Jaka rozdzielczość pozwala rozpoznać twarz i tablicę: piksele na metr (DORI)

O tym, czy kamera pozwoli rozpoznać twarz albo odczytać tablicę rejestracyjną, nie decyduje sama liczba megapikseli, tylko gęstość obrazu w miejscu, gdzie stoi człowiek lub auto: liczba pikseli przypadająca na jeden metr szerokości kadru (px/m). Norma PN-EN IEC 62676-4 opisuje to czterema progami DORI: detekcja 25 px/m, obserwacja 62,5 px/m, rozpoznanie 125 px/m i identyfikacja 250 px/m. Kamera 4 MP z szerokim obiektywem 2,8 mm daje identyfikację tylko do około 4 m, a ta sama matryca z obiektywem 8 mm sięga już 14 m.

W tym poradniku znajdziesz wzór na piksele na metr, tabelę zasięgów dla typowych obiektywów i rozdzielczości od 2 do 8 MP, trzy policzone przykłady (furtka 5 m, brama 12 m, parking 25 m), zasady dla nagrań nocnych w podczerwieni oraz wymagania odczytu tablic LPR. Jeśli dobierasz pojedyncze kamery do konkretnych miejsc, kryteria z tego tekstu przyłożysz wprost do modeli z kategorii kamery WiFi, IP i LTE, gdzie w kartach produktów podawana jest rozdzielczość i ogniskowa.

Najważniejsze liczby w skrócie:

• Identyfikacja osoby (250 px/m): twarz o szerokości około 16 cm zajmuje na obrazie co najmniej 40 pikseli.
• Rozpoznanie znajomej osoby (125 px/m): około 20 pikseli na twarz, wystarczy do potwierdzenia, że to sąsiad lub kurier, ale nie do wskazania obcej osoby policji.
• Odczyt tablicy przez system LPR: w praktyce od 250 do 300 px/m przy kącie do tablicy nie większym niż 30 stopni.
• Noc w podczerwieni: planuj zapas co najmniej 20 procent, bo obraz monochromatyczny z szumem traci szczegóły szybciej niż dzienny.

Jaka rozdzielczość kamery pozwala rozpoznać twarz: cztery progi DORI

DORI to skrót od angielskich nazw czterech poziomów szczegółowości: Detection, Observation, Recognition, Identification. Każdy poziom ma przypisaną minimalną gęstość pikseli na metr w płaszczyźnie, w której znajduje się obiekt. Producenci kamer podają w kartach katalogowych odległości DORI, ale liczą je zwykle dla idealnych warunków: dobre światło, obiekt na wprost, brak kompresji. Dlatego warto znać same progi i przeliczać je samodzielnie.

Norma opisuje też poziomy skrajne: monitorowanie tłumu (12,5 px/m) i inspekcję (1000 px/m), używaną na przykład przy kasach do odczytu banknotów. W monitoringu domu i małej firmy liczą się jednak cztery środkowe progi.

Rozpoznanie czy identyfikacja: którą potrzebujesz

Różnica jest praktyczna. Rozpoznanie wystarcza, gdy chcesz wiedzieć, kto z domowników wrócił albo czy pod furtką stoi znany listonosz. Identyfikacja jest potrzebna, gdy nagranie ma pomóc ustalić tożsamość nieznanej osoby, na przykład po kradzieży z podjazdu. Jeśli kamera ma służyć jako dowód, projektuj miejsce wejścia na identyfikację, a resztę posesji na obserwację.

Skąd liczba 250 pikseli na metr

Przy 250 px/m twarz dorosłego ma na obrazie około 40 pikseli szerokości i około 55 wysokości. To mniej więcej minimum, przy którym widać kształt oczu, nosa i ust, a algorytmy rozpoznawania twarzy w rejestratorach zaczynają działać stabilnie. Wielu instalatorów przyjmuje dla wejść 300 px/m, żeby zostawić margines na kompresję i gorsze oświetlenie.

Piksele na metr: jak policzyć je dla własnej kamery

Do obliczeń potrzebujesz trzech danych: poziomej liczby pikseli matrycy, poziomego kąta widzenia obiektywu i odległości od kamery do miejsca, w którym stanie człowiek. Wzór jest prosty:

szerokość kadru = 2 × odległość × tan(kąt poziomy / 2)
px/m = pozioma liczba pikseli / szerokość kadru

Przykład: kamera 4 MP ma 2560 pikseli w poziomie, obiektyw 2,8 mm daje około 100 stopni, a furtka jest 5 m od kamery. Szerokość kadru wynosi 2 × 5 × tan(50°), czyli około 11,9 m. Gęstość to 2560 / 11,9, czyli około 215 px/m. Wynik oznacza pewne rozpoznanie, ale jeszcze nie identyfikację.

Poziome piksele dla popularnych rozdzielczości

Kąt widzenia sprawdzaj w karcie katalogowej konkretnej kamery, bo zależy nie tylko od ogniskowej, ale i od wielkości przetwornika. Obiektyw 2,8 mm przy matrycy 1/2,7 cala daje zwykle od 95 do 105 stopni, a przy większej matrycy 1/1,8 cala nawet 115 stopni. Szerzej o tym, jak ogniskowa przekłada się na kąt i zasięg, piszemy w artykule o ogniskowej obiektywu w kamerach CCTV.

Odległość mierz do miejsca, nie do granicy kadru

Częsty błąd to liczenie do najdalszego punktu, jaki kamera obejmuje. Liczy się odległość do miejsca, przez które człowiek musi przejść: furtki, drzwi, bramy, szlabanu. Kamera może widzieć ulicę 30 m dalej, ale jeśli identyfikacja jest potrzebna przy furtce, to właśnie te 5 m wstawiasz do wzoru. Gdy kamera wisi wysoko, użyj odległości w linii prostej (po skosie): przy montażu na 3 m i odległości poziomej 4 m wychodzi 5 m.

Rozdzielczość kamery a odległość rozpoznania twarzy: tabela dla obiektywów

Poniższa tabela pokazuje maksymalną odległość, na której kamera osiąga rozpoznanie (125 px/m) i identyfikację (250 px/m). Obliczenia przyjmują typowe kąty poziome: 2,8 mm około 100 stopni, 4 mm około 85, 6 mm około 55, 8 mm około 40 i 12 mm około 28 stopni. Dla 5 MP przyjęto 2880 pikseli w poziomie. To wartości teoretyczne, w dzień i bez rozmycia ruchu.

Co wynika z tabeli w praktyce

• Zmiana obiektywu daje więcej niż zmiana matrycy. Przejście z 2,8 na 6 mm przy tej samej kamerze 4 MP podwaja zasięg identyfikacji (z 4,3 do 9,8 m). Przejście z 4 MP na 8 MP przy 2,8 mm daje tylko 2,1 m więcej.
• Szeroki kąt to kamera do obserwacji. Obiektyw 2,8 mm świetnie pokazuje całe podwórko, ale twarz zidentyfikuje tylko z bliska, w promieniu od 3 do 6 m.
• Węższy kąt wymaga drugiej kamery. Obiektyw 8 lub 12 mm obejmuje wąski pas, więc obok niego zwykle stoi kamera szerokokątna, która pokazuje kontekst.
• Kamera zmiennoogniskowa (motozoom) rozwiązuje dylemat przy montażu: ustawiasz kadr na miejscu pracy, a nie zgadujesz ogniskowej przy zakupie.

Dlaczego zoom cyfrowy nie zastępuje ogniskowej

Powiększenie nagrania w aplikacji tylko rozciąga zapisane piksele. Jeśli twarz w nagraniu ma 15 pikseli szerokości, po powiększeniu nadal ma 15 pikseli, tylko większych. Gęstość px/m można zwiększyć wyłącznie optyką albo matrycą o większej liczbie pikseli. Różnicę między oboma rodzajami zoomu opisujemy w poradniku o zoomie optycznym i cyfrowym, do którego link znajdziesz na końcu tekstu.

Przykłady obliczeń dla furtki, bramy wjazdowej i parkingu firmowego

Poniżej trzy typowe sytuacje policzone tym samym wzorem. Wartości px/m dotyczą miejsca, przez które przechodzi człowiek lub przejeżdża auto.

Furtka 5 m: obiektyw 4 lub 6 mm

Kamera 4 MP z obiektywem 2,8 mm daje przy furtce około 215 px/m, czyli rozpoznanie. Do identyfikacji brakuje 35 px/m. Wystarczy obiektyw 4 mm (około 279 px/m) albo 6 mm (około 492 px/m przy kadrze szerokim na 5,2 m, co w zupełności obejmuje furtkę i chodnik przed nią). Jeśli zależy Ci na jednej kamerze dla furtki i podjazdu, lepiej postawić kamerę 4 MP z obiektywem 4 mm bliżej wejścia niż kamerę 8 MP z obiektywem 2,8 mm na rogu domu.

Brama 12 m: dwie kamery zamiast jednej

Przy 12 m kamera szerokokątna pokazuje tylko sylwetki (około 90 px/m przy 4 MP). Identyfikację kierowcy lub pieszego daje dopiero 8 MP z obiektywem 6 mm (307 px/m) albo 4 MP z obiektywem 8 mm (około 293 px/m). Kadr ma wtedy od 8 do 12 m szerokości, więc obejmuje bramę dwuskrzydłową, ale nie ogród. Rozsądny układ to dwie kamery: wąska na bramę, szeroka na podwórko.

Parking 25 m: identyfikacja tylko przy wjeździe

Na całym parkingu wystarczy obserwacja (od 62,5 do 100 px/m), którą daje kamera 4 MP z obiektywem 6 mm. Identyfikację osób i odczyt tablic projektuj w jednym punkcie, przez który każdy musi przejechać, czyli na wjeździe lub szlabanie. Z 25 m identyfikację zapewnia 8 MP z obiektywem 12 mm, ale lepiej przesunąć kamerę bliżej wjazdu, bo każdy metr mniej to wyższa gęstość i mniejszy wpływ mgły oraz deszczu.

Jaka rozdzielczość kamery rozpozna twarz nocą w podczerwieni

W nocy kamera przełącza się w tryb czarno-biały i doświetla scenę diodami IR. Liczba pikseli się nie zmienia, ale zmienia się ich jakość: rośnie szum, wydłuża się czas naświetlania, a kompresja usuwa drobne szczegóły szybciej niż w dzień. Twarz, którą w dzień widać przy 250 px/m, nocą przy tej samej gęstości bywa nieczytelna.

Zasięg IR to nie zasięg identyfikacji

Producent podaje zasięg podczerwieni, na przykład 30 lub 50 m. Oznacza on odległość, na której diody oświetlają scenę na tyle, by kamera coś pokazała, czyli zwykle poziom detekcji. Dla identyfikacji twarzy w nocy licz zasięg z tabeli DORI pomniejszony o około 20 do 30 procent i sprawdź, czy w tym miejscu IR daje wystarczająco światła.

Ustawienia, które ratują nocny obraz twarzy

• Ogranicz maksymalny czas naświetlania do 1/50 lub 1/100 s. Dłuższe czasy rozmywają idącą osobę: przy 1/12 s człowiek idący 1,4 m/s przesuwa się o ponad 11 cm, czyli o kilkadziesiąt pikseli.
• Włącz Smart IR, jeśli kamera ją ma. Funkcja zmniejsza moc diod, gdy obiekt jest blisko, dzięki czemu twarz z odległości od 1 do 3 m nie zamienia się w białą plamę.
• Dodaj zewnętrzne światło przy wejściu: lampa z czujnikiem ruchu nad drzwiami pozwala nagrać twarz w kolorze i z krótkim czasem naświetlania.
• Kamery z doświetleniem światłem białym (tryb kolorowy w nocy) dają więcej szczegółów niż IR, ale tylko w zasięgu własnej lampy, zwykle od 10 do 30 m.

Ile pikseli na metr potrzebuje odczyt tablicy rejestracyjnej

Tablica rejestracyjna w Polsce ma 520 × 114 mm, a znaki mają około 80 mm wysokości. Aby człowiek odczytał numer z nagrania stojącego auta w dzień, wystarcza zwykle od 150 do 200 px/m. Automatyczny odczyt tablic (LPR, ANPR) przez kamerę lub rejestrator wymaga więcej: w praktyce od 250 do 300 px/m, co daje szerokość tablicy od 130 do 160 pikseli.

Czas naświetlania ważniejszy niż megapiksele

Auto wjeżdżające przez bramę z prędkością 15 km/h pokonuje około 4,2 m na sekundę. Przy czasie naświetlania 1/100 s przesuwa się o 4 cm, co przy 250 px/m daje rozmycie na 10 pikseli: znaki zlewają się w smugę. Przy 1/1000 s ruch wynosi 4 mm, czyli około jednego piksela. Dlatego kamery LPR pracują z bardzo krótkim czasem naświetlania i mocnym doświetleniem IR, które dodatkowo wydobywa odblaskową tablicę z prześwietlonych reflektorów. Jak zaprojektować taki punkt i połączyć go z kontrolą dostępu, opisujemy w artykule o kamerach LPR do rozpoznawania tablic rejestracyjnych.

Kąt i wysokość kamery do tablic

Kamera do tablic powinna patrzeć na auto możliwie na wprost: kąt poziomy i pionowy do tablicy nie większy niż 30 stopni. Typowy montaż to wysokość od 1 do 2 m przy wjeździe i kadr szeroki na jeden pas ruchu, czyli od 3 do 4 m. Kamera szerokokątna nad bramą rzadko spełnia te warunki, nawet przy 8 MP.

Dlaczego sama rozdzielczość kamery nie wystarczy do rozpoznania twarzy

Wynik ze wzoru to górna granica. Realna gęstość szczegółów na nagraniu spada przez kilka czynników, które często obniżają efekt o jeden poziom DORI.

Kąt patrzenia na twarz

Kamera zamontowana na 4 m nad drzwiami widzi głównie czubek głowy i daszek czapki. Do identyfikacji kąt pionowy do twarzy nie powinien przekraczać około 15 do 20 stopni, a kąt poziomy 30 stopni. W praktyce oznacza to montaż na wysokości od 2,2 do 2,7 m i kadr skierowany na osobę podchodzącą do wejścia, a nie z boku. Wskazówki dla konkretnych miejsc wokół domu zebraliśmy w poradniku o wysokości montażu kamer wokół domu.

Kompresja i strumień podglądu

Kamera zapisuje zwykle dwa strumienie: główny w pełnej rozdzielczości i pomocniczy, na przykład 640 × 360, używany do podglądu w telefonie. Jeśli rejestrator zapisuje lub aplikacja odtwarza strumień pomocniczy, kamera 4 MP daje w praktyce czterokrotnie mniej pikseli w poziomie. Podobnie działa zbyt niski bitrate: kamera 4 MP ograniczona do 1 Mb/s w H.265 wygładza twarze w ruchu. Dla kamer przy wejściach ustaw strumień główny na co najmniej od 3 do 4 Mb/s.

Światło z tyłu i jakość optyki

Wejście z jasnym niebem lub oknem za plecami zamienia twarz w ciemny kształt. Pomaga funkcja WDR (szeroki zakres dynamiki), najlepiej sprzętowa, oznaczana jako 120 dB lub więcej. Ma też znaczenie jakość obiektywu i przetwornika: tania kamera 8 MP z małą matrycą bywa mniej ostra na brzegach kadru niż porządna kamera 4 MP, więc twarz przy krawędzi obrazu traci część pikseli z wyliczenia.

Najczęstsze błędy przy planowaniu kamer do identyfikacji osób

1. Kupowanie samych megapikseli. Kamera 8 MP z obiektywem 2,8 mm identyfikuje twarz do 6,4 m. Kamera 4 MP z obiektywem 6 mm robi to do 9,8 m i generuje mniejsze pliki.
2. Jedna kamera na wszystko. Szeroki kadr na cały ogród i identyfikacja przy furtce 10 m dalej wykluczają się. Rozdziel zadania na kamerę obserwacyjną i kamerę wejściową.
3. Liczenie do granicy kadru zamiast do przejścia. Odległość do furtki, drzwi lub szlabanu jest jedyną, która ma znaczenie dla identyfikacji.
4. Montaż za wysoko. Na 4 m twarz osoby w czapce jest niewidoczna niezależnie od rozdzielczości.
5. Brak testu nocnego. Po montażu nagraj osobę idącą do wejścia po zmroku i sprawdź klatkę po klatce, czy twarz ma co najmniej 40 pikseli szerokości.
6. Odtwarzanie ze strumienia pomocniczego. Przy weryfikacji nagrania zawsze przełącz aplikację na strumień główny lub zgraj materiał z rejestratora.

Pamiętaj też o prywatności: kamera ustawiona na identyfikację nie powinna obejmować posesji sąsiada ani dużego fragmentu ulicy. Wąski kadr na własne wejście jest zarówno skuteczniejszy, jak i bezpieczniejszy prawnie.

Podsumowanie: jaka rozdzielczość kamery pozwoli rozpoznać twarz przy Twoim wejściu

Zacznij od miejsca, a nie od kamery. Zmierz odległość do przejścia, zdecyduj, czy potrzebujesz rozpoznania (125 px/m), czy identyfikacji (250 px/m, przy wejściach najlepiej 300 px/m), a potem wybierz kombinację matrycy i obiektywu z tabeli. Dla większości domów jednorodzinnych sprawdza się układ: kamera 4 MP z obiektywem 4 lub 6 mm przy furtce i drzwiach, kamera 4 MP lub 5 MP z obiektywem 2,8 mm na podwórko oraz osobna kamera z obiektywem od 6 do 12 mm na bramę wjazdową.

Lista zakupów do identyfikacji twarzy przy wejściu

• Kamera wejściowa: rozdzielczość od 4 MP, obiektyw dobrany wzorem do odległości przejścia (zwykle od 4 do 6 mm na 5 m), sprzętowy WDR, Smart IR.
• Kamera obserwacyjna: obiektyw 2,8 mm, rozdzielczość od 4 MP, montaż na rogu budynku.
• Kamera na wjazd: obiektyw zmiennoogniskowy od 2,8 do 12 mm albo stały od 6 do 12 mm, krótki czas naświetlania, przy potrzebie LPR model z funkcją odczytu tablic.
• Rejestrator lub karta pamięci zapisujące strumień główny w pełnej rozdzielczości, z zapasem przepustowości na wszystkie kamery.
• Oświetlenie wejścia: lampa z czujnikiem ruchu nad drzwiami lub furtką.

Jeśli wolisz gotowy komplet zamiast doboru każdej kamery osobno, sprawdź kategorię zestawy kamer z rejestratorem i porównaj w kartach produktów ogniskową oraz kąt widzenia z tabelą zasięgów DORI z tego poradnika. Dla miejsc, które wymagają innego obiektywu niż reszta systemu, dobierz pojedynczą kamerę z kategorii kamery WiFi, IP i LTE.

Czytaj też:

• Ogniskowa obiektywu w kamerach CCTV, WiFi, PoE i LAN: kąt widzenia i jakość obrazu
• Kamery LPR: automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych i kontrola dostępu
• Zoom optyczny czy cyfrowy: co naprawdę ma znaczenie w monitoringu