DORI 偵測距離是什麼？

DORI 的定義：以像素密度量度攝影機「看得幾清楚」

解像度只說明畫面總共有多少像素，並不代表攝影機在某個距離能否看清楚一個人。真正決定細節的是像素密度——即目標所在位置，每一米實際闊度平均分配到多少個像素，單位為 px/m（pixels per meter，亦寫作 PPM）。同一部攝影機，目標越遠、畫面覆蓋越闊，像素密度便越低，可辨細節亦越少。

國際標準 IEC 62676-4（Video surveillance systems for use in security applications – Part 4: Application guidelines）按操作人員的四種典型任務，定義了四個像素密度門檻，取其英文首字母合稱 DORI。主流品牌的攝影機規格書會直接列出各級對應的最遠距離，令選型時可以客觀比較，不必單憑感覺。想先了解解像度本身的分別，可參考2MP、4MP、8MP 解像度分別一頁。

四級 DORI 標準：Detect、Observe、Recognize、Identify

IEC 62676-4 定義的四級像素密度門檻如下（數值為該級別要求的最低像素密度）：

四級是遞進關係：識別距離必然短於辨認，辨認短於觀察，觀察短於偵測。同一部攝影機的四級距離，實際上是把同一條像素密度曲線切成四段——距離越近，密度越高，可完成的任務等級越高。

DORI 距離如何計算？

DORI 距離並非神秘數字，由解像度、鏡頭焦距（視角）兩項規格即可推算：

1. 確定水平像素數——例如 1080p 攝影機為 1920 像素，4K 攝影機約 3840 像素。
2. 計算目標距離下的畫面實際闊度——由鏡頭水平視角與距離按三角關係求出該距離的覆蓋闊度（米）。
3. 求像素密度——水平像素數 ÷ 畫面實際闊度（米）＝ px/m。例如 1920 像素覆蓋 6 米闊的畫面，像素密度為 320 px/m，已高於識別級門檻。
4. 對照 DORI 門檻——像素密度不低於 250 px/m 的範圍屬識別區，不低於 125 px/m 屬辨認區，如此類推，即可劃出四級距離。

由此可見，長焦距鏡頭令視角收窄、密度上升，各級距離變遠；換用更高解像度亦有同樣效果。鏡頭焦距與視角的取捨，可參考閉路電視鏡頭焦距選擇。

工程選型時的四個實用要點

DORI 與智能分析功能的關係

像素密度不僅影響人眼觀察，亦直接影響智能分析的可靠程度。人車分類偵測（SMD）、人臉分析、車牌識別等功能，都要求目標在畫面上佔有足夠像素才能穩定運作；目標太遠、像素太少時，演算法便無從判斷。因此規劃智能功能時，應把功能所需的偵測距離與攝影機的 DORI 數據一併考慮，確保目標進入有效範圍。相關原理可延伸閱讀 SMD 智能移動偵測是什麼。

另外，錄影壓縮同樣會蠶食細節：碼率不足時，即使像素密度達標，畫面亦可能因壓縮失真而無法識別。重點區域可配合 ROI 編碼 保留關鍵細節。

權威資料依據

本文核對資料：IEC 62676-4；IEC 62676-5。

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