Passo a passo do cálculo DORI (2026): Conformidade com a norma EN 62676-4 para projetos reais

O que aprenderá

Ler sobre DORI é ótimo. Calcular DORI num projeto real é o que realmente garante a aprovação em concursos e a sobrevivência durante o comissionamento. Este artigo é a contrapartida prática da explicação conceptual DORI. Selecionámos três arquétipos de projeto que aparecem em aproximadamente 80% dos projetos de CCTV e aplicámos os cálculos da EN 62676-4 a cada um deles, do início ao fim, com os resultados matemáticos visíveis. No final, deverá ser capaz de analisar a ficha técnica de uma câmara, a escolha de uma lente e a distância do alvo e saber — em trinta segundos — qual o nível DORI que o projeto cumpre.

Porquê três exemplos e não um? Porque cada arquétipo enfatiza uma parte diferente do cálculo. O armazém obriga-o a pensar em como DORI Source Litigation Resolution Index) se degrada com a distância. O portão com sistema ANPR (Reconhecimento Automático de Matrículas de Veículos) obriga-o a pensar na margem de pixéis para a legibilidade da matrícula. O caixa de banco obriga-o a pensar na densidade de pixéis para reconhecimento facial a curta distância com uma escolha de lente limitada. Juntos, abrangem as competências de cálculo necessárias para praticamente qualquer projeto que encontre.

Revisão da fórmula matemática DORI — a fórmula num parágrafo

EN 62676-4 define DORI em termos de pixéis por metro à distância alvo. O cálculo é bastante simples: o campo de visão angular da lente projeta-se numa fatia horizontal da cena, e a contagem de pixéis horizontais da câmara é distribuída ao longo dessa fatia. A fórmula resumida é:

Compare o resultado com os limites da EN 62676-4 : 25 ppm para Detecção, 62 ppm para Observação, 125 ppm para Reconhecimento e 250 ppm para Identificação. A alteração de 2025 introduz modos OODPCVS que alargam este vocabulário, mas a aritmética de pixéis subjacente é idêntica.

Duas observações práticas antes de prosseguirmos com os passos. Em primeiro lugar, o tamanho do sensor é geralmente dado como uma fração de polegada (1/2,8", 1/1,8", 1/1,2") — estes valores não correspondem a polegadas literais, mas sim a uma nomenclatura antiga das câmaras com tubo de imagem. Utilize a tabela de conversão abaixo ou confie na sua calculadora para fazer a pesquisa. Em segundo lugar, a fórmula pressupõe uma lente retilínea padrão. As lentes grande-angulares e o olho de peixe introduzem distorção em barril, que altera subtilmente a densidade efetiva de pixéis em toda a imagem; para estes casos, utilize o valor da distância focal efetiva fornecido pelo fabricante, em vez do valor nominal.

Passo a passo 1 — Doca de carga do armazém

Configuração. Um cliente do setor da logística está a instalar um sistema de CCTV numa doca de carga de 25 m de largura, com uma câmara montada na parede do edifício diretamente acima da porta da doca, virada para o pátio. A câmara escolhida tem 4 MP com um sensor de 1/2,8" (2560 × 1440, 5,376 mm na horizontal) e uma lente fixa de 6 mm. A questão é: qual o nível DORI Índice de Redução de Distorção) que esta câmara atinge a 10 m, 20 m e 35 m da parede?

A interpretação. Uma única câmara de 4MP num sensor de 6mm cobre a doca com três níveis diferentes DORI em três alcances distintos: Identificação logo à entrada, Reconhecimento no meio do pátio e Observação mais para o interior da zona de carga e descarga. Para uma doca com 25m de largura, cada pixel ao longo da face da doca atinge o nível de Reconhecimento ou superior, que é o limite ideal para "sabemos quem retirou que contentor".

Conclusão do projeto. Se o cliente necessitar de identificação a 20 metros (por exemplo, para ler os crachás dos operadores de empilhadores em todo o estaleiro), esta câmara não é suficiente — necessita de uma maior distância focal (o que sacrifica o amplo campo de visão junto à porta) ou de um sensor de maior resolução (8 MP na mesma lente de 6 mm permite a identificação para além dos 20 metros). A demonstração torna esta compensação visível em números, que é exatamente a conversa que se pretende ter com o cliente antes da instalação, e não depois.

Percurso 2 — Portão ANPR do parque de estacionamento

Configuração. Um cliente empresarial pretende o reconhecimento automático de matrículas (ANPR) no portão de entrada de um parque de estacionamento subterrâneo. A cancela está a 5 m do suporte da câmara. A câmara selecionada tem 8 MP com um sensor de 1/1,8" (3840 × 2160, 7,20 mm na horizontal) e uma lente fixa de 12 mm. A questão é: esta combinação cumpre o requisito de identificação (250 ppm) no portão e qual a margem de segurança?

Interpretação: A 5 metros, a câmara oferece 1280 ppm — mais de cinco vezes o limite de identificação EN 62676-4. Esta margem não é desperdiçada. O reconhecimento automático de matrículas (ANPR) funciona de forma robusta apenas quando a matrícula está bem iluminada, bem inclinada e livre de desfocagem de movimento — ter uma margem de pixéis significa que o sistema tolera a inevitável degradação em situações reais (chuva na objetiva, sol baixo, uma ligeira inclinação do veículo) sem descer abaixo do limite de legibilidade. Um projeto que atinja apenas 250 ppm em condições laboratoriais falha frequentemente na produção.

Conclusão do projeto. A escolha de 8MP num sensor de 12mm é ideal para uma distância de 5m, com uma margem significativa. Se a mesma câmara fosse montada mais longe — até aproximadamente 25m — ainda cumpriria os requisitos de identificação, mas com uma tolerância ambiental muito mais baixa. Para uma câmara ANPR de utilização específica, uma margem generosa de pixéis é a decisão de design correta, em vez de um desperdício.

Passo a passo 3 — Caixa do banco

Configuração. Um banco de retalho está a atualizar o sistema interno de CCTV nos caixas. Cada balcão de atendimento dispõe de uma câmara dedicada, instalada na parede do fundo, a 4 metros do lado do cliente. A câmara escolhida tem 6 MP com um sensor de 1/1,8" (3072 × 2048, 7,20 mm na horizontal) e uma lente fixa de 8 mm. A questão é: esta configuração cumpre o requisito de 250 ppm para identificação do lado do cliente, para utilização em reconhecimento facial?

Interpretação. A câmara de 6MP em 8mm cumpre a identificação de 250 ppm no balcão da caixa com uma margem de pixéis considerável. EN 62676-4 define 250 ppm como o nível em que um indivíduo desconhecido pode ser identificado a partir da imagem — exatamente o caso de utilização para o reconhecimento facial acionado por uma transação sinalizada. A mesma câmara continua a atender à identificação até aproximadamente 12 metros, o que é mais do que a profundidade de qualquer caixa de supermercado comum.

Conclusão do projeto. Nesta geometria, a altura de montagem e o ângulo em relação ao rosto do cliente são mais importantes do que os pixéis adicionais. Um rosto visto de um ângulo íngreme a partir de cima é mais difícil de identificar do que a mesma quantidade de pixéis num rosto visto quase de frente — a densidade de pixéis é uma condição necessária, não suficiente. A análise detalhada leva à discussão correta sobre o projeto: concentrar a próxima iteração na posição de montagem em vez das especificações da câmara.

Recordação sobre os limiares da EN 62676-4. O limiar de identificação de 250 ppm é o limiar padronizado acima do qual um indivíduo desconhecido pode ser identificado de forma fiável a partir da imagem. Os algoritmos locais de reconhecimento facial necessitam, geralmente, de um valor substancialmente mais baixo para funcionar, mas o número de 250 ppm é o que resiste ao escrutínio probatório em tribunal — que é o objetivo final do projeto de um sistema de reconhecimento facial para caixas de banco.

Erros comuns

Quase todas as conversas do tipo "os cálculos dizem que sim, mas a instalação falha" envolvem três erros principais. Evitar que tenha de passar por todo este processo é um dos principais motivos para a existência deste artigo.

Como verificar automaticamente

Fazer os cálculos manualmente é uma ótima forma de aprender. Fazer os cálculos manualmente para cada câmara num projeto com 40 câmaras é uma ótima forma de introduzir erros. O CCTVplanner oferece duas ferramentas gratuitas baseadas no browser que incorporam exatamente a fórmula acima com os limites da EN 62676-4 e o catálogo com mais de 65.000 câmaras.

Para um projeto com várias câmaras, o designer é o ponto de partida ideal. Posicione cada câmara na planta, configure a objetiva e o código de cores do ecrã indicará qual a área que cumpre cada nível DORI. Os indicadores de conformidade aparecem a vermelho sempre que uma câmara é solicitada a captar mais pixéis por metro do que a sua objetiva e resolução permitem. O PDF de várias páginas exportado inclui o nível DORI de cada câmara na tabela de equipamento — o responsável pelas compras lê o número que calculou sem ter de o recalcular.

Para uma leitura mais aprofundada sobre a atualização das normas que sustentam estas ferramentas, o artigo de atualização EN 62676-4 :2025 OODPCVS descreve os sete novos rótulos de modo a que se sobreponham ao DORI clássico nas aquisições da UE em 2026.

Perguntas frequentes