Kalkulator FOV

HFOV , VFOV dan FOV — perhitungan di balik setiap kamera CCTV

Bidang pandang kamera ditentukan oleh tepat dua besaran fisik: dimensi aktif sensor pencitraan dan panjang fokus lensa. Segala hal lainnya — megapiksel, codec, merek, jenis dudukan — tidak relevan dengan cakupan sudut. Bidang pandang horizontal ( HFOV ) adalah HFOV = 2 × arctan(W / 2f), di mana W adalah lebar aktif sensor dalam milimeter dan f adalah panjang fokus lensa dalam milimeter. Bidang pandang vertikal ( VFOV ) menggunakan rumus yang sama dengan tinggi sensor H sebagai pengganti W. FOV diagonal menggunakan diagonal sensor. Sebagian besar lembar spesifikasi CCTV hanya mencantumkan HFOV ; kalkulator di atas menurunkannya dari panjang fokus dan pengaturan sensor yang Anda pilih.

Rasio aspek penting karena lebar dan tinggi sensor tidak independen. Sensor CMOS 16:9 modern seperti Sony IMX415 memiliki area aktif 5,6 × 3,1 mm (format optik 1/2,8"). Dengan lensa 4 mm, ini memberikan HFOV ≈ 70° tetapi VFOV ≈ 42°. Sensor 4:3 dengan diagonal yang setara akan memberikan HFOV ≈ 64° dan VFOV ≈ 50°. Menentukan "sudut lebar" tanpa menyebutkan sumbu mana yang lebar bersifat ambigu: lensa yang sama terlihat sangat berbeda pada sensor 16:9 dibandingkan dengan sensor 4:3.

Ukuran sensor pada CCTV diwarisi dari nomenklatur tabung vidicon dan hampir tidak pernah sesuai dengan pecahan literalnya. Sensor "1/3 inci" kira-kira lebarnya 4,8 mm, "1/2,7 inci" adalah 5,0 mm, "1/2,8 inci" adalah 5,4 mm, "1/2 inci" adalah 6,4 mm, "2/3 inci" adalah 8,8 mm, dan "1 inci" adalah 12,8 mm. Menggunakan pecahan inci literal dalam rumus FOV apa pun akan melebih-lebihkan cakupan sudut sebesar 30–60%. Selalu cari lebar mm aktif dari lembar data sensor, atau andalkan preset yang sudah dikenal di kalkulator di atas.

I FOV — bidang pandang sesaat, atau ukuran sudut dari satu piksel — adalah yang sebenarnya menentukan apakah Anda dapat mengenali wajah atau membaca plat. I FOV dalam miliradian kira-kira 1000 × jarak antar piksel / panjang fokus. Sensor 1/2.8" 4 MP memiliki jarak antar piksel sekitar 2,0 µm; dengan lensa 4 mm, itu adalah 0,5 mrad/px, atau kira-kira satu piksel per 2 mm pada jarak 4 m. Kalikan dengan jumlah piksel yang dibutuhkan pada target (biasanya 200 piksel pada wajah untuk identifikasi) dan Anda akan mendapatkan jangkauan identifikasi maksimum tanpa menggunakan perhitungan DORI lengkap.

Mode koridor memutar sensor 90° sehingga sumbu panjangnya berjalan vertikal — berguna untuk lorong, eskalator, dan jalan sempit. HFOV dan VFOV bertukar tempat di firmware, dan kamera menghasilkan aliran video berorientasi potret. VMS harus mendukung tata letak 9:16 agar dapat menampilkannya dengan benar. Kamera multi-sensor dan panorama menggabungkan bingkai yang tumpang tindih dari dua hingga delapan pasang sensor-lensa untuk menghasilkan bidang lebar kontinu — HFOV efektif tipikal adalah 180° atau 360°, tetapi resolusi pada sambungan menurun secara signifikan dan kepadatan piksel per meter pada jarak tertentu tidak lebih baik daripada sensor tunggal dengan jumlah MP yang sama.

Koreksi kemiringan penting untuk kamera apa pun yang tidak diarahkan secara horizontal sempurna. Jika kamera pada ketinggian 4 m mengarah ke bawah ke target di tanah yang berjarak 10 m, jarak miringnya adalah √(4² + 10²) = 10,77 m, bukan 10 m. FOV vertikal menangkap tanah dekat dan jauh secara bersamaan, sehingga kepadatan piksel bervariasi secara dramatis di sepanjang jejak proyeksi. Sebagian besar kesalahan perencanaan berasal dari para insinyur yang mengabaikan hal ini dan mengasumsikan jejak tanah persegi panjang yang bersih dengan PPM seragam.

Cara menggunakan kalkulator FOV ini

1. Pilih format sensor. Keempat preset tersebut mencakup hampir semua kamera lensa tetap yang dipasarkan saat ini: 1/3" untuk kamera bullet kelas pemula, 1/2" untuk kamera turret kelas menengah dan sebagian besar kamera 4 MP, 2/3" untuk model box dan PTZ premium, dan 1" untuk sensor khusus cahaya rendah. Lebar mm diisi secara otomatis.
2. Atur panjang fokus. Geser penggeser untuk nilai apa pun antara 1 dan 50 mm, atau klik preset populer (2,8, 3,6, 4, 6, 8, 12, 16, 25, 35, 50). Untuk lensa varifokal, evaluasi kalkulator di kedua ujung rentang zoom.
3. Tetapkan jarak target. Ini adalah jarak horizontal dari kamera ke bidang yang diminati — gerbang, deretan rak, tepi tempat parkir. Gunakan meter atau kaki sesuai preferensi unit Anda. Lebar cakupan pada jarak tersebut dihitung secara langsung di bawah ini.
4. Bacalah kedua kartu keluaran tersebut. Yang pertama menunjukkan FOV sudut horizontal dalam derajat — berguna saat membandingkan dengan pemasaran pabrikan. Yang kedua menunjukkan lebar adegan linier yang dicakup pada jarak yang Anda pilih — berguna saat membandingkan dengan area fisik yang perlu Anda pantau.

Contoh kasus: sistem ANPR (Automatic Number Plate Recognition/Pengenalan Pelat Nomor Otomatis) di tempat parkir.

Manajer taman ritel menginginkan pengenalan plat nomor otomatis (ANPR) di pintu masuk kendaraan satu jalur. Jalur tersebut memiliki lebar 3,5 m, dan kamera akan dipasang pada ketinggian 4 m di tiang yang berjarak 12 m dari garis baca. Kendaraan harus melaju cukup lambat agar dapat diidentifikasi — anggap saja 10 km/jam atau kurang, yang memberikan anggaran rana sekitar 1/250 detik.

Mulailah dengan kamera 4 MP (2560 piksel horizontal) pada sensor 1/2.8". Untuk membaca pelat nomor Eropa (lebar 520 mm) dengan andal, Anda membutuhkan setidaknya 250 PPM pada bidang pelat — setara dengan sekitar 130 piksel di seluruh pelat itu sendiri. Masukkan lensa 4 mm ke dalam kalkulator: HFOV ≈ 68°, lebar pemandangan pada 12 m ≈ 16,2 m. Itu menyebarkan 2560 piksel di sepanjang 16,2 m, hanya memberikan 158 PPM — jauh di bawah 250 PPM yang dibutuhkan.

Dengan menggunakan lensa 8 mm, HFOV turun menjadi 37,4°, lebar adegan pada jarak 12 m menjadi 8,1 m, dan kepadatan piksel meningkat menjadi 316 PPM — jauh di atas ambang batas identifikasi 250 PPM. Cakupan horizontal 8,1 m dengan mudah mencakup jalur 3,5 m ditambah margin. Jarak miring dari ketinggian pemasangan 4 m ke garis baca 12 m adalah √(4² + 12²) = 12,65 m, sehingga PPM efektif pada bidang target miring mendekati 300, masih jauh di atas ambang batas.

Lensa 12 mm akan menghasilkan 474 PPM — terlalu berlebihan untuk jalur tunggal dan terlalu sempit untuk menangkap pelat nomor jika kendaraan berhenti sedikit miring ke satu sisi. Lensa 8 mm adalah pilihan yang tepat. Perhitungan yang sama juga mengungkapkan mengapa "kamera 4 MP apa pun" tidak cukup: lensa 4 mm pada jarak 12 m tidak akan menghasilkan piksel yang cukup pada pelat nomor, terlepas dari bagaimana kamera tersebut dipasarkan.

Kesalahan umum FOV

• Menggunakan pecahan inci literal sebagai lebar sensor. Sensor 1/2,8" sebenarnya tidak selebar 1/2,8 inci (9 mm) — melainkan 5,4 mm. Menggunakan lebar yang salah akan membuat setiap nilai FOV of View) 30–60% terlalu lebar dan setiap perkiraan jarak menjadi terlalu optimis.
• Mengutip HFOV padahal instalasi membutuhkan VFOV . Lorong dan koridor memperhatikan cakupan vertikal, bukan horizontal. Putar ke mode koridor atau hitung VFOV secara eksplisit. Nilai HFOV standar pada lembar spesifikasi tidak relevan untuk aplikasi sumbu vertikal.
• Mengabaikan rentang kemiringan dan sudut elevasi. Kamera pada ketinggian 4 m yang membidik target di tanah yang berjarak 10 m memiliki jangkauan miring 10,77 m dan jejak lantainya berbentuk trapesium, bukan persegi panjang. Perhitungan FOV horizontal sederhana hanya tepat pada sumbu optik.
• Melupakan rasio aspek saat mencampur 16:9 dan 4:3. Lensa 4 mm pada sensor 16:9 1/2.8" memberikan HFOV 70° tetapi hanya VFOV 42°. Lensa yang sama pada sensor 4:3 dengan diagonal yang setara memberikan HFOV 64° dan VFOV 50°. Perangkat keras yang dicampur di berbagai format menghasilkan cakupan yang tidak konsisten bahkan ketika "lensa yang digunakan sama".
• Memperlakukan FOV panoramik sebagai tambahan. Kamera 360° dengan 4 sensor tidak memberikan 4 kali lipat piksel pada jarak jauh — melainkan memberikan 1 kali lipat kepadatan piksel dari sensor tunggal pada jarak tertentu, hanya saja digabungkan pada azimut yang lebih lebar. Gunakan kamera panorama untuk kesadaran situasional, bukan untuk identifikasi jarak jauh.

Referensi standar dan kepatuhan

• EN 62676-4:2015 — Pedoman aplikasi untuk sistem pengawasan video. Mendefinisikan kerangka kerja kepadatan piksel DORI yang mengubah FOV menjadi kategori kinerja operasional. Kalkulator EN 62676-4 →
• IEC 62676-4:2025 (OODPCVS) — Pembaruan internasional tahun 2025 yang memperkenalkan kepadatan piksel mode koridor (PPM_v) dan sub-tingkat yang sadar akan analitik AI .
• NATO STANAG 4347 / Johnson Criteria — Metrik siklus-pada-target untuk sensor termal, dengan 1,5 / 6 / 12 siklus untuk Deteksi / Pengenalan / Identifikasi. Menggunakan metrik sudut, bukan jumlah piksel. Kalkulator Kriteria Johnson →
• NDAA Section 889 — Pembatasan pengadaan AS terhadap peralatan video yang tercakup dari produsen yang terdaftar; tidak terkait dengan perhitungan FOV tetapi biasanya merupakan prasyarat tender. Referensi kepatuhan NDAA →
• IEC 61146-1 — Metode pengukuran untuk kamera video: mendefinisikan prosedur formal untuk mengukur resolusi, sensitivitas, dan cakupan sudut pada tingkat laboratorium.

Lanjutkan membaca