DORI Hesaplama Kılavuzu (2026): Gerçek Projeler İçin Adım Adım EN 62676-4 Uyumluluğu
Üç gerçek uygulamalı örnek – depo yükleme rampası, otopark ANPR kapısı ve banka gişesi – ve EN 62676-4 piksel/metre hesaplamasının tüm detayları açıklanmıştır. Bu makalenin sonunda, herhangi bir kamera ve hedef mesafesi için DORI seviyelerini zihninizde hesaplayabilecek ve hangi kamera-lens kombinasyonunun hangi DORI eşiğini karşıladığını tam olarak bileceksiniz.
İçindekiler
Öğrenecekleriniz
DORI hakkında okumak güzel. Gerçek bir projede DORI hesaplaması yapmak, ihaleleri kazanmayı ve devreye alma aşamasını başarıyla tamamlamayı sağlayan şeydir. Bu makale, kavramsal DORI açıklamasının uygulamalı karşılığıdır. CCTV tasarımlarının yaklaşık %80'inde ortaya çıkan üç proje prototipini seçiyoruz ve EN 62676-4 değerlerini her birinde baştan sona, matematiksel hesaplamalar görünür şekilde uyguluyoruz. Sonunda, bir kamera veri sayfasına, bir lens seçimine ve bir hedef mesafeye bakarak, tasarımın hangi DORI seviyesini karşıladığını otuz saniye içinde anlayabilmelisiniz.
Neden tek bir örnek yerine üç örnek? Çünkü her arketip, hesaplamanın farklı bir yönünü vurguluyor. Depo, DORI mesafeyle nasıl bozulduğunu düşünmenizi gerektiriyor. ANPR kapısı, plaka okunabilirliği için piksel payını düşünmenizi gerektiriyor. Banka veznedarı, kısıtlı bir lens seçimiyle yakın mesafede yüz tanıma piksel yoğunluğunu düşünmenizi gerektiriyor. Hep birlikte, karşılaşacağınız hemen her tasarım için ihtiyaç duyacağınız hesaplama becerilerini kapsıyorlar.
DORI matematik özeti — formül tek paragrafta
EN 62676-4 DORI hedef mesafedeki metre başına piksel cinsinden tanımlar. Hesaplamalar lise geometrisi düzeyindedir: lensin açısal görüş alanı, sahnedeki yatay bir dilime yansır ve kameranın yatay piksel sayısı bu dilim boyunca dağıtılır. Kısa formül şöyledir:
DORI piksel-metre formülü
PPM = (odak_uzunluğu_mm × görüntü_genişliği_piksel) / (sensör_genişliği_mm × mesafe_m)
- focal_length_mm: seçtiğiniz lens (ör. 6mm, 12mm).
- image_width_pixels: yatay piksel sayısı (ör. 16:9 formatında 4MP için 2560).
- sensor_width_mm: sensörün yatay boyutu (1/2.8" ≈ 5.376mm; 1/1.8" ≈ 7.20mm).
- distance_m: kameradan hedefe olan mesafe, metre cinsinden.
Sonucu EN 62676-4 eşik değerleriyle karşılaştırın: 25 ppm Algılama, 62 ppm Gözlem, 125 ppm Tanıma, 250 ppm Kimlik Belirleme. 2025 eki, bu sözlüğü genişleten OODPCVS modlarını getiriyor, ancak temel piksel aritmetiği aynı.
Adım adım açıklamalara geçmeden önce iki pratik not. Birincisi, sensör boyutu genellikle inçin bir kesri olarak verilir (1/2.8", 1/1.8", 1/1.2") — bunlar gerçek inçler değil, vidikon tüplü kameralardan kalma bir terminolojidir. Aşağıdaki dönüşüm tablosunu kullanın veya hesap makinenizin arama işlemini yapmasına güvenin. İkincisi, formül standart doğrusal bir lensi varsayar. Geniş açılı ve balık gözü lensler, çerçeve boyunca etkili piksel yoğunluğunu ince bir şekilde değiştiren varil bozulmasına neden olur; bunlar için, nominal değer yerine üreticinin etkili odak uzaklığı değerini kullanın.
| Sensör boyutu | Yatay 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 |
Adım Adım Rehber 1 — Depo yükleme iskelesi
Kurulum. Bir lojistik müşterisi, 25 metre genişliğindeki bir yükleme rampasına CCTV sistemi kuruyor. Kameralardan biri, rampa kapısının hemen üstündeki bina duvarına monte edilmiş ve avluya doğru bakacak şekilde konumlandırılmış. Seçilen kamera, 6 mm sabit lens üzerinde 1/2.8" sensörlü (2560 × 1440, 5.376 mm yatay) 4 MP çözünürlüğe sahip. Soru şu: Bu kamera, duvardan 10 m, 20 m ve 35 m uzaklıkta hangi DORI seviyesine ulaşır?
Sayılar
- 10m'de PPM = (6 × 2560) / (5,376 × 10) = 285,7 ppm → Tanımlama (>250)
- PPM @ 20m = (6 × 2560) / (5,376 × 20) = 142,9 ppm → Tanıma (>125)
- 35m'de PPM = (6 × 2560) / (5,376 × 35) = 81,6 ppm → Gözlem (>62)
Yorumlama şu şekildedir: Tek bir 4MP-6mm kamera, yükleme rampasını üç farklı DORI seviyesinde ve üç farklı mesafede kapsar: Kapıda tanımlama, yükleme alanının ortasında tanıma ve yükleme alanının daha derinlerinde gözlem. 25 metre genişliğindeki bir yükleme rampası için, rampa yüzeyindeki her piksel tanıma veya daha iyi bir seviyeyi karşılar; bu da "hangi konteynerin kim tarafından alındığını biliyoruz" için doğru eşiktir.
Tasarım sonucu şu şekildedir: Müşterinin 20 metre mesafeden kimlik tespiti (örneğin, forklift sürücülerinin kimliklerini tüm saha boyunca okuyabilmek için) ihtiyacı varsa, bu kamera yeterli değildir; ya daha uzun odak uzaklığına (bu da geniş kapı yakın görüş alanından ödün vermeyi gerektirir) ya da daha yüksek çözünürlüklü bir sensöre (aynı 6 mm lens üzerinde 8 MP, 20 metrenin ötesinden kimlik tespiti sağlar) ihtiyaç duyarlar. Bu açıklama, bu ödünleşmeyi rakamlarla görünür hale getiriyor; bu da kurulumdan sonra değil, önce müşteriyle yapılması gereken görüşmenin ta kendisidir.
İkinci Aşamalı İnceleme — Otopark ANPR Kapısı
Kurulum şu şekildedir: Ticari bir müşteri, yer altı otoparkının giriş kapısında otomatik plaka tanıma (ANPR) sistemi istiyor. Bariyer, kamera yuvasından 5 metre uzaklıkta. Seçilen kamera, 12 mm sabit lens üzerinde 1/1.8" sensörlü (3840 × 2160, 7.20 mm yatay) 8 MP'lik bir kameradır. Soru şu: Bu kombinasyon, kapıda Kimlik Tespiti (250 ppm) gereksinimini karşılıyor mu ve ne kadar güvenlik payı var?
Sayılar
- 5m'de PPM = (12 × 3840) / (7,20 × 5) = 1280 ppm → Tanımlama (>>250)
- 10m'de PPM = (12 × 3840) / (7,20 × 10) = 640 ppm → Tanımlama (>>250)
- 25m'de PPM = (12 × 3840) / (7,20 × 25) = 256 ppm → Tanımlama (250'nin hemen üzerinde)
Yorumlama şu şekilde: Kamera 5 metrede 1280 ppm (dakikada piksel sayısı) çözünürlük sunuyor; bu da EN 62676-4 Tanımlama eşiğinin beş katından fazla. Bu yüksek çözünürlük avantajı boşa gitmiyor. ANPR (Otomatik Plaka Tanıma) sistemi, plaka iyi aydınlatılmış, iyi açılı ve hareket bulanıklığından arındırılmış olduğunda sağlam bir şekilde çalışır; piksel yüksekliği avantajı, sistemin kaçınılmaz gerçek dünya bozulmalarına (merceğe yağmur, düşük güneş ışığı, aracın hafif eğimi) okunabilirlik eşiğinin altına düşmeden dayanabileceği anlamına gelir. Laboratuvar koşullarında 250 ppm'yi zar zor geçen bir tasarım genellikle üretimde başarısız olur.
Tasarım sonucu: 8MP/12mm seçimi, önemli bir güvenlik payıyla 5 metrelik bir mesafeye iyi uyum sağlıyor. Aynı kamera daha geriye, yaklaşık 25 metreye kadar monte edilseydi, yine de tanımlama işlevini yerine getirirdi ancak çevresel toleransı çok daha düşük olurdu. Tek amaçlı bir ANPR kamerası için, geniş piksel alanı israf değil, doğru tasarım kararıdır.
Adım Adım Rehber 3 — Banka gişesi
Kurulum. Bir perakende bankası, şubelerindeki gişelerdeki güvenlik kameralarını yükseltiyor. Her gişede, müşteri tarafındaki gişeden 4 metre uzaklıkta, arka duvara monte edilmiş özel bir kamera bulunuyor. Seçilen kamera, 8 mm sabit lense sahip 1/1.8" sensörlü (3072 × 2048, 7.20 mm yatay) 6 MP'lik bir kamera. Soru şu: Bu kamera, yüz tanıma kullanımı için gişenin müşteri tarafında 250 ppm kimlik doğrulama gereksinimini karşılıyor mu?
Sayılar
- 4m'de PPM = (8 × 3072) / (7,20 × 4) = 853 ppm → Tanımlama (>>250)
- 6m'de PPM = (8 × 3072) / (7,20 × 6) = 569 ppm → Tanımlama (>>250)
- 12m'de PPM = (8 × 3072) / (7,20 × 12) = 284 ppm → Tanımlama (250'nin hemen üzerinde)
Yorumlama şu şekildedir: 8 mm sensör üzerine kurulu 6 MP kamera, önemli bir piksel payıyla gişede 250 ppm (dakikada kare) tanımlama özelliğini karşılıyor. EN 62676-4, 250 ppm'yi, tanınmayan bir kişinin görüntüden tanımlanabileceği seviye olarak tanımlar; bu da işaretlenmiş bir işlem tarafından tetiklenen yüz tanıma için tam olarak geçerli bir kullanım durumudur. Aynı kamera, yaklaşık 12 metreye kadar tanımlama özelliğini karşılamaya devam eder; bu da herhangi bir normal gişe salonunun derinliğinden daha fazladır.
Tasarım sonucu. Bu geometride, montaj yüksekliği ve müşterinin yüzüne olan açı, ek piksellerden daha önemlidir. Dik bir tepeden bakış açısıyla görülen bir yüzü tanımlamak, neredeyse önden görülen aynı piksel sayısına sahip bir yüze göre daha zordur; piksel yoğunluğu gerekli bir koşuldur, yeterli bir koşul değildir. Bu inceleme, doğru tasarım tartışmasını ortaya koyuyor: bir sonraki yinelemede kamera özelliklerinden ziyade montaj konumuna odaklanın.
EN 62676-4 eşik değerleri hatırlatıcısı. 250 ppm Tanımlama eşiği, yabancı bir bireyin görüntüden güvenilir bir şekilde tanımlanabileceği standartlaştırılmış sınırdır. Yerel yüz tanıma algoritmaları genellikle çalışmak için çok daha azına ihtiyaç duyar, ancak 250 ppm sayısı mahkemede delil incelemesinden geçen değerdir; bu da bir banka veznedarı uygulamasının nihayetinde tasarlanma amacını belirler.
Sık yapılan hatalar
"Hesaplamalar doğru diyor ama kurulum başarısız oluyor" şeklinde karşılaştığımız neredeyse her konuşmanın üç temel nedeni var. Bu makalenin yazılmasının en büyük sebeplerinden biri de size bu gereksiz zahmetten kurtarmak.
- Sensör boyutuyla ilgili karışıklık. 1/2.8" sensör, 1/2.8 inç değildir; bu, vidikon tüplerinden kalma eski bir isimlendirmedir ve yaklaşık 5.376 mm yatay mesafeye karşılık gelir. Formüle 9.07 mm (1 inçin 2.8'e bölünmesinin tam değeri) koymak, tanımlama mesafesini iki kat fazla tahmin etmenin en güvenilir yollarından biridir.
- En boy oranı eksik. "4MP kamera" 2560 × 1440 (16:9) veya 2048 × 1536 (4:3) olabilir. Yatay piksel sayıları %25 oranında farklılık gösterir ve bunun sonucunda DORI mesafesi de değişir. Çözünürlüğü her zaman veri sayfasından okuyun; megapiksel sayısından asla en boy oranını varsaymayın.
- Yanlış birim dönüşümleri. Santimetre ve metre, fit ve metre veya milimetre ve santimetreyi karıştırmak, mantıklı görünen sayılar ürettiği için en uzun süre devam eden hata türüdür. Birimleri destekleyen bir hesap makinesi kullanın (CCTVplanner DORI hesap makinesi metre ve fit birimlerini doğal olarak destekler) ve her adımda birimi iki kez kontrol edin.
- Veri sayfasındaki eşik değerler ile EN 62676-4 eşik değerleri arasındaki fark. Bazı üreticiler, kendi dahili piksel yoğunluğu hedef değerlerini kullanarak "tanımlama mesafesi" yayınlamaktadır. Veri sayfasındaki sayının 100 ppm, 150 ppm veya EN 62676-4 standardı olan 250 ppm'yi mi varsaydığını her zaman kontrol edin; aradaki fark mesafede 2,5 katına kadar çıkabilir.
Otomatik doğrulama nasıl yapılır?
Hesaplamaları elle yapmak, öğrenmenin harika bir yoludur. Ancak 40 kameralı bir projede her kamera için hesaplamaları elle yapmak, hatalara yol açmanın harika bir yoludur. CCTVplanner, yukarıdaki formülü EN 62676-4 eşik değerleri ve 65.000'ten fazla kameradan oluşan katalogla birleştiren iki ücretsiz, tarayıcı tabanlı araç sunmaktadır.
Hesaplamaları sizin yerinize yapan iki hesap makinesi.
- DORI hesaplayıcısı — bir kamera ve hedef mesafe seçin, elde edilen piksel yoğunluğunu ve DORI seviyesini öğrenin.
- EN 62676-4 hesaplayıcısı — 2025 OODPCVS modları dahil, standartlara uygun lens önerisi.
- Tasarımcı — Projenin tamamını kapsayan, her kameranın EN 62676-4 standardına göre otomatik olarak puanlandırıldığı, malzeme listesi BOM ve PDF çıktısı içeren bir platform.
Çok kameralı bir proje için tasarımcı doğru başlangıç noktasıdır. Her kamerayı kat planına yerleştirin, lensi ayarlayın ve tuval renk kodları hangi alanın hangi DORI seviyesini karşıladığını gösterir. Bir kameranın lensinin ve çözünürlüğünün izin verdiğinden daha fazla piksel/metre yapması istendiğinde, uyumluluk işaretleri kırmızı renkte görünür. Dışa aktarılan çok sayfalı PDF her kamera için DORI seviyesini ekipman tablosuna taşır; satın alma görevlisi, yeniden hesaplama yapmasına gerek kalmadan hesapladığınız sayıyı okur.
Bu araçların arkasındaki standart tarafındaki güncellemeye ilişkin daha detaylı bilgi için, EN 62676-4 :2025 OODPCVS güncelleme makalesi, 2026 AB tedarikinde klasik DORI üzerine eklenen yedi yeni mod etiketini ayrıntılı olarak ele almaktadır.
Sıkça Sorulan Sorular
DORI piksel yoğunluğunun temel formülü nedir?
Hedef mesafedeki metre başına piksel, (odak_uzaklığı_mm × görüntü_genişliği_piksel) bölü (sensör_genişliği_mm × mesafe_m) değerine eşittir. Yatay çözünürlük piksel, odak uzaklığı ve sensör genişliği milimetre, hedef mesafesi metre cinsindendir. Sonuç, o mesafedeki piksel yoğunluğudur ve bunu EN 62676-4 eşikleriyle karşılaştırırsınız: 25 ppm Detection, 62 ppm Observation, 125 ppm Recognition, 250 ppm Identification.
Formülde yatay pikselleri mi yoksa toplam megapikseli mi kullanırım?
Her zaman yatay piksel sayısını kullanın. 16:9'luk bir 4 MP kamera 2560 × 1440 pikselden oluşur: DORI için 2560'ı alırsınız, 4 000 000'u değil. Formülde megapiksel kullanmak piksel yoğunluğunu sessizce büyüklük mertebeleri kadar fazla tahmin eder. Bu, tek başına en yaygın hata ve bir tasarımın devreye almada başarısız olmasına en çok yol açanıdır.
Rakamlarım neden kamera veri sayfasındaki 'kimliklendirme mesafesinden' farklı?
Üreticiler bazen kimliklendirme mesafelerini EN 62676-4 250 ppm değeri yerine kendi tescilli eşikleriyle yayımlar. Varsayılan piksel yoğunluğu hedefini her zaman çapraz kontrol edin. 'Kimliklendirme 18 m' diyen bir veri sayfası standart 250 ppm yerine 100 ppm veya 150 ppm varsayıyor olabilir; 250 ppm'de aynı kamera yalnızca yaklaşık 7 m'ye ulaşırdı. Matematik doğrudur, farklı olan varsayımdır.
Mercek seçimi mi yoksa çözünürlük mü daha önemli?
Eşit derecede önemlidir: piksel yoğunluğu odak uzaklığının sensör genişliğine bölümüyle orantılıdır ve yatay çözünürlükle orantılıdır. İkisinden birini ikiye katlamak, ulaşılabilir kimliklendirme mesafesini kabaca ikiye katlar. Pratikte varifokal mercekler kamera başına optimizasyon esnekliği verirken, çözünürlük yükseltmeleri her bölgeye eşit yarar sağlar. Belirli bir saha için doğru cevap genellikle bir kombinasyondur: uygun seçilmiş mercekli, daha az sayıda yüksek çözünürlüklü kamera.
Bir DORI hesabını elle hesaplamadan nasıl doğrularım?
EN 62676-4 eşiklerini ve kamera kataloğunu bilen bir hesaplayıcı kullanın. /calculator/dori adresindeki CCTVplanner DORI hesaplayıcı, kamerayı ve hedef mesafeyi alır; elde edilen piksel yoğunluğunu ve DORI düzeyini döndürür. /en-62676-4-calculator adresindeki özel EN 62676-4 hesaplayıcı, aynı matematiği 2025 OODPCVS modları dahil standartlara uygun bir dille sarar. İkisi de ücretsizdir ve kurulum gerektirmez.
İlgili Makaleler
Matematik kısmına geçmeden önce, dört seviye ve her birinin ne işe yaradığı.
Her DORI ve OODPCVS hedefinin altında yatan aritmetik işlemler.
2026 yılında klasik DORI üzerine inşa edilen yedi modlu sınıflandırma sistemi.
DORI işleme ve OODPCVS desteğini içeren yan yana karşılaştırma.
EN 62676-4 standardına göre DORI otomatik olarak hesaplayan ücretsiz seçenekler.
DORI eşik geçişini de içeren adım adım kılavuz.