DORI 기준을 사용하여 Omada 카메라의 초점 거리에 따라 최적의 시야 거리를 결정하는 방법

목차

소개

DORI 기준 설명

감지

관찰

인식

식별

DORI에 영향을 미치는 주요 요소

초점 거리

해상도

기타 영향 요인

다양한 초점 거리별 최적 시야 범위

참고 표: 초점 거리 대 DORI 거리

시나리오 #1: 광범위 지역 모니터링 (예: 주차장)

시나리오 #2: 출입구 얼굴 인식

선택 및 적용 가이드

결론

소개

DORI는 Detection(감지), Observation(관찰), Recognition(인식), Identification(식별)의 약자로, IEC EN62676-4:2015 국제 표준을 기반으로 카메라의 시야 범위를 평가하기 위해 맞춤 설계된 참조 기준입니다. 이 측정 방법은 일반적으로 PPM(미터당 픽셀 수)으로 표현되며, 카메라로부터 특정 거리에서 1미터 너비 내 픽셀 수를 정의합니다. 이러한 PPM 값을 활용하여 카메라의 센서/렌즈 조합을 객관적으로 평가할 수 있으며, 각 카메라의 장거리 확대 능력을 공정하게 비교하고 고객의 성능 요구 사항 충족 여부를 검증할 수 있습니다.

DORI 기준 설명

DORI 표준은 감지(Detection), 관찰(Observation), 인식(Recognition), 식별(Identification)의 네 가지 구분된 수준을 포함합니다. 각 수준은 특정 PPM 값으로 정의되며, 서로 다른 사용 사례에 적합합니다.

감지

감지 수준은 25 PPM으로 설정되어 사람이나 차량의 존재를 신뢰성 있고 간단하게 판단할 수 있지만, 세부 사항은 거의 식별할 수 없습니다.

관찰

관찰 수준은 62 PPM으로 설정되어 개별 인물의 독특한 의복이나 고유한 신체적 특징과 같은 구별 가능한 세부 사항을 제공합니다. 이 수준은 또한 사건 주변 활동에 대한 더 넓은 시야를 제공하여 상황을 파악하고 종합적인 사건 분석에 도움을 줍니다.

인식

인식 수준은 125 PPM으로 설정되어 영상에 나타난 인물이 이전에 관찰된 사람과 동일한지 높은 확률로 확인하는 것을 목표로 합니다.

식별

식별 기준은 250 PPM의 표준으로 정의되어 개인을 명확하게 식별할 수 있습니다. 이 수준의 선명도는 합리적인 의심 없이 사람의 신원을 확인할 수 있을 정도로 정밀하여, 특히 고보안 상황과 수사에 유용합니다.

DORI에 영향을 미치는 주요 요소

DORI의 효과는 주로 초점 거리와 해상도라는 여러 기술적 요소에 의해 영향을 받습니다.

초점 거리

같은 수준에서, 더 긴 렌즈나 더 작은 센서는 시야각이 좁아지고, 더 짧은 렌즈나 더 큰 센서는 더 넓은 시야를 제공합니다. 따라서 더 긴 초점 거리는 더 먼 거리를 볼 수 있게 하며, 이는 같은 1m 크기의 물체가 더 긴 초점 거리의 카메라에서 더 먼 거리에서도 같은 PPM을 달성할 수 있음을 의미합니다. 따라서 주어진 DORI 효과를 위해 긴 초점 거리 카메라는 더 멀리 볼 수 있지만, 동시에 시야각은 더 제한적입니다.

해상도

또한, 장거리 카메라의 성능에 영향을 미치는 또 다른 주요 요소는 센서 해상도로, 이는 카메라 시야 내에서 캡처되는 세부 수준을 결정합니다. 예를 들어, 2MP 카메라와 8MP 카메라는 해상도 차이가 4배입니다. 이는 약 1미터 거리에서 8MP 카메라가 2MP 카메라보다 4배 더 많은 픽셀로 장면을 더 선명하게 표현할 수 있음을 의미합니다. 마찬가지로, 같은 PPM 값에서 8MP 카메라는 더 먼 거리에서 관찰할 수 있습니다.

기타 영향

렌즈 품질, 조명 조건, 센서 감도와 같은 기타 요소들도 최종 이미지 품질과 DORI 성능에 영향을 줄 수 있지만, 초점 거리와 해상도가 가장 중요합니다.

다양한 초점 거리에 따른 최적 시청 거리

초점 거리, 해상도, DORI 수준 간의 관계를 이해하면 특정 감시 시나리오에 가장 적합한 카메라 모델을 선택할 수 있습니다.

참고 표: 초점 거리 대 DORI 거리

아래는 다양한 Omada 카메라의 DORI 목록입니다. 이 표를 참고하여 처음에 적합한 카메라 모델을 필터링하고 선택할 수 있습니다.

참고:

각 값은 해당 해상도와 초점 거리로 카메라가 해당 DORI 수준을 달성할 수 있는 최대 거리(미터)를 나타냅니다.

시나리오 #1: 광역 모니터링 (예: 주차장)

감시 구역이 넓고 멀리서 사람이나 차량의 형태만 포착하면 되는 경우, 관찰(Observation) 수준이 적합한 카메라 모델 선택에 적합합니다. 장면에 필요한 커버리지와 DORI 수준을 제공하는 카메라와 초점 거리를 선택하세요.

시나리오 #2: 출입구 얼굴 인식

얼굴 감시처럼 얼굴의 선명한 이미지가 필요한 경우, 식별(Identification) 수준에 따라 적절한 카메라를 선택하는 것이 이상적입니다. 마찬가지로 주차장 등에서 선명한 번호판 정보가 필요한 경우에도 식별 수준의 카메라 선택이 권장됩니다.

선택 및 적용 가이드

• 먼저 감시 장면의 유형과 크기에 따라 필요한 DORI 이미지 품질을 설정하세요.
• 탐지, 관찰, 인식 또는 식별 중 필요한 수준을 결정하고, DORI 수준과 표를 참고하여 적절한 초점 거리와 해상도를 선택하세요.
• 추가 기능이 필요한 경우, 이러한 특정 요구 사항을 고려하여 카메라의 DORI 수준을 필요에 따라 높이세요.
• 사용 목적과 감시 구역에 필요한 시야각에 따라 적합한 초점 거리와 모델을 선택하세요.

결론

DORI 기준은 다양한 감시 요구에 맞는 카메라 성능을 명확하고 정량적으로 비교할 수 있는 방법을 제공합니다. 초점 거리와 해상도 같은 주요 요소를 이해하고 DORI 표를 참고하면, 어떤 시나리오에서도 효과적이고 신뢰할 수 있는 모니터링을 위해 최적의 카메라 모델과 구성을 선택할 수 있습니다.

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이 문서에는 기계 번역이 적용되었으며, 정확한 내용을 확인하려면 원본 영문 문서를 참고하시기 바랍니다.