DORI skaičiavimo apžvalga (2026 m.): žingsnis po žingsnio atitiktis EN 62676-4 standartui realiuose projektuose
Trys realūs pavyzdžiai – sandėlio pakrovimo rampa, automobilių stovėjimo aikštelės ANPR vartai ir banko kasos aparatas – su visa EN 62676-4 pikselių metrui aritmetika. Perskaitę šį straipsnį, galėsite mintyse apskaičiuoti DORI lygius bet kokiam kameros ir taikinio atstumui ir tiksliai žinosite, kuris kameros ir objektyvo derinys atitinka kurį DORI slenkstį.
Turinys
Ko išmoksite
Paskaityti apie DORI yra puiku. DORI apskaičiavimas realiame projekte yra tai, kas iš tikrųjų laimi konkursus ir išlieka eksploatacijos metu. Šis straipsnis yra praktinis konceptualaus DORI paaiškinimo atitikmuo. Mes pasirenkame tris projektų archetipus, kurie pasitaiko maždaug 80 % CCTV projektų, ir kiekvienam iš jų atliekame EN 62676-4 skaičiavimus, nuo pradžios iki galo, kad matytųsi skaičiavimai. Peržiūrėję kameros duomenų lapą, pasirinktą objektyvą ir taikinio atstumą, turėtumėte galėti per trisdešimt sekundžių žinoti, kurį DORI lygį atitinka projektas.
Kodėl trys pavyzdžiai, o ne vienas? Nes kiekvienas archetipas pabrėžia skirtingą skaičiavimo dalį. Sandėlis verčia jus galvoti apie tai, kaip DORI mažėja priklausomai nuo atstumo. ANPR vartai verčia jus galvoti apie pikselių tankį, reikalingą numerio numerio įskaitomumui. Banko kasininkas verčia jus galvoti apie veido atpažinimo pikselių tankį iš arti, kai objektyvo pasirinkimas ribotas. Kartu jie apima skaičiavimo galią, kurios jums reikia beveik kiekvienam dizainui, su kuriuo susidursite.
DORI matematikos pasikartojimas – formulė vienoje pastraipoje
EN 62676-4 apibrėžia DORI pagal pikselių skaičių metrui taikinio atstumu. Aritmetika yra vidurinės mokyklos geometrija: objektyvo kampinis matymo laukas projektuojamas į horizontalų scenos pjūvį, o kameros horizontalus pikselių skaičius paskirstomas per tą pjūvį. Kompaktiška formulė yra:
DORI pikselių metrui formulė
PPM = (židinio_ilgis_mm × vaizdo_plotis_pikseliai) / (jutiklio_plotis_mm × atstumas_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.
Palyginkite rezultatą su EN 62676-4 ribomis: 25 ppm aptikimas, 62 ppm stebėjimas, 125 ppm atpažinimas, 250 ppm identifikavimas. 2025 m. pakeitime įdiegti OODPCVS režimai, kurie išplečia šį žodyną, tačiau pagrindinė pikselių aritmetika yra identiška.
Dvi praktinės pastabos prieš pradedant demonstracines instrukcijas. Pirma, jutiklio dydis paprastai nurodomas colio dalimis (1/2,8", 1/1,8", 1/1,2") – tai ne pažodiniai coliai, o pasenusi nomenklatūra iš vidinio vamzdelio fotoaparatų. Naudokite toliau pateiktą konversijos lentelę arba pasitikėkite savo skaičiuotuvu, kad jis atliktų paiešką. Antra, formulė daro prielaidą, kad naudojamas standartinis tiesinis objektyvas. Plačiakampiai ir „fisheye“ objektyvai sukelia statinės formos iškraipymą, kuris šiek tiek pakeičia efektyvų pikselių tankį visame kadre; jiems naudokite gamintojo efektyvaus židinio nuotolio vertę, o ne nominalią.
| Jutiklio dydis | Horizontaliai 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 apžvalga — Sandėlio pakrovimo rampa
Įrenginys. Logistikos klientas montuoja vaizdo stebėjimo sistemas prie 25 m pločio pakrovimo rampos, vieną kamerą pritvirtindamas prie pastato sienos tiesiai virš rampos durų, iš kurios atsiveria vaizdas į kiemą. Pasirinkta 4 MP kamera su 1/2,8 colio jutikliu (2560 × 1440, 5,376 mm horizontaliai) ir 6 mm fiksuotu objektyvu. Klausimas: kokį DORI lygį ši kamera pasiekia 10 m, 20 m ir 35 m atstumu nuo sienos?
Skaičiai
- PPM @ 10 m = (6 × 2560) / (5,376 × 10) = 285,7 ppm → Identifikavimas (>250)
- PPM @ 20 m = (6 × 2560) / (5,376 × 20) = 142,9 ppm → Atpažinimas (>125)
- PPM esant 35 m atstumui = (6 × 2560) / (5,376 × 35) = 81,6 ppm → Stebėjimas (>62)
Interpretacija. Viena 4 MP kamera 6 mm diapazone dengia doką trimis skirtingais DORI lygiais trijuose skirtinguose diapazonuose: identifikavimas prie pat durų, atpažinimas aikštelės viduryje, stebėjimas giliau pakrovimo aikštelėje. 25 m pločio dokoje kiekvienas pikselis palei doką atitinka atpažinimo arba geresnį kriterijų, o tai yra tinkamas slenkstis, leidžiantis „žinome, kas kurį konteinerį paėmė“.
Dizaino išvada. Jei klientui reikia identifikavimo 20 m atstumu (pavyzdžiui, norint nuskaityti krautuvo vairuotojo ID iš viso jardo atstumo), šios kameros nepakanka – jam reikia arba ilgesnio židinio nuotolio (kuris aukoja platų vaizdą prie durų), arba didesnės skiriamosios gebos jutiklio (8 MP su tuo pačiu 6 mm objektyvu pasiekia identifikavimą ir toliau nei 20 m). Apžvalga parodo kompromisą skaičiais, o tai yra būtent tas pokalbis, kurį norite vesti su klientu prieš diegimą, o ne po jo.
2 apžvalga — ANPR vartai automobilių stovėjimo aikštelėje
Sąranka. Komercinis klientas pageidauja automatinio automobilio numerio ženklo atpažinimo (ANPR) sistemos prie požeminės automobilių stovėjimo aikštelės įvažiavimo vartų. Užtvaras yra 5 m atstumu nuo kameros laikiklio. Pasirinkta kamera yra 8 MP su 1/1,8 colio jutikliu (3840 × 2160, 7,20 mm horizontaliai) ant 12 mm fiksuoto objektyvo. Klausimas: ar šis derinys atitinka identifikavimo (250 ppm) reikalavimus prie vartų ir kokia yra riba?
Skaičiai
- PPM @ 5 m = (12 × 3840) / (7,20 × 5) = 1280 ppm → Identifikavimas (>>250)
- PPM @ 10 m = (12 × 3840) / (7,20 × 10) = 640 ppm → Identifikavimas (>>250)
- PPM @ 25 m = (12 × 3840) / (7,20 × 25) = 256 ppm → Identifikavimas (šiek tiek daugiau nei 250)
Interpretacija. 5 m atstumu kamera užtikrina 1280 ppm – daugiau nei penkis kartus viršija EN 62676-4 identifikavimo ribą. Ši erdvė nėra švaistoma. ANPR patikimai veikia tik tada, kai numeris yra gerai apšviestas, tinkamai pakreiptas ir be judesio suliejimo – pikselių erdvė reiškia, kad sistema toleruoja neišvengiamą realaus pasaulio pablogėjimą (lietus ant objektyvo, žema saulė, nedidelis transporto priemonės pasvirimas) neviršydama įskaitomumo ribos. Konstrukcija, kuri laboratorinėmis sąlygomis įrodo vos 250 ppm, paprastai gamyboje sugenda.
Dizaino išvada. 8 MP ant 12 mm pasirinkimas puikiai tinka 5 m atstumu esančiam vartui su didele atsarga. Jei ta pati kamera būtų sumontuota toliau – maždaug iki 25 m – ji vis tiek atitiktų identifikavimo reikalavimus, tačiau su daug mažesniu aplinkos poveikiu. Vienos paskirties ANPR kamerai didelė pikselių erdvė yra tinkamas dizaino sprendimas, o ne jos švaistymas.
3-ias žingsnis – Banko kasos aparatas
Įrenginys. Mažmeninės prekybos bankas atnaujina filialo vaizdo stebėjimo sistemas prie kasos aparatų. Kiekviename kasos aparate yra speciali kamera, sumontuota ant galinės sienos, 4 m atstumu nuo kliento pusės. Pasirinkta kamera yra 6 MP su 1/1,8 colio jutikliu (3072 × 2048, 7,20 mm horizontaliai) ant 8 mm fiksuoto objektyvo. Klausimas: ar tai atitinka 250 ppm identifikavimo kliento pusėje prie kasos aparato veidų atpažinimo tikslais reikalavimą?
Skaičiai
- PPM @ 4m = (8 × 3072) / (7,20 × 4) = 853 ppm → Identifikavimas (>>250)
- PPM @ 6 m = (8 × 3072) / (7,20 × 6) = 569 ppm → Identifikavimas (>>250)
- PPM @ 12 m = (8 × 3072) / (7,20 × 12) = 284 ppm → Identifikavimas (šiek tiek daugiau nei 250)
Interpretacija. 6 MP kamera su 8 mm raiška užtikrina 250 ppm identifikavimą prie kasos aparato ir didelę pikselių erdvę. EN 62676-4 nurodo 250 ppm kaip lygį, kai nepažįstamas asmuo gali būti atpažintas iš vaizdo – būtent toks yra veido atpažinimo atvejis, kai pažymėta operacija suaktyvinama. Ta pati kamera ir toliau identifikuoja maždaug iki 12 m gylio, o tai yra daugiau nei bet kurios įprastos kasos aparato salės gylis.
Projektavimo išvada. Esant šiai geometrijai, montavimo aukštis ir kampas kliento veido atžvilgiu yra svarbesni nei papildomi pikseliai. Veidą, žiūrint iš stataus kampo iš viršaus, sunkiau atpažinti nei tą patį pikselių skaičių veide, žiūrint beveik iš priekio – pikselių tankis yra būtina, bet nepakankama sąlyga. Šiame aprašyme pateikiama tinkama projektavimo diskusija: kitą iteraciją reikėtų sutelkti į montavimo padėtį, o ne į kameros specifikacijas.
Priminimas apie EN 62676-4 slenksčius. 250 ppm identifikavimo slenkstis yra standartizuota riba, kurią viršijus nepažįstamą asmenį galima patikimai atpažinti iš vaizdo. Vietiniams veido atpažinimo algoritmams paprastai reikia gerokai mažiau slenksčio, tačiau 250 ppm skaičius yra tas, kuris atlaiko įrodymų patikrinimą teisme – tai yra riba, į kurią galiausiai ir yra projektuojamas banko kasininko diegimas.
Dažnos klaidos
Beveik kiekvieną „matematika sako „taip“, bet diegimas nepavyksta“ pokalbį sudaro trys klaidos. Šis straipsnis egzistuoja daugiausia dėl to, kad jums nereikės gaišti laiko.
- Jutiklio dydžio painiava. 1/2,8 colio jutiklis nėra 1/2,8 colio – tai pasenusi nomenklatūra iš vidikoninių vamzdelių ir atitinka maždaug 5,376 mm horizontaliai. Vienas iš patikimiausių būdų pervertinti identifikavimo atstumą yra į formulę įrašyti 9,07 mm (pažodinė 1 colio vertė, padalyta iš 2,8).
- Trūksta kraštinių santykio. „4 MP kamera“ gali būti 2560 × 1440 (16:9) arba 2048 × 1536 (4:3). Horizontalių pikselių skaičius skiriasi 25 %, kaip ir gautas DORI atstumas. Visada nuskaitykite skiriamąją gebą iš duomenų lapo – niekada nedarykite prielaidos apie kraštinių santykį pagal megapikselių skaičių.
- Neteisingi vienetų konvertavimai. Centimetrių ir metrų, pėdų ir metrų arba milimetrų ir centimetrų maišymas yra ilgiausiai išliekantis gedimo būdas, nes gaunami patikimi skaičiai. Naudokite skaičiuotuvą, kuris atpažįsta vienetus („CCTVplanner DORI skaičiuotuvas automatiškai apdoroja m ir pėdas) ir kiekviename žingsnyje dar kartą patikrinkite vienetą.
- Duomenų lapo ribos, palyginti su EN 62676-4 ribomis. Kai kurie gamintojai skelbia „identifikavimo atstumą“, naudodami savo vidinį pikselių tankio tikslinį rodiklį. Visada patikrinkite, ar duomenų lapo numeryje numatyta 100 ppm, 150 ppm, ar EN 62676-4 standarte nurodyta 250 ppm – skirtumas gali būti 2,5 karto didesnis.
Kaip automatiškai patvirtinti
Rankinis skaičiavimų atlikimas yra puikus būdas išmokti. Rankinis kiekvienos kameros, sudarytos iš 40 kamerų projekto, skaičiavimų atlikimas yra puikus būdas sukelti klaidų. „CCTVplanner“ siūlo du nemokamus, naršyklėje veikiančius įrankius, kurie tiksliai apjungia aukščiau pateiktą formulę su EN 62676-4 ribinėmis vertėmis ir daugiau nei 65 000 kamerų katalogu.
Du skaičiuotuvai, kurie atliks skaičiavimus už jus
- DORI skaičiuoklė – pasirinkite kamerą ir taikinio atstumą, gaukite pasiektą pikselių tankį ir DORI lygį.
- EN 62676-4 skaičiuoklė – standartus atitinkanti objektyvų rekomendacija, įskaitant 2025 m. OODPCVS režimus.
- Dizaineris – viso projekto drobė, kurioje kiekviena kamera automatiškai įvertinama pagal EN 62676-4 standartą drobėje, BOM ir PDF faile.
Kelių kamerų projektui tinkamas pradinis taškas yra dizaineris. Padėkite kiekvieną kamerą ant grindų plano, nustatykite objektyvą ir drobės spalvų kodus, kurie nurodo, kuri sritis atitinka kurį DORI lygį. Atitikties žymės rodomos raudonai bet kurioje vietoje, kur kamerai prašoma daugiau pikselių metrui, nei leidžia jos objektyvas ir skiriamoji geba. Eksportuotame kelių puslapių PDF kiekvienos kameros DORI lygis perkeliamas į įrangos lentelę – pirkimų vadovas nuskaito jūsų apskaičiuotą skaičių jo perskaičiuodamas.
Išsamesnės informacijos apie šių įrankių standartų atnaujinimą rasite EN 62676-4 :2025 OODPCVS atnaujinimo straipsnyje, kuriame aptariami septyni nauji režimų ženklai, kurie 2026 m. ES viešuosiuose pirkimuose papildo klasikinę DORI.
Dažnai užduodami klausimai
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.
Susiję straipsniai
Keturi lygiai ir kam kiekvienas iš jų skirtas, prieš pradedant matematiką.
Kiekvieno DORI ir OODPCVS taikinio aritmetiniai skaičiai.
Septynių režimų taksonomija, kuri 2026 m. papildo klasikinę DORI.
Gretimas palyginimas, įskaitant DORI atvaizdavimą ir OODPCVS palaikymą.
Laisvosios pakopos parinktys, kurios iš karto apskaičiuoja DORI pagal EN 62676-4.
Žingsnis po žingsnio pateiktas veiksmų planas, įskaitant DORI slenksčio perkėlimą.