DORI計算手順解説（2026）： EN 62676-4 3つの実例でステップバイステップで解説

学習内容

DORIについて読むのは良いことですが、実際のプロジェクトでDORI計算することこそが、入札を勝ち取り、運用開始後の運用を成功させる鍵となります。この記事は、概念的なDORI解説記事の実践的な側面を解説するものです。CCTV設計の約80%に見られる3つのプロジェクト類型を取り上げ、 EN 62676-4数値をそれぞれのプロジェクトに最初から最後まで適用し、計算過程を可視化します。この記事を読み終える頃には、カメラのデータシート、レンズの選択、ターゲット距離を見ただけで、30秒以内にその設計がどのDORIレベルを満たしているかが分かるようになっているはずです。

なぜ例を1つではなく3つ用意したのか？それは、それぞれの例が計算の異なる側面を強調しているからです。倉庫の例は、距離に応じてDORIどのように劣化するかを考えることを促します。ANPRゲートの例は、ナンバープレートの読み取りに必要なピクセル数について考えることを促します。銀行の窓口の例は、限られたレンズ選択肢の中で、近距離での顔認識のピクセル密度について考えることを促します。これらを合わせることで、遭遇するほぼすべての設計に必要な計算能力を網羅できます。

DORI数学復習 - 1段落で公式を解説

EN 62676-4 DORI目標距離における1メートルあたりのピクセル数で定義しています。計算方法は高校レベルの幾何学です。レンズの視野角がシーンの水平断面に投影され、カメラの水平方向のピクセル数がその断面全体に分配されます。簡潔な式は次のとおりです。

DORIピクセル/メートル計算式

PPM = (焦点距離mm × 画像幅ピクセル) / (センサー幅mm × 距離m)

focal_length_mm — the lens you have selected (e.g. 6mm, 12mm).
image_width_pixels — the horizontal pixel count (e.g. 2560 for 4MP at 16:9).
sensor_width_mm — the horizontal sensor dimension (1/2.8" ≈ 5.376mm; 1/1.8" ≈ 7.20mm).
distance_m — the metres from the camera to the target.

結果をEN 62676-4しきい値（検出25 ppm、観測62 ppm、認識125 ppm、識別250 ppm）と比較してください。2025年の改正では、この語彙を拡張するOODPCVSモードが導入されましたが、基となるピクセル演算は同じです。

操作手順に入る前に、2つの実用的な注意点があります。まず、センサーサイズは通常、インチの分数（1/2.8インチ、1/1.8インチ、1/1.2インチ）で表されます。これらは実際のインチではなく、ビジコン管カメラ時代の名残です。下記の変換表を使用するか、電卓で調べてください。次に、この計算式は標準的な直線レンズを前提としています。広角レンズや魚眼レンズでは樽型歪みが発生し、フレーム全体の有効画素密度が微妙に変化します。これらのレンズの場合は、公称値ではなく、メーカーが公表している有効焦点距離を使用してください。

センサーサイズ	水平方向 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

ウォークスルー1 — 倉庫の荷積み場

設定。物流会社の顧客が、幅25mの荷積みドックにCCTVを設置する。ドックドアの真上の建物の壁にカメラを1台設置し、ヤードを見渡すようにする。選定されたカメラは、6mm固定レンズに1/2.8インチセンサー（2560×1440、水平5.376mm）を搭載した4MPカメラである。質問：このカメラは、壁から10m、20m、35mの距離で、どの程度のDORIレベルを達成するか？

数字

PPM @ 10m = (6 × 2560) / (5.376 × 10) = 285.7 ppm → 同定 (>250)
PPM @ 20m = (6 × 2560) / (5.376 × 20) = 142.9 ppm → 認識（>125）
PPM @ 35m = (6 × 2560) / (5.376 × 35) = 81.6 ppm → 観測値 (>62)

解釈。6mmフィルムに4MPのカメラ1台で、ドック全体を3つの異なるDORIレベルで3つの異なる範囲でカバーします。ドア直近での識別、ヤード中央での認識、荷積み場奥での観察です。幅25mのドックの場合、ドック面に沿ったすべてのピクセルが認識以上のレベルを満たしており、これは「どのコンテナを誰がピックアップしたか分かる」という適切な閾値となります。

設計上の結論。顧客が20m先での識別が必要な場合（例えば、フォークリフト運転手のIDをヤード全体で読み取る場合など）、このカメラでは不十分です。より長い焦点距離（ドア付近の広い視野を犠牲にする）か、より高解像度のセンサー（同じ6mmレンズで8MPであれば20m以上先での識別が可能）が必要になります。このウォークスルーでは、トレードオフを数値で明確に示しています。これは、設置後ではなく、設置前に顧客と話し合うべき内容です。

ウォークスルー2 - 駐車場ANPRゲート

設定。ある商業顧客が、地下駐車場の入口ゲートに自動ナンバープレート認識（ANPR）システムを導入したいと考えています。ゲートはカメラ設置場所から5mの距離にあります。選択したカメラは、1/1.8インチセンサー（3840×2160、水平方向7.20mm）を搭載した8MPカメラで、12mm固定レンズを使用しています。質問：この組み合わせはゲートでの識別（250ppm）要件を満たしているか、またどの程度の余裕があるか？

数字

PPM @ 5m = (12 × 3840) / (7.20 × 5) = 1280 ppm → 同定 (>>250)
PPM @ 10m = (12 × 3840) / (7.20 × 10) = 640 ppm → 同定 (>>250)
PPM @ 25m = (12 × 3840) / (7.20 × 25) = 256 ppm → 同定（250をわずかに上回る）

解釈。5mの距離で、カメラは1280ppmの解像度を実現し、 EN 62676-4識別閾値の5倍以上を達成します。この余裕は無駄ではありません。ANPRは、ナンバープレートが十分に明るく、適切な角度で、モーションブラーがない場合にのみ安定して機能します。ピクセルの余裕があるということは、システムが、読み取り閾値を下回ることなく、避けられない現実世界の劣化（レンズへの雨、低い太陽、車両のわずかな傾き）に耐えられることを意味します。実験室の条件下で250ppmをかろうじてクリアする設計は、通常、生産段階では失敗します。

設計上の結論。8MP×12mmという選択は、5mのゲートに対して十分な余裕をもって対応できる。同じカメラをさらに後方（約25mまで）に設置した場合でも、識別機能は満たせるが、環境耐性は大幅に低下する。単機能のナンバープレート認識カメラにおいては、十分な画素数を確保することは無駄ではなく、むしろ適切な設計判断と言える。

ウォークスルー3 - 銀行窓口

設定。ある小売銀行が、窓口カウンター内のCCTVシステムをアップグレードしています。各窓口には、カウンターの顧客側から4m離れた奥の壁に専用カメラが設置されています。選択されたカメラは、8mm固定レンズに1/1.8インチセンサー（3072×2048、水平7.20mm）を搭載した6MPカメラです。質問：このカメラは、顔認識用途における顧客側のカウンターでの250ppmの識別要件を満たしていますか？

数字

PPM @ 4m = (8 × 3072) / (7.20 × 4) = 853 ppm → 同定 (>>250)
6m地点におけるppm値 = (8 × 3072) / (7.20 × 6) = 569 ppm → 同定 (>>250)
PPM @ 12m = (8 × 3072) / (7.20 × 12) = 284 ppm → 同定（250をわずかに上回る）

解釈。8mm判6MPカメラは、十分な画素数余裕をもって、窓口での250ppmの識別基準を満たしています。EN EN 62676-4では、250ppmを、画像から見知らぬ人物を識別できるレベルと定めており、これはまさにフラグ付き取引によってトリガーされる顔認識のユースケースに該当します。同じカメラは、約12mまで識別基準を満たし続けており、これは通常の窓口ホールの奥行きをはるかに超えています。

設計上の結論。この形状では、画素数の増加よりも、取り付け高さと顧客の顔に対する角度の方が重要です。真上から急角度で見た顔は、ほぼ正面から見た同じ画素数の顔よりも識別が困難です。画素密度は必要条件であって、十分条件ではありません。この検証によって、適切な設計上の議論が浮かび上がりました。次のイテレーションでは、カメラの仕様ではなく、取り付け位置に焦点を当てるべきです。

EN 62676-4閾値に関する注意喚起。250 ppmの識別閾値は、見慣れない人物を画像から確実に識別できる標準的な境界値です。ローカルの顔認識アルゴリズムは通常、これよりもかなり低い閾値で動作しますが、250 ppmという数値は法廷での証拠審査に耐えうるものであり、銀行窓口での導入が最終的に目指す基準となります。

よくある間違い

「計算上は大丈夫なのにインストールが失敗する」というやり取りのほとんどは、たった3つのミスが原因です。この記事は、そうしたやり取りを皆さんに繰り返していただくためのものです。

センサーサイズの混乱について。1/2.8インチセンサーは、1インチの1/2.8インチという意味ではありません。これはビジコン管時代の名残であり、水平方向で約5.376mmに相当します。9.07mm（1インチを2.8で割った値）を計算式に代入すると、識別距離を2倍過大評価してしまう最も確実な方法の一つとなります。
アスペクト比が不明です。「4MPカメラ」は、2560×1440（16:9）または2048×1536（4:3）のいずれかです。水平方向の画素数が25%異なるため、結果として生じるDORI距離も異なります。解像度は必ずデータシートから読み取ってください。メガピクセル数からアスペクト比を推測しないでください。
単位変換の誤り。センチメートルとメートル、フィートとメートル、ミリメートルとセンチメートルを混同することは、もっともらしい数値が出てしまうため、最も長く続く失敗パターンです。単位を正しく認識できる電卓（CCTVplanner DORI電卓はメートルとフィートをネイティブに処理します）を使用し、各ステップで単位を必ず確認してください。
データシートの閾値とEN 62676-4規格の閾値を比較してください。一部のメーカーは、独自の内部ピクセル密度目標値を使用して「識別距離」を公表しています。データシートの数値が100 ppm、150 ppm、またはEN 62676-4規格の250 ppmのいずれを前提としているかを必ず確認してください。距離に2.5倍の差が生じる場合があります。

自動的に検証する方法

手計算で計算することは、計算方法を学ぶ上で非常に有効な方法です。しかし、40台のカメラを使用するプロジェクトで、すべてのカメラに対して手計算を行うと、エラーが発生しやすくなります。CCTVplannerは、上記の計算式をEN 62676-4基準値と65,000台以上のカメラカタログに正確に組み込んだ、ブラウザベースの無料ツールを2つ提供しています。

計算を自動で行ってくれる電卓2台

複数カメラを使用するプロジェクトでは、設計者が最適な出発点となります。各カメラをフロアプラン上に配置し、レンズを設定すると、キャンバスが色分けして、どのエリアがどのDORIレベルを満たしているかを示します。カメラがレンズと解像度で許容されるピクセル数よりも多くのピクセル/メートルを要求すると、コンプライアンスフラグが赤色で表示されます。エクスポートされた複数ページのPDFには、カメラごとのDORIレベルが機器表に反映されるため、調達担当者は計算済みの数値を再計算することなく確認できます。

これらのツールの背後にある規格側の更新についてより詳しく知りたい場合は、 EN 62676-4 :2025 OODPCVS 更新記事を参照してください。この記事では、2026 年の EU 調達において従来のDORIの上に配置される 7 つの新しいモードラベルについて解説しています。

よくある質問

What is the basic formula for DORI pixel density?

Pixels per metre at the target distance equals (focal_length_mm × image_width_pixels) divided by (sensor_width_mm × distance_m). The horizontal resolution is in pixels, the focal length and sensor width are in millimetres, and the target distance is in metres. The result is the pixel density at that distance, which you compare against the EN 62676-4 thresholds: 25 ppm Detection, 62 ppm Observation, 125 ppm Recognition, 250 ppm Identification.

Do I use the horizontal pixels or the total megapixels in the formula?

Always use the horizontal pixel count. A 4MP camera at 16:9 has 2560 × 1440 pixels — for DORI you take 2560, not 4,000,000. Using megapixels in the formula will silently overestimate pixel density by orders of magnitude. This is the single most common mistake and the one most likely to make a design fail commissioning.

Why do my numbers differ from the camera datasheet's 'identification distance'?

Manufacturers sometimes publish identification distances using their own proprietary thresholds rather than the EN 62676-4 250 ppm value. Always cross-check the assumed pixel-density target. A datasheet that says 'identification at 18m' might be assuming 100 ppm or 150 ppm rather than the standard 250 ppm — at 250 ppm the same camera would only reach about 7m. The math is correct, the assumption is what differs.

Does the lens choice or the resolution matter more?

They matter equally — pixel density is proportional to focal length divided by sensor width, and proportional to horizontal resolution. Doubling either roughly doubles the achievable identification distance. In practice, varifocal lenses give you flexibility to optimise per-camera, while resolution upgrades benefit every zone uniformly. The right answer for any given site is usually a combination: a smaller number of higher-resolution cameras with appropriately-chosen lenses.

How do I verify a DORI calculation without doing the math by hand?

Use a calculator that knows the EN 62676-4 thresholds and the camera catalogue. The CCTVplanner DORI calculator at /calculator/dori takes the camera and the target distance and returns the achieved pixel density and DORI level. The dedicated EN 62676-4 calculator at /en-62676-4-calculator wraps the same maths with standards-aware language including the 2025 OODPCVS modes. Both are free and require no install.

DORI計算手順解説（2026）：実際のプロジェクトにおけるEN 62676-4準拠のためのステップバイステップガイド

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