a szenzor méretét általában hüvelyk töredékében adják meg (1/2,8", 1/1,8", 1/1,2") – ezek nem szó szerint hüvelykben értendők, hanem a vidikon tubusos kamerákból származó hagyományos elnevezések. Használd az alábbi átváltási táblázatot, vagy bízd a számológépedre a keresést. Másodszor, a képlet egy szabványos, egyenes vonalú objektívet feltételez. A nagylátószögű és halszemoptikák hordótorzítást okoznak, amely finoman megváltoztatja a képen belüli effektív pixelsűrűséget; ezek esetében a gyártó effektív fókusztávolság-adatát használd a névleges érték helyett.
| Érzékelő mérete | Vízszintes 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 |
1. útmutató — Raktári rakodódokk
A beállítás. Egy logisztikai ügyfél CCTV-t szerel fel egy 25 méter széles rakodódokkra, amelynek egyik kamerája az épület falára van felszerelve, közvetlenül a dokkolóajtó fölé, és az udvarra néz. A kiválasztott kamera 4 MP-es, 1/2,8"-os érzékelővel (2560 × 1440, 5,376 mm vízszintes) és 6 mm-es fix objektívvel. A kérdés: milyen DORI szintet ér el ez a kamera 10, 20 és 35 méterre a faltól?
A számok
- PPM @ 10 m = (6 × 2560) / (5,376 × 10) = 285,7 ppm → Azonosítás (>250)
- PPM @ 20m = (6 × 2560) / (5,376 × 20) = 142,9 ppm → Felismerés (>125)
- PPM 35 méteren = (6 × 2560) / (5,376 × 35) = 81,6 ppm → Megfigyelés (>62)
Az értelmezés. Egyetlen 4 MP-es, 6 mm-es kamera lefedi a dokkot, három különböző DORI szinttel, három különböző tartományban: azonosítás közvetlenül az ajtónál, felismerés az udvar közepén, megfigyelés a rakodótér mélyén. Egy 25 méter széles dokk esetében a dokk felületén minden pixel megfelel a felismerés vagy annál jobb kritériumnak, ami a megfelelő küszöbérték ahhoz, hogy „tudjuk, ki melyik konténert vette fel”.
A tervezési következtetés. Ha az ügyfélnek 20 méterről kell azonosítania (például targoncavezetői azonosító leolvasásához teljes yardos távolságból), akkor ez a kamera nem elég – vagy hosszabb fókusztávolságra van szükségük (ami feláldozza a széles, ajtó közeli látómezőt), vagy nagyobb felbontású érzékelőre (ugyanazon a 6 mm-es objektíven a 8 MP 20 méteren túl is képes azonosítani). A bejárás számokban mutatja meg a kompromisszumot, ami pontosan az a beszélgetés, amelyet az ügyféllel a telepítés előtt, és nem utána szeretne lefolytatni.
2. útmutató — Parkoló ANPR kapu
A beállítás. Egy kereskedelmi ügyfél automatikus rendszámfelismerő (ANPR) rendszert szeretne egy mélygarázs bejáratánál. A sorompó 5 méterre van a kameratartótól. A kiválasztott kamera 8 MP-es, 1/1,8"-os érzékelővel (3840 × 2160, 7,20 mm vízszintes) és 12 mm-es fix objektívvel. A kérdés: megfelel-e ez a kombináció az azonosítás (250 ppm) követelményeinek a kapunál, és mekkora a mozgástér?
A számok
- PPM 5 m-en = (12 × 3840) / (7,20 × 5) = 1280 ppm → Azonosítás (>>250)
- PPM @ 10m = (12 × 3840) / (7,20 × 10) = 640 ppm → Azonosítás (>>250)
- PPM @ 25m = (12 × 3840) / (7,20 × 25) = 256 ppm → Azonosítás (kicsit 250 felett)
Az értelmezés. 5 méteren a kamera 1280 ppm-et szolgáltat – ez több mint ötszöröse az EN 62676-4 azonosítási küszöbértéknek. Ez a mozgástér nem vész kárba. ANPR csak akkor működik megbízhatóan, ha a rendszámtábla jól megvilágított, jó szögben áll és mentes a mozgás okozta elmosódástól – a pixelmozgási térnek köszönhetően a rendszer tolerálja az elkerülhetetlen valós minőségromlást (eső a lencsén, alacsony napsütés, a jármű enyhe dőlése) anélkül, hogy az olvashatósági küszöb alá esne. Egy olyan kialakítás, amely laboratóriumi körülmények között mindössze 250 ppm-et képes elszűrni, általában gyártás közben kudarcot vall.
A tervezési következtetés. A 8MP-es 12 mm-es objektív jól illeszkedik egy 5 méteres kapuhoz, jelentős mozgástérrel. Ha ugyanazt a kamerát hátrébb szerelnénk fel – akár nagyjából 25 méterre is –, akkor is megfelelne az azonosítási követelményeknek, de sokkal kisebb környezeti toleranciával. Egyetlen célú ANPR kamera esetében a nagyméretű pixel-magasság a megfelelő tervezési döntés, nem pedig pazarló megoldás.
3. végigjátszás — Banki pénztárgép
A beállítás. Egy kiskereskedelmi bank korszerűsíti a pénztárak fiókjaiban található CCTV-rendszert. Minden pénztári ablakhoz tartozik egy külön kamera, amely a hátsó falra van szerelve, 4 méterre a pult vásárlói oldalától. A kiválasztott kamera egy 6 MP-es, 1/1,8"-os érzékelővel (3072 × 2048, 7,20 mm vízszintes) és egy 8 mm-es fix objektívvel. A kérdés: vajon ez megfelel-e a 250 ppm-es azonosítási követelménynek a pult vásárlói oldalán arcfelismerési célokra?
A számok
- PPM @ 4m = (8 × 3072) / (7,20 × 4) = 853 ppm → Azonosítás (>>250)
- PPM 6 méteren = (8 × 3072) / (7,20 × 6) = 569 ppm → Azonosítás (>>250)
- PPM @ 12m = (8 × 3072) / (7,20 × 12) = 284 ppm → Azonosítás (kicsit 250 felett)
Az értelmezés. A 6MP-es, 8 mm-es kamera 250 ppm-es azonosítási sebességet biztosít a pénztárnál, jelentős pixelmagassággal. EN 62676-4 250 ppm-et jelöl meg olyan szintként, amelyen egy ismeretlen személy azonosítható a kép alapján – pontosan ez az eset áll fenn az arcfelismerésnél, amelyet egy megjelölt tranzakció indít el. Ugyanez a kamera nagyjából 12 méterig képes azonosítani, ami nagyobb, mint bármely hagyományos pénztárgép mélysége.
A tervezési következtetés. Ennél a geometriánál a szerelési magasság és a megrendelő arcához viszonyított szög fontosabb, mint a további pixelek. Egy meredek felülnézeti szögből nézve egy felületet nehezebb azonosítani, mint ugyanazt a pixelszámot egy közel szemből nézett felületen – a pixelsűrűség szükséges, de nem elégséges feltétel. A bemutatás a megfelelő tervezési párbeszédet mutatja be: a következő iterációban a kamera specifikációja helyett a szerelési pozícióra kell összpontosítani.
EN 62676-4 küszöbérték-emlékeztető. A 250 ppm azonosítási küszöbérték az a szabványosított határérték, amely felett egy ismeretlen személy megbízhatóan azonosítható a kép alapján. A helyi arcfelismerő algoritmusoknak általában lényegesen kevesebbre van szükségük a működéshez, de a 250 ppm-es érték az, ami túléli a bírósági bizonyítékok vizsgálatát – ami végső soron az a küszöb, amelyre egy banki pénztáros telepítését tervezik.
Gyakori hibák
Három hiba okozza szinte minden „a matek azt mondja, hogy igen, de a telepítés nem sikerül” beszélgetésünket. A cikk létrejöttének nagy része az, hogy megspórolhatjuk az oda-vissza utat.
- Érzékelőméret-zavar. Az 1/2,8"-os érzékelő nem 1/2,8 hüvelyk – ez a vidicon csövekből származó hagyományos nevezéktan, és nagyjából 5,376 mm-nek felel meg vízszintesen. A 9,07 mm-es képlet behelyettesítése (1 hüvelyk szó szerinti értéke osztva 2,8-cal) az egyik legmegbízhatóbb módszer az azonosítási távolság kétszeres faktorral való túlbecslésére.
- Hiányzik a képarány. Egy „4MP-es kamera” lehet 2560 × 1440 (16:9) vagy 2048 × 1536 (4:3) felbontású. A vízszintes pixelszám 25%-kal eltér, akárcsak a kapott DORI távolság. A felbontást mindig az adatlapról olvasd le – soha ne a megapixelszám alapján feltételezz képarányt.
- Hibás mértékegység-átváltások. A centiméter és méter, a láb és méter, vagy a milliméter és centiméter keverése a legtovább fennmaradó hiba, mivel hihetőnek tűnő számokat eredményez. Használjon olyan számológépet, amely felismeri a mértékegységeket (a CCTVplanner DORI számológép natívan kezeli a métert és a lábat), és minden lépésnél ellenőrizze a mértékegységet.
- Adatlap küszöbértékek vs. EN 62676-4 küszöbértékek. Egyes gyártók a saját belső pixelsűrűség-célértéküket használva teszik közzé az „azonosítási távolságot”. Mindig ellenőrizze, hogy az adatlap száma 100 ppm-et, 150 ppm-et vagy az EN 62676-4 szabvány szerinti 250 ppm-et feltételez-e – a különbség akár 2,5-szörös is lehet a távolság tekintetében.
Hogyan lehet automatikusan ellenőrizni
A kézi számítás nagyszerű módja a tanulásnak. Egy 40 kamerás projekt minden kameráján a kézi számítás nagyszerű módja a hibák bevezetésének. A CCTVplanner két ingyenes, böngészőalapú eszközt kínál, amelyek pontosan a fenti képletet tartalmazzák az EN 62676-4 küszöbértékekkel és a több mint 65 000 kamera katalógussal.
Két számológép, ami elvégzi helyetted a számítást
- DORI kalkulátor — válasszon egy kamerát és egy céltávolságot, majd megkapja az elért pixelsűrűséget és DORI szintet.
- EN 62676-4 kalkulátor – szabványoknak megfelelő lencseajánlás, beleértve a 2025-ös OODPCVS módokat.
- Tervező – teljes projektre kiterjedő vászon, ahol minden kamera automatikusan pontozásra kerül EN 62676-4 szabvány szerint a vásznon, BOM és PDF dokumentumban.
Többkamerás projektek esetén a tervező a megfelelő kiindulópont. Helyezzen el minden kamerát az alaprajzon, állítsa be az objektívet, és a vászon színkódjai jelzik, hogy melyik terület felel meg az adott DORI szintnek. A megfelelőségi jelzők pirossal jelennek meg minden olyan helyen, ahol a kamerától több pixelt kérnek méterenként, mint amennyit az objektívje és a felbontása megenged. Az exportált többoldalas PDF tartalmazza a kameránkénti DORI szintet a berendezéstáblázatban – a beszerzési tisztviselő beolvassa a kiszámított számot anélkül, hogy újra kellene számolnia.
Az eszközök mögött álló szabványoldali frissítésekről bővebben az EN 62676-4 :2025 OODPCVS frissítési cikkében olvashat, amely bemutatja a hét új módcímkét, amelyek a klasszikus DORI mellett szerepelnek a 2026-os uniós közbeszerzésben.
Gyakran ismételt kérdések
Mi az alapképlet a DORI pixelsűrűséghez?
A méterenkénti pixelek a célnál megegyeznek a (gyújtótávolság_mm × képszélesség_pixelben) osztva (érzékelőszélesség_mm × távolság_m) értékkel. A vízszintes felbontás pixelben van, a gyújtótávolság és az érzékelőszélesség milliméterben, a céltávolság pedig méterben. Az eredmény a pixelsűrűség azon a távolságon, amelyet az EN 62676-4 küszöbeivel hasonlít össze: 25 ppm Detection, 62 ppm Observation, 125 ppm Recognition, 250 ppm Identification.
A vízszintes pixeleket vagy az összes megapixelt használom a képletben?
Mindig a vízszintes pixelszámot használja. Egy 4MP-es kamera 16:9-ben 2560 × 1440 pixel: a DORI-hoz 2560-at vesz, nem 4,000,000-t. A megapixelek használata a képletben csendben nagyságrendekkel túlbecsüli a pixelsűrűséget. Ez a leggyakoribb hiba, és az, amely a legvalószínűbben bukásra viszi a tervet az üzembe helyezésnél.
Miért térnek el a számaim a kamera adatlapjának 'azonosítási távolságától'?
A gyártók néha saját, szabadalmaztatott küszöbeikkel adják meg az azonosítási távolságokat az EN 62676-4 250 ppm helyett. Mindig ellenőrizze a feltételezett pixelsűrűségi célt. Egy 'azonosítás 18m-en' adatlap 100 ppm-et vagy 150 ppm-et feltételezhet a szabványos 250 ppm helyett: 250 ppm-nél ugyanaz a kamera csak kb. 7m-ig érne el. A számítás helyes, a feltételezés különbözik.
Az objektívválasztás vagy a felbontás számít jobban?
Egyformán számítanak: a pixelsűrűség arányos a gyújtótávolság és az érzékelőszélesség hányadosával, és arányos a vízszintes felbontással. Bármelyik megduplázása nagyjából megduplázza az elérhető azonosítási távolságot. A gyakorlatban a varifokális objektívek rugalmasságot adnak a kamerák egyenkénti optimalizálásához, míg a felbontás-frissítések minden zónának egyformán előnyösek. A helyes válasz egy adott helyszínre általában kombináció: kevesebb, nagyobb felbontású kamera megfelelően választott objektívekkel.
Hogyan ellenőrizzem a DORI számítást kézi számolás nélkül?
Használjon olyan kalkulátort, amely ismeri az EN 62676-4 küszöbeit és a kamerakatalógust. A CCTVplanner DORI kalkulátora a /calculator/dori címen veszi a kamerát és a céltávolságot, és visszaadja az elért pixelsűrűséget és a DORI szintet. A dedikált EN 62676-4 kalkulátor a /en-62676-4-calculator címen ugyanazt a matematikát szabványtudatos nyelvbe csomagolja, beleértve a 2025-ös OODPCVS módokat. Mindkettő ingyenes, és nem igényel telepítést.
Kapcsolódó cikkek
A négy szint és mindegyik célja, a matek előtt.
A DORI és OODPCVS célok mögötti aritmetikai műveletek.
A hétmódusú taxonómia, amely a klasszikus DORI épül 2026-ban.
Egymás melletti összehasonlítás, beleértve DORI renderelést és OODPCVS támogatást.
Szabadon választható opciók, amelyek EN 62676-4 szabvány szerint számítják ki DORI.
Lépésről lépésre útmutató, beleértve DORI küszöbértékre való migrációt.