DORI-berekeningshandleiding (2026): Stapsgewijze naleving EN 62676-4 voor echte projecten
Drie concrete voorbeelden — een laadperron in een magazijn, een ANPR-poort op een parkeerterrein en een balie van een bank — met de volledige berekening van de pixel-per-meter-norm volgens EN 62676-4. Aan het einde van dit artikel kunt u de DORI waarden voor elke camera en doelafstand in uw hoofd berekenen en weet u precies welke camera- en lenscombinatie aan welke DORI drempel voldoet.
Inhoudsopgave
Wat je zult leren
Het is prima om over DORI te lezen. Het berekenen DORI voor een echt project is echter wat daadwerkelijk leidt tot het winnen van offertes en het succesvol afronden van de ingebruikname. Dit artikel is de praktische tegenhanger van de conceptuele uitleg DORI. We kiezen drie projectarchetypen die in ongeveer 80% van de CCTV-ontwerpen voorkomen en passen de EN 62676-4 -waarden toe op elk van deze archetypen, van begin tot eind, met de berekeningen zichtbaar. Aan het einde van dit artikel zou u in staat moeten zijn om, aan de hand van een cameraspecificatieblad, een lenskeuze en een doelafstand, binnen dertig seconden te weten aan welk DORI niveau het ontwerp voldoet.
Waarom drie voorbeelden in plaats van één? Omdat elk archetype een ander aspect van de berekening benadrukt. Het magazijn dwingt je na te denken over hoe DORI waarde afneemt met de afstand. De ANPR-poort dwingt je na te denken over de pixelmarge voor de leesbaarheid van kentekenplaten. De bankmedewerker dwingt je na te denken over de pixeldichtheid van gezichtsherkenning op korte afstand met een beperkte lenskeuze. Samen bestrijken ze de rekenvaardigheden die je nodig hebt voor vrijwel elk ontwerp dat je tegenkomt.
Opfriscursus DORI wiskunde — de formule in één alinea
EN 62676-4 definieert DORI in termen van pixels per meter op de doelafstand. De berekening is eenvoudig: het hoekige gezichtsveld van de lens projecteert op een horizontale doorsnede van de scène, en het aantal horizontale pixels van de camera wordt verdeeld over die doorsnede. De compacte formule is:
De DORI-formule voor pixels per meter
PPM = (brandpuntsafstand_mm × beeldbreedte_pixels) / (sensorbreedte_mm × afstand_m)
- focal_length_mm: de lens die u hebt gekozen (bijvoorbeeld 6mm, 12mm).
- image_width_pixels: het aantal horizontale pixels (bijvoorbeeld 2560 voor 4MP in 16:9).
- sensor_width_mm: de horizontale sensorafmeting (1/2.8" ≈ 5.376mm; 1/1.8" ≈ 7.20mm).
- distance_m: de meters van de camera tot het doel.
Vergelijk het resultaat met de drempelwaarden van EN 62676-4: 25 ppm detectie, 62 ppm observatie, 125 ppm herkenning, 250 ppm identificatie. De wijziging van 2025 introduceert OODPCVS-modi die deze terminologie uitbreiden, maar de onderliggende pixelberekeningen zijn identiek.
Twee praktische opmerkingen voordat we met de stappen beginnen. Ten eerste wordt de sensorgrootte meestal aangegeven als een fractie van een inch (1/2.8", 1/1.8", 1/1.2") — dit zijn geen letterlijke inches, maar een verouderde nomenclatuur uit de tijd van vidicon-buiscamera's. Gebruik de onderstaande conversietabel of vertrouw op uw rekenmachine om de waarde op te zoeken. Ten tweede gaat de formule uit van een standaard rechtlijnige lens. Groothoek- en fisheye-lenzen introduceren tonvormige vertekening die de effectieve pixeldichtheid over het beeld subtiel verandert; gebruik hiervoor de door de fabrikant opgegeven effectieve brandpuntsafstand in plaats van de nominale waarde.
| Sensorgrootte | Horizontaal 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 |
Rondleiding 1 — Laadperron van het magazijn
De situatie. Een logistieke klant installeert CCTV op een 25 meter breed laadperron. Eén camera wordt gemonteerd op de gevel van het gebouw, direct boven de laadperrondeur, met uitzicht op het buitenterrein. De gekozen camera heeft een resolutie van 4 MP met een 1/2.8" sensor (2560 × 1440, 5376 mm horizontaal) op een vaste lens van 6 mm. De vraag is: welk DORI niveau behaalt deze camera op 10 m, 20 m en 35 m afstand van de gevel?
De cijfers
- PPM @ 10m = (6 × 2560) / (5,376 × 10) = 285,7 ppm → Identificatie (>250)
- PPM @ 20m = (6 × 2560) / (5,376 × 20) = 142,9 ppm → Herkenning (>125)
- PPM @ 35m = (6 × 2560) / (5,376 × 35) = 81,6 ppm → Waarneming (>62)
De interpretatie. Een enkele 4MP-camera op 6mm bestrijkt het dok met drie verschillende DORI niveaus op drie verschillende afstanden: identificatie direct bij de deur, herkenning halverwege het terrein en observatie dieper in de laadruimte. Voor een 25 meter breed dok voldoet elke pixel langs het dokoppervlak aan de herkenningseisen of beter, wat de juiste drempel is voor "we weten wie welke container heeft opgehaald".
De conclusie van het ontwerp. Als de klant identificatie op 20 meter afstand nodig heeft (bijvoorbeeld om de ID-kaarten van heftruckchauffeurs op het hele terrein te kunnen lezen), is deze camera niet voldoende. Ze hebben dan een camera met een langere brandpuntsafstand nodig (ten koste van het brede zicht vlak bij de deur) of een sensor met een hogere resolutie (8 MP met dezelfde 6 mm lens maakt identificatie op meer dan 20 meter afstand mogelijk). De demonstratie maakt de afweging in cijfers zichtbaar, en dat is precies het gesprek dat je met de klant wilt voeren vóór de installatie in plaats van erna.
Doorloop 2 — Parkeerplaats met ANPR-poort
De situatie. Een zakelijke klant wil automatische kentekenherkenning (ANPR) bij de ingang van een ondergrondse parkeergarage. De slagboom bevindt zich op 5 meter van de camerabevestiging. De gekozen camera heeft een resolutie van 8 MP met een 1/1.8" sensor (3840 × 2160, 7,20 mm horizontaal) op een vaste lens van 12 mm. De vraag: voldoet deze combinatie aan de identificatie-eis (250 ppm) bij de ingang, en hoeveel marge is er?
De cijfers
- PPM @ 5m = (12 × 3840) / (7,20 × 5) = 1280 ppm → Identificatie (>>250)
- PPM @ 10m = (12 × 3840) / (7,20 × 10) = 640 ppm → Identificatie (>>250)
- PPM @ 25m = (12 × 3840) / (7,20 × 25) = 256 ppm → Identificatie (net boven 250)
De interpretatie. Op 5 meter afstand levert de camera 1280 ppm – meer dan vijf keer de identificatiedrempel van EN 62676-4. Die extra pixelruimte is niet verspild. ANPR werkt alleen betrouwbaar als de kentekenplaat goed verlicht is, onder een goede hoek staat en vrij is van bewegingsonscherpte. Dankzij die extra pixelruimte kan het systeem de onvermijdelijke verslechtering in de praktijk (regen op de lens, laagstaande zon, een lichte kanteling van het voertuig) verdragen zonder onder de leesbaarheidsdrempel te zakken. Een ontwerp dat in laboratoriumomstandigheden net 250 ppm haalt, faalt meestal in de praktijk.
De conclusie van het ontwerp. De keuze voor 8 MP op 12 mm is ruim voldoende voor een poort van 5 meter. Als dezelfde camera verder naar achteren zou worden geplaatst – tot ongeveer 25 meter – zou deze nog steeds voldoen aan de identificatie-eisen, maar met een veel lagere tolerantie voor omgevingsinvloeden. Voor een ANPR-camera met één specifiek doel is een ruime pixelreserve de juiste ontwerpkeuze, in plaats van een verspilling.
Stapsgewijze handleiding 3 — Bankbalie
De situatie. Een retailbank moderniseert de CCTV-systemen bij de balies in het filiaal. Elke balie heeft een eigen camera aan de achterwand, op 4 meter afstand van de klant. De gekozen camera heeft een resolutie van 6 MP met een 1/1.8" sensor (3072 × 2048, 7,20 mm horizontaal) en een vaste lens van 8 mm. De vraag is: voldoet dit aan de eis van 250 ppm identificatie aan de klantzijde van de balie voor gezichtsherkenning?
De cijfers
- PPM @ 4m = (8 × 3072) / (7,20 × 4) = 853 ppm → Identificatie (>>250)
- PPM @ 6m = (8 × 3072) / (7,20 × 6) = 569 ppm → Identificatie (>>250)
- PPM @ 12m = (8 × 3072) / (7,20 × 12) = 284 ppm → Identificatie (net boven 250)
De interpretatie. De 6MP-camera op 8mm voldoet aan de identificatie-eis van 250 ppm aan de balie, met een ruime pixelreserve. EN 62676-4 definieert 250 ppm als het niveau waarop een onbekende persoon aan de hand van een afbeelding kan worden geïdentificeerd – precies het gebruiksscenario voor gezichtsherkenning die wordt geactiveerd door een gemarkeerde transactie. Dezelfde camera blijft voldoen aan de identificatie-eis tot een afstand van ongeveer 12 meter, wat meer is dan de diepte van een gemiddelde kassaruimte.
De conclusie van het ontwerp. Bij deze geometrie zijn de montagehoogte en de hoek ten opzichte van het gezicht van de klant belangrijker dan extra pixels. Een gezicht dat vanuit een steile hoek van bovenaf wordt bekeken, is moeilijker te herkennen dan hetzelfde aantal pixels op een gezicht dat bijna van voren wordt bekeken – pixeldichtheid is een noodzakelijke voorwaarde, geen voldoende. De demonstratie brengt het juiste gesprek over het ontwerp aan het licht: focus bij de volgende iteratie op de montagepositie in plaats van op de cameraspecificaties.
EN 62676-4 drempelwaarden ter herinnering. De identificatiedrempel van 250 ppm is de gestandaardiseerde grens waarboven een onbekende persoon betrouwbaar kan worden geïdentificeerd aan de hand van een afbeelding. Lokale gezichtsherkenningsalgoritmen hebben doorgaans aanzienlijk minder nodig om te werken, maar de 250 ppm is de grens die standhoudt bij een gerechtelijke toetsing – en dat is uiteindelijk de maatstaf waaraan een systeem voor bankmedewerkers moet voldoen.
Veelgemaakte fouten
Bijna elke keer dat we te maken krijgen met "de berekeningen zeggen ja, maar de installatie mislukt", liggen er drie fouten aan de basis van wat we horen. Het besparen van die heen-en-weer-reis is een belangrijke reden waarom dit artikel is geschreven.
- Verwarring over sensorafmetingen. Een 1/2,8" sensor is niet 1/2,8 inch — het is de oude benaming van vidiconbuizen en komt overeen met ongeveer 5,376 mm horizontaal. Het invullen van 9,07 mm (de letterlijke waarde van 1 inch gedeeld door 2,8) in de formule is een van de meest betrouwbare manieren om de identificatieafstand met een factor twee te overschatten.
- Beeldverhouding ontbreekt. Een "4MP-camera" kan een resolutie hebben van 2560 × 1440 (16:9) of 2048 × 1536 (4:3). Het aantal horizontale pixels verschilt met 25%, en daarmee ook de resulterende DORI afstand. Lees de resolutie altijd af in het specificatieblad — ga nooit uit van een beeldverhouding op basis van het aantal megapixels.
- Foutieve eenheidsomrekeningen. Het verwisselen van centimeters en meters, voeten en meters, of millimeters en centimeters is de meest voorkomende fout, omdat het aannemelijke getallen oplevert. Gebruik een rekenmachine die rekening houdt met eenheden (de CCTVplanner DORI rekenmachine kan meters en voeten standaard verwerken) en controleer de eenheid bij elke stap.
- Drempelwaarden in het datasheet versus drempelwaarden volgens EN 62676-4. Sommige fabrikanten publiceren de "identificatieafstand" op basis van hun eigen interne pixeldichtheidsdoel. Controleer altijd of het getal in het datasheet uitgaat van 100 ppm, 150 ppm of de EN 62676-4 norm van 250 ppm — het verschil kan een factor 2,5 in afstand zijn.
Hoe automatisch te verifiëren
Handmatig rekenen is een goede manier om het te leren. Maar handmatig rekenen voor elke camera in een project met 40 camera's is een goede manier om fouten te introduceren. CCTVplanner levert twee gratis, browsergebaseerde tools die precies de bovenstaande formule combineren met de EN 62676-4 drempelwaarden en de catalogus met meer dan 65.000 camera's.
Twee rekenmachines die het rekenwerk voor je doen.
- DORI calculator — kies een camera en een doelafstand, en krijg de behaalde pixeldichtheid en DORI niveau.
- EN 62676-4 calculator — normbewuste lensaanbeveling inclusief 2025 OODPCVS-modi.
- Designer — een volledig projectcanvas waarin elke camera automatisch wordt beoordeeld aan de hand van EN 62676-4 in het canvas, BOM en PDF document.
Bij een project met meerdere camera's is de ontwerper het juiste aanspreekpunt. Plaats elke camera op de plattegrond, stel de lens in en het canvas geeft met kleurcodes aan welk gebied aan welk DORI niveau voldoet. Markeer de nalevingseisen in het rood wanneer een camera meer pixels per meter moet weergeven dan de lens en resolutie toelaten. De geëxporteerde PDF met meerdere pagina's bevat het DORI-niveau per camera in de apparatuurtabel – de inkoper kan het berekende getal direct aflezen zonder het opnieuw te hoeven berekenen.
Voor een uitgebreidere analyse van de normeringsupdate achter deze instrumenten, beschrijft het artikel EN 62676-4 :2025 OODPCVS update de zeven nieuwe moduslabels die in de EU-aanbestedingen van 2026 bovenop de klassieke DORI komen te staan.
Veelgestelde vragen
Wat is de basisformule voor DORI-pixeldichtheid?
Pixels per meter op de doelafstand is gelijk aan (brandpuntsafstand_mm × beeldbreedte_in_pixels) gedeeld door (sensorbreedte_mm × afstand_m). De horizontale resolutie is in pixels, de brandpuntsafstand en sensorbreedte in millimeters en de doelafstand in meters. Het resultaat is de pixeldichtheid op die afstand, die u vergelijkt met de drempels van EN 62676-4: 25 ppm Detection, 62 ppm Observation, 125 ppm Recognition, 250 ppm Identification.
Gebruik ik de horizontale pixels of de totale megapixels in de formule?
Gebruik altijd het aantal horizontale pixels. Een 4MP-camera in 16:9 heeft 2560 × 1440 pixels: voor DORI neemt u 2560, niet 4,000,000. Megapixels in de formule gebruiken overschat de pixeldichtheid ongemerkt met orden van grootte. Dit is de meest gemaakte fout en de fout die een ontwerp het vaakst laat falen bij de inbedrijfstelling.
Waarom wijken mijn cijfers af van de 'identificatieafstand' op het gegevensblad van de camera?
Fabrikanten publiceren identificatieafstanden soms met hun eigen drempels in plaats van de EN 62676-4 250 ppm. Controleer altijd het aangenomen pixeldichtheidsdoel. Een gegevensblad met 'identificatie op 18m' kan uitgaan van 100 ppm of 150 ppm in plaats van de standaard 250 ppm: bij 250 ppm zou dezelfde camera slechts ongeveer 7m halen. De berekening klopt, de aanname verschilt.
Is de lenskeuze of de resolutie belangrijker?
Ze zijn even belangrijk: pixeldichtheid is evenredig met brandpuntsafstand gedeeld door sensorbreedte en evenredig met horizontale resolutie. Het verdubbelen van een van beide verdubbelt grofweg de haalbare identificatieafstand. In de praktijk geven varifocale lenzen flexibiliteit om per camera te optimaliseren, terwijl resolutie-upgrades alle zones gelijkmatig ten goede komen. Het juiste antwoord voor een locatie is meestal een combinatie: minder camera's met hogere resolutie en passend gekozen lenzen.
Hoe controleer ik een DORI-berekening zonder het met de hand uit te rekenen?
Gebruik een calculator die de drempels van EN 62676-4 en de cameracatalogus kent. De CCTVplanner DORI-calculator op /calculator/dori neemt de camera en de doelafstand en geeft de behaalde pixeldichtheid en het DORI-niveau terug. De speciale EN 62676-4-calculator op /en-62676-4-calculator verpakt dezelfde wiskunde in normbewuste taal, inclusief de OODPCVS-modi van 2025. Beide zijn gratis en vereisen geen installatie.
Gerelateerde artikelen
De vier niveaus en waar elk niveau voor dient, vóór de wiskunde.
De berekeningen die ten grondslag liggen aan elke DORI en OODPCVS-doelstelling.
De taxonomie met zeven modi die in 2026 bovenop de klassieke DORI komt te staan.
Vergelijking naast elkaar, inclusief DORI rendering en OODPCVS-ondersteuning.
Gratis opties die DORI berekenen volgens EN 62676-4.
Stapsgewijs draaiboek inclusief DORI drempelmigratie.