מחשבון כיסוי וזיהוי

"המצלמה מצלמת את השער, אז למה אי אפשר לזהות מי זה?" זו התלונה הנפוצה ביותר על מערכות מצלמות, ויש לה תשובה מספרית מדויקת. המחשבון הזה נותן אותה.

איך המספר הזה מחושב

כל החישוב יושב על עובדה אחת: הרזולוציה של המצלמה נפרסת על כל רוחב הפריים. ככל שהפריים רחב יותר, כך פחות פיקסלים נופלים על כל מטר, וככל שפחות פיקסלים נופלים על אדם, כך פחות תראו ממנו.

הרוחב שהמצלמה מכסה במרחק נתון הוא המרחק כפול היחס בין רוחב החיישן לאורך המוקד של העדשה. משם, הפיקסלים למטר הם מספר הפיקסלים לרוחב חלקי הרוחב המכוסה. שני מספרים, בלי הערכות.

ארבע הרמות שהתוצאה נמדדת מולן הן תקן, לא דעה. התקן האירופי EN 62676-4, המוכר בשם DORI, מגדיר אותן כך:

שימו לב לפער בין שתי השורות האחרונות. "הכרה" נשמע מספיק עד הרגע שבו צריך להראות למישהו מי זה היה, ואז מגלים שהיא לא. רוב ההתקנות הביתיות יושבות בדיוק שם.

מה לעשות עם התוצאה

אם יצאתם מתחת ל-250 בנקודה שחשובה לכם, יש שלוש דרכים לתקן, לפי סדר העלות. הזולה היא להזיז את המצלמה קרוב יותר או להוריד אותה בגובה, כי המרחק נכנס לחישוב ישירות. השנייה היא עדשה ארוכה יותר, שמגדילה את הפיקסלים למטר אבל מצמצמת את שדה הראייה, ולכן לפעמים דורשת מצלמה נוספת לכיסוי מה שנפל. השלישית והיקרה ביותר היא רזולוציה גבוהה יותר.

והטעות הנפוצה שהמחשבון חושף: מצלמה אחת רחבה שמכסה את כל החצר נותנת מספר גרוע בכל נקודה, ושתי מצלמות ממוקדות על שתי נקודות המעבר נותנות זיהוי ודאי בשתיהן, לרוב באותו תקציב. כיסוי רחב הוא לא אותו דבר ככיסוי שימושי.

ההרחבה על בחירת עדשות ומיקומים נמצאת במדריך כמות המצלמות ובמדריך מצלמות החוץ. אם התוצאה בסדר ביום אבל התמונה גרועה בלילה, החישוב הגיאומטרי אינו הבעיה, ומדריך ראיית הלילה מסביר למה. אחרי שהחלטתם על מספר נקודות, מחשבון ימי השמירה יראה כמה זמן אחורה המערכת תשמור אותן.