Pregled izračuna DORI (2026): Skladnost po korakih EN 62676-4 za prave projekte
Trije izdelani primeri iz realnih praks : nakladalni dock skladišča, vrata za parkiranje z ANPR in blagajniški pult banke : z vso aritmetiko pikslov-na-meter po EN 62676-4 razloženo po korakih. Na koncu tega članka boste sposobni izračunati ravni DORI za katero koli kamero in ciljno razdaljo, in natančno vedeli, katera kombinacija kamere in leče izpolnjuje katero DORI mejno vrednost.
Kazalo vsebine
Kaj se boš naučil
Branje o DORI je v redu. Izračun DORI na pravem projektu je tisto, kar dejansko pridobi ponudbe in preživi zagon. Ta članek je praktična dopolnitev konceptualnega vodiča DORI. Izberemo tri arhetype projektov, ki se pojavijo v približno 80 % oblikovanja CCTV sistemov, in pretečemo številke EN 62676-4 skozi vsakega od njih, od začetka do konca, z vidno matematiko. Na koncu bi moral biti sposoben pogledati specifikacijo kamere, izbiro leče in ciljno razdaljo ter vedeti : v tridesetih sekundah : katero raven DORI oblikovanje izpolnjuje.
Zakaj tri primeri in ne en? Ker vsak arhetype poudari drugačen del izračuna. Skladišče te prisili, da razmisliš o tem, kako se DORI poslabša z razdaljo. Vrata ANPR te prisili, da razmisliš o piksnem rezervnem delu za berljivost tablice. Blagajna banke te prisili, da razmisliš o gostoti pikslov za prepoznavanje obraza v kratkem dosegu z omejeno izbiro leče. Skupaj pokrivajo mišice izračuna, ki jih potrebuješ za skoraj vsak oblikovanje, na katerega boš naletel.
Osvežitev matematike DORI : formula v enem odstavku
EN 62676-4 opredeljuje DORI v smislu pikslov na meter na ciljni razdalji. Aritmetika je geometrija srednje šole: kotno polje pogleda leče se projicira na vodoravni prerez na sceni, in vodoravni piksni števec kamere je porazdeljen čez ta prerez. Kompaktna formula je:
Formula DORI piksel na meter
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.
Primerjaj rezultat s pragovi EN 62676-4: 25 ppm Zaznava, 62 ppm Opazovanje, 125 ppm Prepoznavanje, 250 ppm Identifikacija. Sprememba iz 2025 uvaja načine OODPCVS, ki razširjajo to besedišče, vendar je osnovna piksnična aritmetika enaka.
Dve praktični opombi pred sprehodom. Prvič, velikost senzorja je običajno podana kot ulomek inča (1/2,8", 1/1,8", 1/1,2") : to niso dobesedni palci, ampak dedna nomenklatura iz kamer z vidikoni. Uporabi spodaj navedeno tabelo pretvorbe ali zaupaj svojemu kalkulatorju za branje. Drugič, formula predpostavlja standardno rectilinearne lečo. Širokokotne in ribje oko leče vnesejo izkrivljenje, ki subtilno spremenijo efektivno gostoto pikslov čez okvir; za tiste uporabi efektivno goriščno razdaljo proizvajalca namesto nominalne.
| Velikost senzorja | Vodoravno 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 |
Vodnik 1 : Naborni док za logistiko
Nastavitev. Logistični odjemalec nameščanja CCTV na 25 m širok naborni dok z eno kamero, pritrjeno na steno stavbe neposredno nad vrati doka, obrnjena v dvoriščo. Izbrana kamera je 4MP s senzorjem 1/2,8" (2560 × 1440, 5,376 mm horizontalno) na objektivu 6 mm s fiksno goriščno razdaljo. Vprašanje: kakšno raven DORI doseže ta kamera na 10 m, 20 m in 35 m od stene?
Številke
- PPM @ 10m = (6 × 2560) / (5.376 × 10) = 285,7 ppm → Identifikacija (>250)
- PPM @ 20m = (6 × 2560) / (5.376 × 20) = 142,9 ppm → Prepoznava (>125)
- PPM @ 35m = (6 × 2560) / (5.376 × 35) = 81,6 ppm → Opazovanje (>62)
Razlaga. Ena sama kamera 4MP-na-6mm pokriva dok s tremi različnimi ravnmi DORI na treh različnih razdaljah: Identifikacija tik ob vratih, Prepoznava sredi dvorišča, Opazovanje globlje v naboRnem doK. Za 25 m širok dok je vsak priksel vzdolž površine doka na ravni Prepoznave ali boljše, kar je prava meja za »vemo, kdo je prevzel kateri zabojnik«.
Zaključek oblikovalca. Če odjemalec potrebuje Identifikacijo na 20 m (na primer, da prebere ID voznikov viličarjev na polnem dosegu dvorišča), ta kamera ni dovolj : potrebuje bodisi daljšo goriščno razdaljo (ki žrtvuje širok pogled blizu vrat) bodisi senzor z višjo ločljivostjo (8MP na istem objektivu 6 mm doseže Identifikacijo čez 20 m). Vodnik številke naredi kompromis viden, kar je natanko pogovor, ki ga želite imeti s stranko pred namestitvijo in ne po njej.
Vodnik 2 : Vrata parkirišča za ANPR
Nastavitev. Komercialni odjemalec želi avtomatsko prepoznavanje registrske tablice (ANPR) pri vhodu v gate podzemnega parkirišča. Ovira je 5 m od nosilca kamere. Izbrana kamera je 8MP s senzorjem 1/1,8" (3840 × 2160, 7,20 mm horizontalno) na objektivu 12 mm s fiksno goriščno razdaljo. Vprašanje: ta kombinacija izpolnjuje Identifikacijo (250 ppm) pri vratih in koliko rezerve je?
Števke
- PPM @ 5m = (12 × 3840) / (7,20 × 5) = 1280 ppm → Identifikacija (>>250)
- PPM @ 10m = (12 × 3840) / (7,20 × 10) = 640 ppm → Identifikacija (>>250)
- PPM @ 25m = (12 × 3840) / (7,20 × 25) = 256 ppm → Identifikacija (tik nad 250)
Razlaga. Na 5 m kamera dobavlja 1280 ppm : petkrat več kot prag Identifikacije EN 62676-4. Ta razlog ni pomotoma. ANPR deluje robustno samo, če je tablica dobro osvetljena, dobro nagnjena in brez zamegljenja gibanja : imeti prikselske rezerve pomeni, da sistem prenaša neogibno poslabšanje v realnem svetu (dež na objektivu, nizko sonce, rahel naklon vozila) brez padca pod prag berljivosti. Oblikovanje, ki v laboratorijskih pogojih komaj prečka 250 ppm, običajno ne uspe v proizvodnji.
Zaključek oblikovalca. Izbira 8MP-na-12mm je dobro usklajeno z 5 m vratih s pomembno rezervo. Če bi bila ista kamera nameščena dlje nazaj : do približno 25 m : bi še vedno izpolnjevala Identifikacijo, vendar z veliko manjšo okoljsko toleranco. Za enonamensko kamero ANPR je bogata prikselska rezerva pravi oblikovalski odabir in ne pa trostek.
Vodnik 3 : Bančna okence
Nastavitev. Ljudska banka nadgrajuje CCTV v podružnici pri okencih blagajn. Vsako okence ima namenjeno kamero, pritrjeno na zadnjo steno, 4 m od strani stranke pri pultu. Izbrana kamera je 6MP s senzorjem 1/1,8" (3072 × 2048, 7,20 mm horizontalno) na objektivu 8 mm s fiksno goriščno razdaljo. Vprašanje: to izpolnjuje 250 ppm Identifikacijo na strani stranke pri blagajni za uporabo prepoznavanja obraza?
Števke
- PPM @ 4m = (8 × 3072) / (7,20 × 4) = 853 ppm → Identifikacija (>>250)
- PPM @ 6m = (8 × 3072) / (7,20 × 6) = 569 ppm → Identifikacija (>>250)
- PPM @ 12m = (8 × 3072) / (7,20 × 12) = 284 ppm → Identifikacija (tik nad 250)
Razlaga. Kamera 6MP-na-8mm izpolnjuje 250 ppm Identifikacijo pri okencih blagajne s precejšnjimi prikselskimi rezervami. EN 62676-4 označuje 250 ppm kot raven, na kateri je neznana oseba prepoznana iz slike : točno raba za sprožitev prepoznavanja obraza s sumljivo transakcijo. Ista kamera nadaljuje izpolnjevanje Identifikacije do približno 12 m, kar je več kot globina katerekoli običajne blagajnske hale.
Zaključek oblikovalca. Pri tej geometriji imata višina montaže in kot do obraza stranke večji pomen kot dodatni piksli. Obraz, viden s strmega nadglednega kota, je težje prepoznati kot enak prikselski odmik na obrazu, videnem skoraj čelno : gostota priklslov je potreben pogoj, ne pa dovolj. Vodnik pojasni pravi oblikovalski pogovor: naslednjo iteracijo osredotočite na položaj montaže namesto na specifikacijo kamere.
Opomnik praga EN 62676-4. Prag Identifikacije 250 ppm je standardizirano mejo, nad katero je neznana oseba zanesljivo prepoznana iz slike. Lokalni algoritmi prepoznavanja obraza običajno potrebujejo bistveno manj, da delujejo, toda število 250 ppm je tista, ki preživi pregled na sodišču : kar je merilo, na katerega je v končni koncu zasnovana bančna naprava blagajne.
Pogoste napake
Tri napake predstavljajo skoraj vsak »matematika pravi ja, toda namestitev ne uspe« pogovor, ki ga imamo. Prihranek vam povratne poti je velik del razloga, zakaj ta članek obstaja.
- Zmeda pri velikosti senzorja. Senzor 1/2,8" ni 1/2,8 palca : to je zastarela nomenklatura iz vidikonskih cevi in ustreza približno 5,376 mm v širini. Vstavitev 9,07 mm (dobesedna vrednost 1 palca deljeno z 2,8) v formulo je eden najbolj zanesljivih načinov za precenitev razdalje identifikacije za faktor dva.
- Razmerje stranic manjka. Kamera »4MP« je lahko 2560 × 1440 (16:9) ali 2048 × 1536 (4:3). Vodoravni štetji pikslov se razlikujejo za 25 %, in s tem tudi nastala razdalja DORI. Vedno preberite ločljivost iz podatkovnega lista : nikoli ne predpostavljajte razmerja stranic glede na število megapikslov.
- Napačne konverzije enot. Mešanje centimetrov in metrov, čevljev in metrov ali milimetrov in centimetrov je način napake, ki se najdlje obdrži, ker ustvari verjetne številke. Uporabite kalkulator, ki je namenski za enote (CCTVplanner DORI kalkulator se iz lastnega izkušnje ukvarja z m in ft naravno) in dvakrat preverite enoto na vsakem koraku.
- Mejna vrednost podatkovnega lista v primerjavi z mejnimi vrednostmi EN 62676-4. Nekateri proizvajalci objavijo »razdaljo identifikacije« z uporabo svoje lastne notranje gostote pikslov. Vedno preveri, ali številka podatkovnega lista predvideva 100 ppm, 150 ppm ali standard EN 62676-4 250 ppm : razlika je lahko faktor 2,5x v razdalji.
Kako preveriti avtomatično
Ročni izračun je odličen način, da se ga naučiš. Ročni izračun pri vsakem od 40 kamer v projektu je odličen način, da vneseš napake. CCTVplanner je opremljen z dvema brezplačnima, brskalnima orodjema, ki zavijata natanko zgornjo formulo s pragovi EN 62676-4 in katalogom s 65.000+ kamerami.
Dva kalkulatorja, ki naredita matematiko za tebe
- Kalkulator DORI : izberi kamero in ciljno razdaljo, dobi doseženo gostoto pikslov in raven DORI.
- Kalkulator EN 62676-4 : priporočila za leče, ki upoštevajo standarde, vključno z načini OODPCVS iz 2025.
- Oblikovalnik : platno celotnega projekta, kjer je vsaka kamera avtomatično ocenjena glede na EN 62676-4 na platnu, BOM in PDF dostavi.
Za večkamera projekt je oblikovalnik pravi vstopni račun. Namesti vsako kamero na tloris, nastavi lečo, in platno z barvami kodira, katero območje izpolnjuje katero raven DORI. Zastavice skladnosti se pojavijo v rdeči barvi kjerkoli, kjer je kamera prosjena, da naredi več pikslov na meter, kot ji dovolita njena leča in ločljivost. Izvoženi večstransko PDF nosi raven DORI za vsako kamero v preglednico opreme : nabavni uslužbenec prebere število, ki si ga izračunal, brez da bi ga moral ponovno izračunati.
Za poglobljeno branje o posodobitvi s strani standardov za ta orodja, članek EN 62676-4:2025 OODPCVS update sprevidno koraka skozi sedem novih načinov oznak, ki sedijo na vrhu klasičnega DORI pri javnih naročilih EU v letu 2026.
Pogosto zastavljana vprašanja
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.
Sorodni članki
Štiri ravni in kaj je vsaka namenjena, pred matematiko.
Aritmetika za vsakega DORI in OODPCVS cilj.
Taksonomija sedmih načinov, ki temelji na klasičnem DORI v letu 2026.
Primerjava ob strani, ki vključuje prikaz DORI in podporo OODPCVS.
Brezplačne možnosti, ki računajo DORI po EN 62676-4 že ob vklopu.
Korak za korakom vodiču, vključno z migracijo praga DORI.