DORI aprēķina padziļinājums (2026): soli pa solim EN 62676-4 atbilstība reāliem projektiem
Trīs reāli strādāti piemēri:noliktavas iekraušanas zona, stāvvietas ANPR vārti un banka:ar pilnu EN 62676-4 pikseļu uz metru aritmētiku detalizēti izskaidrotu. Pēc šī raksta beigām varēsiet aprēķināt DORI līmeņus jebkurai kamerai un mērķa attālumam savā galvā un zināsiet tieši, kura kameras un objektīva kombinācija apmierina kuru DORI slieksni.
Satura rādītājs
Kā jūs mācīsities
Lasīt par DORI ir labi. DORI aprēķināšana reālā projektā ir tas, kas tiešām laimē iepirkumus un iztur nodošanu ekspluatācijā. Šis raksts ir praktiskais papildinājums konceptuālajam DORI skaidrojumam. Mēs izvēlamies trīs projekta arhetipus, kas parādās aptuveni 80% CCTV projektējumu un caur katru viņu palaižam EN 62676-4 skaitļus, no sākuma līdz beigām, ar redzamiem aprēķiniem. Līdz raksta beigām jums būtu jāspēj paskatīties uz kameras tehniskajiem parametriem, objektīva izvēli un mērķa distanci un zināt, tieši trīsdesmit sekundēs, kāds DORI līmenis tiek apmierināts projektā.
Kāpēc trīs piemēri, nevis viens? Jo katrs arhetips spiež domāt par dažādu aprēķina daļu. Noliktava liek jums domāt par to, kā DORI pasliktinās ar distanci. ANPR vārti liek jums domāt par pikseļu rezervi numura plāksnes lasāmībai. Bankas kasiera liek jums domāt par sejas atpazīšanas pikseļu blīvumu īsā distancē ar ierobežotu objektīva izvēli. Kopā tie aptver aprēķina prasmes, kas jums nepieciešamas gandrīz katram projektam, ar kuru jūs saskarsities.
DORI matemātikas atsvaidzināšana - formula vienā punktā
EN 62676-4 defines DORI pikseļos uz metru mērķa distancē. Aritmētika ir vidusskolas ģeometrija: objektīva leņķiskais skata lauks projicējas uz horizontālu šķēli ainā, un kameras horizontālo pikseļu skaits ir izkliedēts pār šo šķēli. Kompaktā formula ir:
DORI pikseļi uz metru formula
PPM = (focal_length_mm × image_width_pixels) / (sensor_width_mm × distance_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.
Salīdziniet rezultātu ar EN 62676-4 sliekšņiem: 25 ppm Noteikšana, 62 ppm Novērošana, 125 ppm Atpazīšana, 250 ppm Identifikācija. 2025. gada grozījums ieviedo OODPCVS režīmus, kas paplašina šo vokabulu, bet pamatā esošā pikseļu aritmētika paliek identiska.
Divi praktiski piezīmes pirms mēs ķeramies pie soļu pārgājuma. Pirmkārt, sensora izmērs parasti tiek norādīts kā collas daļa (1/2,8", 1/1,8", 1/1,2") - tie nav burtiski collas, bet vidicon-caurules kameru mantojuma nomenklatūra. Izmantojiet tālāk esošo konversijas tabulu vai uzticieties savam kalkulatoram meklēšanai. Otrkārt, formula pieņem standarta rectilinear objektīvu. Platleņķa un fish-eye objektīvi rada mūkluves distorsiju, kas subtīli maina efektīvo pikseļu blīvumu pāri kadram; tiem izmantojiet ražotāja efektīvās fokusa attāluma figūru, nevis nominālā.
| Sensora izmērs | Horizontāls 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 |
Soļu pārgājums 1 - Noliktavas iekraušanas doks
Iestatīšana. Loģistikas klients uzstāda CCTV 25 m platas krautuves dokā ar vienu kameru, kas nostiprināta uz ēkas sienas tieši virs doka durvīm, vērojoties pagalmā. Izvēlētā kamera ir 4MP ar 1/2.8" sensoru (2560 × 1440, 5.376 mm horizontāli) uz 6 mm fiksētā objektīva. Jautājums: kādu DORI līmeni šī kamera sasniedz 10 m, 20 m un 35 m attālumā no sienas?
Skaitļi
- PPM @ 10m = (6 × 2560) / (5.376 × 10) = 285.7 ppm → Identifikācija (>250)
- PPM @ 20m = (6 × 2560) / (5.376 × 20) = 142.9 ppm → Atpazīšana (>125)
- PPM @ 35m = (6 × 2560) / (5.376 × 35) = 81.6 ppm → Novērošana (>62)
Interpretācija. Viena 4MP-uz-6mm kamera aptver dokas platību ar trim dažādiem DORI līmeņiem trim dažādos attālumos: Identifikācija tieši pie durvīm, Atpazīšana pagalma vidū, Novērošana tālāk krautuvē. 25 m platai dokam katrs pikselis gar doka virsmu atbilst Atpazīšanas vai labākam līmenim, kas ir pareizā robeža "mēs zinām, kurš ņēma kuru konteineri".
Dizaina secinājums. Ja klients vēlas Identifikāciju 20 m attālumā (piemēram, lai lasītu iekraujmašīnas vadītāja identifikācijas pilnajā pagalma attālumā), šī kamera nav pietiekama : viņiem ir nepieciešams vai garāks fokusa attālums (kas zaudē plašo tuvo durvju skatu), vai augstākas izšķirtspējas sensors (8MP uz tā paša 6 mm objektīva sasniedz Identifikāciju pēc 20 m). Pārgājiens padara kompromisu redzamu skaitļos, kas ir tieši tas sarunu virziens, ko jūs vēlāties nodrošināt ar klientu pirms uzstāšanas, nevis pēc tās.
Pārgājiens 2 : autostāvvietas ANPR vārti
Iestatīšana. Komercklients vēlas automātisku numura zīmes atpazīšanu (ANPR) pazemētās automašīnu stāvvietas ieejas vārtos. Barjera atrodas 5 m attālumā no kameras montāžas vietas. Izvēlētā kamera ir 8MP ar 1/1.8" sensoru (3840 × 2160, 7.20 mm horizontāli) uz 12 mm fiksētā objektīva. Jautājums: vai šis kombinējums atbilst Identifikācijai (250 ppm) pie vārtiem un cik liels ir rezerves?
Skaitļi
- PPM @ 5m = (12 × 3840) / (7.20 × 5) = 1280 ppm → Identifikācija (>>250)
- PPM @ 10m = (12 × 3840) / (7.20 × 10) = 640 ppm → Identifikācija (>>250)
- PPM @ 25m = (12 × 3840) / (7.20 × 25) = 256 ppm → Identifikācija (tieši virs 250)
Interpretācija. 5 m attālumā kamera nodrošina 1280 ppm : vairāk nekā piecu reižu lielāks par EN 62676-4 Identifikācijas slieksni. Šis brīvais vietu nav izmests. ANPR darbojas stabili tikai tad, kad numura zīme ir labi apgaismota, labi novietota un bez kustības miglošanas : pikseļa brīvā vieta nozīmē, ka sistēma tolerē neizbēgamo reālas pasaules pasliktināšanos (lietus uz objektīva, zema saule, neliels transportlīdzekļa slīpums) bez krišanas zem lasāmības sliekšņa. Dizains, kas tikai kliedz 250 ppm laboratorijas apstākļos, parasti neizdodas ražošanā.
Dizaina secinājums. 8MP-uz-12mm izvēle ir labi piemērota 5 m vārtiem ar ievērojamu rezervi. Ja tā pati kamera tiktu montēta tālāk : līdz apmēram 25 m : tā joprojām atbilstu Identifikācijai, bet ar daudz mazāku vides toleranci. Viena mērķa ANPR kamerai pēc izvēles ir ņemt uzmantot plikels brīvo vietu, nevis izšķērdīgu.
Pārgājiens 3 : bankas kasieres stacija
Iestatīšana. Mazumtirdzniecības banka ir uzlabojusi iekšējās filiāles CCTV pie kasieres skaitītājiem. Katram kasieres logam ir vēlēta kamera, kas nostiprināta uz aizmugures sienas, 4 m attālumā no skaitītāja klienta puses. Izvēlētā kamera ir 6MP ar 1/1.8" sensoru (3072 × 2048, 7.20 mm horizontāli) uz 8 mm fiksētā objektīva. Jautājums: vai tas atbilst 250 ppm Identifikācijai skaitītāja klienta pusē sejas atpazīšanas izmantošanai?
Skaitļi
- PPM @ 4m = (8 × 3072) / (7.20 × 4) = 853 ppm → Identifikācija (>>250)
- PPM @ 6m = (8 × 3072) / (7.20 × 6) = 569 ppm → Identifikācija (>>250)
- PPM @ 12m = (8 × 3072) / (7.20 × 12) = 284 ppm → Identifikācija (tieši virs 250)
Interpretācija. 6MP-uz-8mm kamera atbilst 250 ppm Identifikācijai pie kasieres skaitītāja ar ievērojamu pikseļa brīvo vietu. EN 62676-4 apzīmē 250 ppm kā līmeni, kurā nezināma persona var tikt identificēta no attēla : tieši sejas atpazīšanas darbības gadījums, kas tiek izraisīts ar atzīmētu transakciju. Tā pati kamera turpina atbilst Identifikācijai līdz aptuveni 12 m, kas ir vairāk nekā jebkuras parastās kasieres zāles dziļums.
Dizaina secinājums. Pie šīs ģeometrijas montāžas augstums un leņķis pret klienta seju nozīmē vairāk nekā papildu pikseļi. Seju, kas tiek skatīta no stāva leņķa, ir grūtāk identificēt nekā tā pati pikseļu skaits uz sejas, kas tiek skatīta tuvu frontāli : pikseļu blīvums ir nepieciešams nosacījums, nevis pietiekams. Pārgājiens uzsver pareizo dizaina sarunu: nākamajā iterācijā fokusējieties uz montāžas pozīciju, nevis uz kameras specifikāciju.
EN 62676-4 slieksņu atgādinājums. 250 ppm Identifikācijas slieksnis ir standartizēta robeža, virs kuras nezināma persona var tikt ticami identificēta no attēla. Vietējie sejas atpazīšanas algoritmi parasti prasa ievērojami mazāk, lai darbotos, bet 250 ppm skaitlis ir tas, kas iztur pierādīšanu tiesas spriedelē : kas ir bārs, pret kuru galu galā tiek projektēta bankas kasieres darbošanās.
Izplatītās kļūdas
Gandrīz katras 'matemātika saka jā, bet instalācija neizdodas' sarunas par trīs kļūdām. Ietaupīšana no turp-atpakaļ ceļojuma ir liela daļa no iemesla, kāpēc šis raksts pastāv.
- Sensora izmēra neskaidrības. Sensors 1/2.8" nav 1/2.8 no collas:tas ir mantojums no vidikon lampām un atbilst aptuveni 5.376mm horizontālam. 9.07mm (tiešā 1 collas dalītas ar 2.8 vērtība) aizstāšana formulā ir viens no drošākajiem veidiem, kā pārāk lielināt identifikācijas attālumu divas reizes.
- Aspekta attiecības neesamība. '4MP kamera' var būt 2560 × 1440 (16:9) vai 2048 × 1536 (4:3). Horizontālie pikseļu skaiti atšķiras par 25%, un tas pats attiecas uz rezultātu DORI attālumu. Vienmēr nolasiet izšķirtspēju no datu lapas:nekad nepieņemiet aspekta attiecību no megapikseļu skaita.
- Nepareizas vienību pārvērtības. Centimetru un metru, pēdu un metru vai milimetru un centimetru sajaukšana ir kļūmes režīms, kas saglabājas visilgāk, jo tas rada ticamas skaitļus. Lietojiet vienibu pratīgu kalkulatoru (CCTVplanner DORI kalkulators iebūvēti apstrādā m un ft) un divreiz pārbaudiet vienību katrā solī.
- Datu lapas sliekšņi pret EN 62676-4 sliekšņiem. Daži ražotāji publicē 'identifikācijas attālumu', izmantojot savus iekšējos pikseļu blīvuma mērķus. Vienmēr pārbaudiet, vai datu lapas skaitlis pieņem 100 ppm, 150 ppm vai EN 62676-4 standarts 250 ppm:atšķirība var būt 2.5x faktors attālumā.
Kā pārbaudīt automātiski
Matemātikas veikšana ar roku ir lielisks veids, kā to uzzināt. Matemātikas veikšana ar roku katrā kamerā 40 kameru projektā ir lielisks veids, kā ieviest kļūdas. CCTVplanner iet divi bezmaksas, uz pārlūkprogrammu balstīti rīki, kas aptver tieši iepriekš minēto formulu ar EN 62676-4 sliekšņiem un 65 000+ kameru katalogu.
Divi kalkulatori, kas aprēķinu veic par jums
- DORI kalkulators - izvēlieties kameru un mērķa distanci, iegūstiet sasniegto pikseļu blīvumu un DORI līmeni.
- EN 62676-4 kalkulators - standartiem atbilstoša objektīva rekomendācija ar 2025. gada OODPCVS režīmiem iekļautiem.
- Projektētājs - pilna projekta audekls, kur katra kamera tiek automātiski novērtēta pret EN 62676-4 audeklā, BOM un PDF piegādājamā.
Daudzķameru projektam projektētājs ir pareizais sākumpunkts. Novietojiet katru kameru uz stāva plāna, iestatiet objektīvu, un audekls krāsu-kodē, kura zona apmierina kuru DORI līmeni. Atbilstības karogi parādās sarkanā kur kamera tiek lūgta darīt vairāk pikseļu uz metru, nekā tā objektīvs un izšķirtspēja ļauj. Eksportētais daudzlapīgais PDF satur per-kameras DORI līmeni aprīkojuma tabulā - iepirkuma darbinieks nolasa jūsu aprēķināto skaitli bez nepieciešamības to pārrēķināt.
Padziļinātākai lasīšanai par standartiem virzīto atjauninājumu aiz šiem rīkiem, EN 62676-4:2025 OODPCVS atjauninājuma raksts iiet cauri septiņiem jaunajiem režīma etiķetēm, kas atrodas virs klasiskā DORI 2026. gada ES iepirkumā.
Bieži uzdotie jautājumi
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.
Saistīti raksti
Četri līmeņi un to lietošana, pirms matemātikas.
Aritmētika zem katra DORI un OODPCVS mērķa.
Septiņu režīmu taksonomija, kas 2026. gadā atrodas virs klasiskā DORI.
Blakus salīdzinājums ar DORI renderēšanu un OODPCVS atbalstu.
Bezmaksas slāņa opcijas, kas izejas vietā aprēķina DORI saskaņā ar EN 62676-4.
Soli pa solim plāns ar DORI sliekšņa migrāciju iekļauts.