Procedura dettagliata per il calcolo DORI (2026): Conformità passo passo alla norma EN 62676-4 per progetti reali.

Cosa imparerai

Leggere informazioni sul DORI è utile. Calcolare DORI su un progetto reale è ciò che permette di aggiudicarsi gli appalti e di superare la fase di collaudo. Questo articolo rappresenta la controparte pratica della spiegazione concettuale DORI. Abbiamo selezionato tre archetipi di progetto, presenti in circa l'80% dei progetti di videosorveglianza, e abbiamo applicato i valori della EN 62676-4 a ciascuno di essi, dall'inizio alla fine, mostrando chiaramente i calcoli. Al termine, dovreste essere in grado di esaminare la scheda tecnica di una telecamera, la scelta di un obiettivo e la distanza target e capire, in trenta secondi, a quale livello DORI corrisponde il progetto.

Perché tre esempi e non uno? Perché ogni archetipo mette in evidenza una parte diversa del calcolo. Il magazzino ti obbliga a pensare a come DORI si degrada con la distanza. Il varco ANPR ti obbliga a pensare al margine di pixel per la leggibilità della targa. Lo sportello bancario ti obbliga a pensare alla densità di pixel per il riconoscimento facciale a distanza ravvicinata con una scelta limitata di lenti. Insieme, coprono le capacità di calcolo necessarie per quasi ogni progetto che incontrerai.

Ripasso di matematica DORI : la formula in un paragrafo

EN 62676-4 definisce DORI in termini di pixel per metro alla distanza di destinazione. Il calcolo è di base: il campo visivo angolare dell'obiettivo si proietta su una sezione orizzontale della scena e il conteggio orizzontale dei pixel della telecamera viene distribuito su tale sezione. La formula compatta è:

Confronta il risultato con le soglie della EN 62676-4 : 25 ppm Rilevamento, 62 ppm Osservazione, 125 ppm Riconoscimento, 250 ppm Identificazione. L'emendamento del 2025 introduce le modalità OODPCVS che estendono questo vocabolario, ma l'aritmetica dei pixel sottostante è identica.

Prima di passare alle procedure dettagliate, ecco due note pratiche. Innanzitutto, le dimensioni del sensore sono solitamente espresse in frazioni di pollice (1/2.8", 1/1.8", 1/1.2"): non si tratta di pollici reali, bensì di una nomenclatura ereditata dalle videocamere a tubo catodico. Utilizzate la tabella di conversione riportata di seguito o affidatevi alla calcolatrice per effettuare la conversione. In secondo luogo, la formula presuppone un obiettivo rettilineo standard. Gli obiettivi grandangolari e fisheye introducono una distorsione a barilotto che modifica leggermente la densità effettiva dei pixel nell'inquadratura; in questi casi, utilizzate il valore della lunghezza focale effettiva fornito dal produttore anziché quello nominale.

Procedura dettagliata 1 — Banchina di carico del magazzino

Configurazione. Un cliente del settore logistico sta installando un sistema di videosorveglianza su una banchina di carico larga 25 metri, con una telecamera montata sulla parete dell'edificio direttamente sopra il portellone di carico, rivolta verso il piazzale. La telecamera selezionata è da 4 MP con un sensore da 1/2,8" (2560 × 1440, 5,376 mm orizzontale) e un obiettivo fisso da 6 mm. La domanda: qual è il livello DORI Deep Orbital Reduction) che questa telecamera raggiunge a 10 m, 20 m e 35 m dalla parete?

L'interpretazione. Una singola telecamera da 4 MP su 6 mm copre la banchina con tre diversi livelli DORI a tre diverse distanze: identificazione proprio all'ingresso, riconoscimento a metà piazzale, osservazione più in profondità nell'area di carico. Per una banchina larga 25 metri, ogni pixel lungo la superficie della banchina soddisfa il livello di riconoscimento o superiore, che è la soglia giusta per "sapere chi ha prelevato quale container".

Conclusione progettuale. Se il cliente necessita di identificazione a 20 metri (ad esempio, per leggere i badge dei conducenti di carrelli elevatori a tutta distanza dal punto di installazione), questa telecamera non è sufficiente: necessita di una lunghezza focale maggiore (che però sacrifica l'ampio campo visivo vicino alla porta) o di un sensore a risoluzione più elevata (8 MP con lo stesso obiettivo da 6 mm consentono l'identificazione oltre i 20 metri). La dimostrazione pratica rende visibile il compromesso in termini numerici, che è esattamente il tipo di conversazione che si desidera avere con il cliente prima dell'installazione, non dopo.

Procedura dettagliata 2 — Cancello ANPR del parcheggio

Configurazione. Un cliente commerciale desidera un sistema di riconoscimento automatico delle targhe (ANPR) all'ingresso di un parcheggio sotterraneo. La barriera si trova a 5 metri dal supporto della telecamera. La telecamera selezionata è da 8 MP con un sensore da 1/1.8" (3840 × 2160, 7,20 mm orizzontale) su un obiettivo fisso da 12 mm. La domanda è: questa configurazione soddisfa i requisiti di identificazione (250 ppm) all'ingresso e qual è il margine di sicurezza?

L'interpretazione. A 5 metri, la telecamera raggiunge 1280 ppm, oltre cinque volte la soglia di identificazione EN 62676-4. Questo margine di sicurezza non è sprecato. Il sistema ANPR funziona in modo affidabile solo quando la targa è ben illuminata, ben angolata e priva di sfocature da movimento: avere un margine di pixel significa che il sistema tollera l'inevitabile degrado dovuto alle condizioni reali (pioggia sull'obiettivo, sole basso, una leggera inclinazione del veicolo) senza scendere al di sotto della soglia di leggibilità. Un progetto che supera appena le 250 ppm in condizioni di laboratorio solitamente fallisce in produzione.

Conclusioni progettuali. La scelta di una fotocamera da 8 MP su un sensore da 12 mm si adatta perfettamente a un varco da 5 metri, con un margine considerevole. Se la stessa fotocamera fosse montata più indietro, fino a circa 25 metri, soddisferebbe comunque i requisiti di identificazione, ma con una tolleranza ambientale molto inferiore. Per una fotocamera ANPR dedicata a un singolo scopo, un ampio margine di pixel rappresenta la scelta progettuale corretta, non uno spreco.

Procedura dettagliata 3 — Sportello sportello bancario

La situazione. Una banca al dettaglio sta aggiornando il sistema di videosorveglianza interno alle filiali, in particolare agli sportelli. Ogni sportello è dotato di una telecamera dedicata montata sulla parete di fondo, a 4 metri dal lato del cliente. La telecamera selezionata è da 6 MP con un sensore da 1/1.8" (3072 × 2048, 7,20 mm orizzontale) e un obiettivo fisso da 8 mm. La domanda è: questa configurazione soddisfa il requisito di 250 ppm di identificazione al lato del cliente per l'utilizzo del riconoscimento facciale?

L'interpretazione. La fotocamera da 6 MP su 8 mm soddisfa il requisito di identificazione a 250 ppm allo sportello con un margine di pixel considerevole. EN 62676-4 definisce 250 ppm come il livello al quale un individuo sconosciuto può essere identificato dall'immagine, esattamente il caso d'uso del riconoscimento facciale attivato da una transazione segnalata. La stessa fotocamera continua a soddisfare il requisito di identificazione fino a circa 12 metri, una distanza superiore alla profondità di qualsiasi normale sala sportelli.

Conclusione progettuale. Con questa geometria, l'altezza di montaggio e l'angolazione rispetto al viso del cliente sono più importanti del numero di pixel aggiuntivi. Un volto visto da un'angolazione dall'alto è più difficile da identificare rispetto a un volto con lo stesso numero di pixel visto quasi frontalmente: la densità di pixel è una condizione necessaria, non sufficiente. L'analisi preliminare fa emergere il giusto spunto di riflessione progettuale: concentrare la prossima iterazione sulla posizione di montaggio piuttosto che sulle specifiche della telecamera.

Promemoria sulle soglie della EN 62676-4. La soglia di identificazione di 250 ppm è il limite standardizzato al di sopra del quale un individuo sconosciuto può essere identificato in modo affidabile dall'immagine. Gli algoritmi locali di riconoscimento facciale in genere necessitano di valori notevolmente inferiori per funzionare, ma il valore di 250 ppm è quello che resiste al vaglio probatorio in tribunale, ovvero il parametro di riferimento per cui viene progettato un sistema di riconoscimento facciale per gli sportelli bancari.

Errori comuni

Quasi tutte le conversazioni del tipo "i calcoli dicono di sì, ma l'installazione fallisce" si basano su tre errori principali. Risparmiarvi questa fatica è uno dei motivi principali per cui esiste questo articolo.

Come verificare automaticamente

Eseguire i calcoli a mano è un ottimo modo per imparare. Eseguire i calcoli a mano per ogni singola telecamera in un progetto con 40 telecamere è un ottimo modo per introdurre errori. CCTVplanner offre due strumenti gratuiti basati su browser che applicano esattamente la formula di cui sopra alle soglie della EN 62676-4 e al catalogo di oltre 65.000 telecamere.

Per un progetto multicamera, il progettista è il punto di partenza ideale. Posiziona ogni telecamera sulla planimetria, imposta l'obiettivo e la tela codifica a colori l'area corrispondente a ciascun livello DORI. Gli indicatori di conformità vengono visualizzati in rosso ovunque una telecamera debba gestire un numero di pixel per metro superiore a quello consentito dall'obiettivo e dalla risoluzione. Il PDF multipagina esportato riporta il livello DORI di ciascuna telecamera nella tabella delle apparecchiature: il responsabile degli acquisti può leggere il valore calcolato senza doverlo ricalcolare.

Per un approfondimento sull'aggiornamento degli standard alla base di questi strumenti, l'articolo sull'aggiornamento EN 62676-4 :2025 OODPCVS illustra le sette nuove etichette di modalità che si aggiungono al classico DORI negli appalti UE del 2026.

Domande frequenti