DORI: co to jest i jak czytać klasy detekcji kamer
DORI odpowiada na pytanie, które sprzedawcy kamer wolą omijać: z jakiej odległości nagranie naprawdę pozwoli rozpoznać człowieka. To cztery progi gęstości pikseli zdefiniowane w normie EN 62676-4, wspólne dla całej branży.
Treść zweryfikowana przez: Michał Sawicki, Kwalifikowany pracownik zabezpieczenia technicznego, 14 lat montaży
Krótko
DORI to cztery klasy jakości obrazu z normy EN 62676-4, opisane gęstością pikseli: detekcja 25 px/m, obserwacja 62,5 px/m, rozpoznanie 125 px/m, identyfikacja 250 px/m. Im wyższa klasa, tym więcej pikseli musi przypadać na metr sceny, więc tym krótszy dystans działania danej kamery.
Co to jest DORI
DORI to akronim czterech poziomów zadań dozorowych: Detect (detekcja), Observe (obserwacja), Recognize (rozpoznanie), Identify (identyfikacja). Pochodzi z międzynarodowej normy IEC EN 62676-4 dotyczącej systemów dozoru wizyjnego; na jej progach opierają się m.in. materiały Axis i TP-Link.
Każdemu poziomowi norma przypisuje minimalną gęstość pikseli, czyli liczbę pikseli obrazu przypadającą na metr szerokości sceny (px/m). Dzięki temu deklaracje różnych producentów da się porównywać jedną miarą.
Jak działa DORI
Progi wyglądają tak: detekcja 25 px/m (widać, że ktoś jest), obserwacja 62,5 px/m (widać charakterystyczne cechy, np. ubiór), rozpoznanie 125 px/m (można potwierdzić, że to znana nam osoba), identyfikacja 250 px/m (ustalenie tożsamości nieznanej osoby ponad wszelką wątpliwość). Axis w swoich materiałach zaokrągla próg obserwacji do 63 px/m, TP-Link podaje 62; to ta sama wartość normy w różnych zaokrągleniach.
Gęstość pikseli w konkretnej scenie to czysta matematyka: rozdzielczość pozioma kamery podzielona przez szerokość kadru w metrach na danym dystansie. Kamera 1920 px obejmująca scenę o szerokości 7,7 m daje około 250 px/m, czyli klasę identyfikacji. Ta sama kamera na szerokim kącie obejmująca 30 m sceny spada do 64 px/m, ledwie obserwacji.
Parametry i warianty w praktyce
- DORI w kartach katalogowych: producenci podają cztery dystanse, np. "D: 80 m, O: 32 m, R: 16 m, I: 8 m". To odległości, przy których kamera z danym obiektywem osiąga kolejne progi px/m.
- Dobór kamery: zaczynasz od zadania (np. identyfikacja przy furtce), sprawdzasz wymagany próg (250 px/m) i liczysz, czy rozdzielczość plus ogniskowa dają go na twoim dystansie. Policzysz to w kalkulatorze gęstości pikseli, a ogniskową dobierzesz w kalkulatorze doboru obiektywu.
- Zoom a klasa: przybliżenie optyczne zawęża kadr, więc podnosi px/m i klasę DORI na danym dystansie. Zoom cyfrowy nie zmienia nic.
- Zadania specjalne: odczyt tablic rejestracyjnych ma własne wymagania pikselowe, o których piszę w haśle ANPR.
Typowe błędy i pułapki
Błąd pierwszy: mylenie detekcji z identyfikacją. Kamera "widzi na 80 metrów" tylko w klasie detekcji: będzie wiadomo, że ktoś przeszedł, i nic więcej. Do materiału dowodowego z rozpoznawalną twarzą ta sama kamera potrzebuje dystansu dziesięć razy krótszego.
Błąd drugi: liczenie DORI bez uwzględnienia warunków. Progi px/m zakładają przyzwoity obraz. Norma nie obiecuje, że 250 px/m nocą, pod latarnią i przy rozmyciu ruchem da identyfikację; gęstość pikseli to warunek konieczny, nie wystarczający.
Błąd trzeci: ustawianie wszystkich kamer "jak najszerzej". Szeroki kąt maksymalizuje pokrycie, ale rozcieńcza piksele. Lepiej działa podział zadań: kamery szerokie do obserwacji terenu plus wąsko skadrowane punkty identyfikacyjne na wejściach.
Powiązane pojęcia
DORI wiąże się z hasłami: ANPR (pikselowe wymagania odczytu tablic), PTZ (zoom optyczny jako sposób na podbicie klasy w danym kierunku) oraz IR (nocne doświetlenie, bez którego dzienna klasa DORI bywa teorią).
