Kamera Sistemlerinde DORI Analizi Nedir? Nasıl Yapılır?

Güvenlik kamerası seçerken yalnızca megapiksel değeri, gece görüş mesafesi veya kamera modeli üzerinden karar vermek, güvenlik projesinin gerçek ihtiyaçlarını karşılamak için yeterli değildir. Önemli olan, kameranın belirli bir mesafedeki insanı veya nesneyi hangi ayrıntı seviyesinde görüntüleyebildiğidir.

Örneğin 8 megapiksel çözünürlüğe sahip geniş açılı bir kamera, büyük bir alanı görüntüleyebilir. Ancak görüntünün uzak bölümündeki bir kişinin kimliğini belirlemek için yeterli ayrıntıyı sağlayamayabilir. Buna karşılık daha düşük çözünürlüklü, uygun lensle konumlandırılmış bir kamera, belirli bir noktada daha yüksek görüntü ayrıntısı sunabilir.

Bu noktada DORI analizi ve piksel yoğunluğu (PPM) hesabı, CCTV projelendirmesinin temel değerlendirme araçları arasında yer alır.

DORI yaklaşımı, kameranın hangi mesafede ne kadar görüntü ayrıntısı sağlayabileceğini anlamaya yardımcı olur. Ancak 2025 yılında yenilenen IEC 62676-4 standardıyla birlikte piksel yoğunluğu sınıflandırmasında önemli değişiklikler yapılmıştır.

DORI Analizi Nedir?

DORI, İngilizce dört kavramın baş harflerinden oluşur:

• D – Detection: Tespit etme

• O – Observation: Gözlemleme

• R – Recognition: Tanıma

• I – Identification: Kimlik belirleme

Bu yaklaşım, güvenlik kamerasından elde edilen görüntülerin belirli operasyonel amaçlar için yeterli ayrıntıya sahip olup olmadığını değerlendirmek üzere kullanılır.

DORI, özellikle IEC 62676-4:2014 standardındaki piksel yoğunluğu yaklaşımıyla yaygınlaşmış ve güvenlik kamerası üreticilerinin teknik veri sayfalarında uzun yıllardır kullanılmıştır.

Temel amaç, kameranın yalnızca bir alanı görüntülemesini değil, güvenlik görevi açısından gerekli bilgiyi sağlayabilmesini değerlendirmektir.

DORI Analizindeki Dört Temel Seviye

1. Detection – Tespit Etme

Detection, görüntü içerisinde bir insanın veya ilgili nesnenin var olup olmadığının belirlenebilmesini ifade eder.

Bu seviyede kişinin yüzü, kimliği veya ayrıntılı fiziksel özelliklerinin görülmesi beklenmez.

Örneğin fabrika çevresinde bir kişinin bulunduğunun tespit edilmesi bu seviyeye örnek gösterilebilir.

Klasik referans piksel yoğunluğu: 25 PPM.

2. Observation – Gözlemleme

Observation, görüntüdeki kişilerin sayısının, hareketlerinin ve bazı ayırt edici özelliklerinin gözlemlenebilmesini ifade eder.

Örneğin bir otoparkta kişilerin hangi yönde hareket ettiği veya hangi bölgede bulunduğu değerlendirilebilir.

Bu seviyede kişinin kimliğinin kesin olarak belirlenmesi hedeflenmez.

Klasik referans piksel yoğunluğu: yaklaşık 63 PPM.

3. Recognition – Tanıma

Recognition, görüntüdeki bir kişinin daha önce görülmüş veya bilinen bir kişiyle aynı olup olmadığının değerlendirilmesine yönelik ayrıntı seviyesidir.

Örneğin bir bina girişindeki kişinin daha önce karşılaşılan bir kişiyle eşleştirilmesi amacıyla görüntünün incelenmesi düşünülebilir.

Ancak bu seviye, tanımadığınız bir kişinin kimliğinin kesin olarak belirlenmesini garanti etmez.

Klasik referans piksel yoğunluğu: 125 PPM.

4. Identification – Kimlik Belirleme

Identification, bir kişinin kimliğinin görüntü üzerinden belirlenebilmesi için hedeflenen ayrıntı seviyesini ifade eder.

Özellikle bina girişleri, kritik güvenlik noktaları ve olay sonrası incelemelerde önemli olabilir.

Bununla birlikte belirtilen piksel yoğunluğuna ulaşılması, tek başına kimlik belirlemenin kesin olarak mümkün olacağı anlamına gelmez.

Klasik referans piksel yoğunluğu: 250 PPM.

Klasik DORI Seviyeleri ve PPM Değerleri

Bu değerler IEC 62676-4:2014 yaklaşımıyla ilişkilidir ve eski standardı temel alan teknik dokümanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Önemli: Bu tablodaki değerler, IEC 62676-4:2025 standardının yeni yedi seviyeli sınıflandırmasıyla karıştırılmamalıdır.

PPM Nedir? DORI Hesabı Nasıl Yapılır?

PPM, Pixels Per Meter ifadesinin kısaltmasıdır ve metre başına düşen piksel sayısını belirtir.

Güvenlik kamerasının belirli bir mesafede görüntülediği yatay alanın genişliği ile görüntünün yatay çözünürlüğü kullanılarak hesaplanabilir.

PPM = Yatay piksel sayısı / Görüntülenen alanın yatay genişliği (metre)

Bu formül, sahadaki görüntü ayrıntısını değerlendirmek için kullanılan temel hesaplama yöntemlerinden biridir.

Örnek 1: 8 Megapiksel Kamera ile PPM Hesaplama

3840 × 2160 piksel çözünürlüğe sahip bir kamera düşünelim.

Kamera, değerlendirme yapılacak mesafede yatay olarak 16 metre genişliğinde bir alanı görüntülüyor olsun.

PPM = 3840 / 16 = 240 PPM

Bu durumda görüntünün belirtilen kesitindeki hesaplanan yatay piksel yoğunluğu 240 PPM olur.

Klasik DORI kriterleri açısından değerlendirildiğinde:

• Detection için belirtilen 25 PPM seviyesinin üzerindedir.

• Observation için belirtilen yaklaşık 63 PPM seviyesinin üzerindedir.

• Recognition için belirtilen 125 PPM seviyesinin üzerindedir.

• Identification için belirtilen 250 PPM seviyesinin altındadır.

Dolayısıyla bu örnekteki piksel yoğunluğu, eski DORI modelindeki Identification eşiğine ulaşmaz.

Ancak yeni IEC 62676-4:2025 sınıflandırmasında 240 PPM değeri, Perceive için belirtilen 125 PPM eşiğini geçerken Characterize için belirtilen 250 PPM seviyesinin altında kalır.

Örnek 2: Aynı Kamerayla Daha Dar Bir Alan Görüntülenirse

Aynı kamera bu kez yatay olarak 10 metre genişliğinde bir alanı görüntülesin.

PPM = 3840 / 10 = 384 PPM

Bu durumda piksel yoğunluğu 384 PPM olur.

Yalnızca sayısal eşikler açısından eski DORI modelindeki Identification seviyesi aşılır. Yeni 2025 sınıflandırmasında ise Characterize eşiği aşılır ancak Validate için gereken 500 PPM seviyesine ulaşılmaz.

Bu iki örnek, kamera çözünürlüğü değişmediği hâlde görüntülenen alan daraldıkça piksel yoğunluğunun artabileceğini göstermektedir.

Yüksek çözünürlük tek başına yeterli değildir. Kamera lensi, görüş alanı ve hedef mesafesi birlikte değerlendirilmelidir.

Kamera Lensinin DORI Analizine Etkisi

Kamera lensi, sensörün hangi genişlikteki alanı görüntüleyeceğini belirleyen temel bileşenlerden biridir.

Geniş açılı lensler daha büyük alanları kapsayabilirken, dar açılı lensler belirli mesafelerde daha yüksek piksel yoğunluğu elde edilmesine yardımcı olabilir.

Örneğin aynı görüntü çözünürlüğüne sahip iki kamera düşünelim:

• Birinci kamera geniş açılı lensle büyük bir otoparkı görüntülüyor.

• İkinci kamera daha dar açılı lensle otoparkın giriş kapısına odaklanıyor.

İkinci kamera, giriş kapısı bölgesinde daha yüksek piksel yoğunluğu sağlayabilir.

Bu nedenle lens seçimi sırasında şu parametreler birlikte incelenmelidir:

• Görüntü sensörünün fiziksel boyutları.

• Lensin odak uzaklığı.

• Yatay ve dikey görüş açıları.

• Kameranın montaj yüksekliği.

• Hedefin kameraya olan mesafesi.

• Görüntülenmesi gereken alanın genişliği.

• Lens bozulmaları ve optik performans.

Görüş Açısı ve Mesafe Arasındaki İlişki

Basitleştirilmiş doğrusal perspektif modelinde, belirli bir mesafedeki yatay görüş genişliği şu şekilde hesaplanabilir:

Görüş genişliği = 2 × Mesafe × tan(Yatay görüş açısı / 2)

Ardından görüntünün yatay piksel sayısı bu genişliğe bölünerek yaklaşık PPM değeri bulunabilir.

Bu geometrik hesaplama ideal koşullara dayanır. Geniş açılı veya fisheye lenslerdeki bozulmalar, görüntü düzeltme işlemleri ve kameranın görüş doğrultusu gerçek piksel dağılımını etkileyebilir.

DORI Mesafesi Nedir?

DORI mesafesi, kamera üreticilerinin teknik dokümanlarında belirli görüntü ayrıntısı seviyelerine karşılık gelen mesafeleri tanımlamak için kullandıkları bir terimdir.

Örneğin bir kameranın teknik veri sayfasında dört farklı DORI mesafesi bulunabilir.

Bu mesafeler, belirli lens ve çözünürlük koşulları için hesaplanan yaklaşık değerlerdir.

Dikkat edilmesi gereken önemli nokta şudur:

DORI mesafesi, kameranın o uzaklıkta her koşulda başarılı görüntü veya güvenilir kimlik bilgisi sağlayacağını garanti etmez.

Özellikle düşük aydınlatma, hareket, kamera titreşimi, görüntü sıkıştırması ve optik performans hesaplanan mesafelerdeki gerçek görüntü kalitesini etkileyebilir.

PTZ kameralarda belirtilen DORI mesafelerinin hangi optik yakınlaştırma konumu için hesaplandığı ayrıca incelenmelidir.

IEC 62676-4:2025 ile DORI Yaklaşımında Neler Değişti?

CCTV projelendirmesinde önemli bir gelişme, IEC 62676-4 standardının 2025 yılında ikinci baskısıyla güncellenmesidir.

IEC 62676-4:2025, 9 Ekim 2025 tarihinde yayımlanmıştır ve önceki 2014 baskısının yerini alan önemli teknik değişiklikler içermektedir.

Yeni sürümde piksel yoğunluğu seviyeleri yeniden tanımlanmış ve yedi farklı operasyonel görüntü ayrıntısı seviyesi oluşturulmuştur.

Yeni IEC 62676-4:2025 Piksel Yoğunluğu Seviyeleri

Yeni sınıflandırmada düşük piksel yoğunluğu gerektiren görevler ile daha yüksek ayrıntı gerektiren görevler iki farklı grup altında ele alınmaktadır.

LPDO (Low Pixel Density Object) grubunda Overview, Outline ve Discern seviyeleri bulunur.

HPDO (High Pixel Density Object) grubunda ise Perceive, Characterize, Validate ve Scrutinize seviyeleri yer alır.

Özellikle Validate ve Scrutinize seviyeleri, daha ayrıntılı görsel değerlendirme gereksinimlerine yöneliktir.

Eski DORI seviyeleriyle yeni seviyelerin bazıları aynı sayısal PPM değerlerini taşısa bile operasyonel tanımları birebir eşdeğer değildir.

Bu nedenle eski DORI sistemindeki 250 PPM Identification ile yeni sistemdeki 250 PPM Characterize seviyesi aynı teknik hedef olarak yorumlanmamalıdır.

Yeni projelerde uygulanabilir standardın ilgili sürümü, hedeflenen operasyonel görev ve gerekli görüntü doğrulama koşulları birlikte değerlendirilmelidir.

DORI Analizi Hangi Alanlarda Kullanılır?

Fabrika ve Endüstriyel Tesisler

Fabrikalarda çevre güvenliği, üretim alanları, araç kapıları ve kritik ekipman bölgeleri için farklı görüntü ayrıntısı gereksinimleri bulunabilir.

Örneğin çevre hattında hareketin tespit edilmesi yeterli olabilirken, personel girişindeki belirli bir noktada daha ayrıntılı görüntü gerekebilir.

Bankalar ve Finans Kuruluşları

Bina girişleri, işlem alanları, ATM çevresi ve belirli güvenlik noktaları farklı görüntüleme ihtiyaçlarına sahiptir.

Kamera seçimi yalnızca ortam büyüklüğüne göre değil, elde edilmesi gereken görüntü ayrıntısına göre yapılmalıdır.

Alışveriş Merkezleri

AVM girişleri, ortak alanlar, otoparklar ve servis bölgelerinde farklı operasyonel ihtiyaçlar bulunur.

Genel ziyaretçi hareketlerinin izlenmesiyle belirli bir olayın ayrıntılı incelenmesi aynı kamera yerleşimiyle karşılanamayabilir.

Site ve Konut Güvenliği

Site girişlerinde araç hareketlerinin genel olarak izlenmesi ile belirli bir noktada kişi veya araç ayrıntılarının incelenmesi farklı lens ve görüntü yoğunluğu gereksinimleri oluşturur.

Depolar ve Lojistik Merkezleri

Depo girişleri, yükleme alanları ve geniş raf koridorları farklı kamera yerleşimleri gerektirebilir.

Fiziksel engeller, kamera yüksekliği ve hedef mesafesi hesaplamaya dahil edilmelidir.

DORI ve PPM Hesabında Sık Yapılan Hatalar

Yalnızca Megapiksel Değerine Göre Kamera Seçmek

8 MP bir kamera her koşulda 4 MP kameradan daha başarılı görüntü sağlayacak anlamına gelmez.

Görüntünün hedef bölgede kaç piksele sahip olduğu ve optik kalite birlikte değerlendirilmelidir.

Görüş Açısını Dikkate Almamak

Geniş bir alanın görüntülenmesi, o alanın tamamında yüksek piksel yoğunluğu elde edildiği anlamına gelmez.

Üreticinin DORI Mesafesini Kesin Performans Değeri Olarak Kabul Etmek

Teknik dokümanda belirtilen mesafe, çoğunlukla belirli varsayımlara dayalı hesaplamadır.

Gerçek performans saha koşullarında değerlendirilmelidir.

Gece Performansını Hesaba Katmamak

Gündüz elde edilen görüntü ayrıntısı, gece aynı kalitede olmayabilir.

Yetersiz ışık, hareket bulanıklığı, infrared aydınlatma sınırları ve görüntü gürültüsü algılanabilir ayrıntıyı azaltabilir.

Kayıt Çözünürlüğünü Göz Ardı Etmek

Kamera yüksek çözünürlükte görüntü üretebilir. Ancak kayıt cihazının daha düşük çözünürlükte kayıt yapması durumunda sonradan incelenen görüntü daha az ayrıntı içerir.

Bu nedenle kamera, kayıt cihazı, kullanılan video akışı ve izleme ekranı bir bütün olarak değerlendirilmelidir.

Görüntü çözünürlüğü ve kayıt cihazlarının temel özellikleriyle ilgili daha fazla bilgi için GüvenlikOnline'ın En İyi Dijital Kayıt Cihazı başlıklı makalesi incelenebilir.

Video Analitiği ile DORI Kriterlerini Aynı Kabul Etmek

DORI ve IEC 62676-4'teki yeni görüntü ayrıntısı seviyeleri, öncelikle görüntünün insan operatör tarafından yorumlanmasına yönelik kriterlerdir.

Yapay zekâ destekli nesne tespiti, yüz tanıma veya plaka tanıma gibi uygulamalarda performans, kullanılan algoritmaya ve sistemin özel teknik gereksinimlerine bağlıdır.

Bu nedenle yalnızca PPM değerine bakılarak herhangi bir yapay zekâ uygulamasının doğruluğu garanti edilemez.

Profesyonel CCTV Projelerinde DORI Analizi Nasıl Yapılmalı?

Sağlıklı bir kamera projesi için aşağıdaki mühendislik süreci uygulanmalıdır.

1. Güvenlik ve Görüntüleme Amacı Belirlenmeli

Kameranın hangi güvenlik görevini yerine getireceği tanımlanmalıdır.

Genel alan takibi, hareketin gözlemlenmesi, kişinin tanınması veya belirli ayrıntıların incelenmesi farklı ihtiyaçlardır.

2. Saha Keşfi Yapılmalı

Kamera konumları, montaj yükseklikleri, hedef mesafeleri, aydınlatma koşulları ve fiziksel engeller belirlenmelidir.

3. Kamera ve Lens Alternatifleri Değerlendirilmeli

Farklı çözünürlük, sensör ve lens kombinasyonlarının görüntü genişliği ile piksel yoğunluğu hesaplanmalıdır.

4. İlgili Standart ve Piksel Yoğunluğu Kriterleri Seçilmeli

Eski sistemlerin değerlendirilmesinde klasik DORI değerleriyle karşılaşılabilir.

Yeni sistemlerde ise IEC 62676-4:2025 ve projeye uygulanabilir ulusal standart gereklilikleri dikkate alınmalıdır.

5. Gerçek Ortamda Görüntü Doğrulaması Yapılmalı

Projede hedeflenen alanlar, gerçek kamera görüntüsü üzerinden incelenmelidir.

Gündüz, gece ve gerekli diğer çalışma koşullarında görüntü ayrıntısının yeterli olup olmadığı kontrol edilmelidir.

6. Sonuçlar Kayıt Altına Alınmalı

Kamera konumu, lens ayarı, çözünürlük, hedef mesafesi, hesaplanan PPM ve saha testi sonuçları proje dokümantasyonunda belirtilmelidir.

Bu yaklaşım yalnızca kurulum kalitesini artırmakla kalmaz, daha sonra yapılacak bakım ve sistem değişiklikleri için de teknik referans oluşturur.

DORI Analizi İçin Teknik Kontrol Listesi

• Kameranın görev ve görüntüleme amacı tanımlandı mı?

• Hedef mesafe ve görüntülenen alan genişliği ölçüldü mü?

• Kamera ve lens kombinasyonu doğrulandı mı?

• Yatay piksel çözünürlüğü ve PPM hesaplandı mı?

• Uygulanabilir IEC 62676-4 sürümü belirlendi mi?

• Hedef bölgedeki görüntü ayrıntısı yeterli mi?

• Gece ve düşük aydınlatma performansı kontrol edildi mi?

• Kayıt cihazının çözünürlük ve görüntü kalitesi doğrulandı mı?

• Görüş açısı, lens bozulmaları ve fiziksel engeller değerlendirildi mi?

• Saha testleri ve devreye alma sonuçları belgelendi mi?

Bu kontrol listesi bir mühendislik değerlendirme aracıdır. Tek başına ürün veya proje uygunluk belgesi yerine geçmez.

Sık Sorulan Sorular

DORI analizi ne işe yarar?

DORI analizi, güvenlik kameralarının belirli mesafelerde hangi görüntü ayrıntısını sağlayabileceğini değerlendirmeye yardımcı olur. Özellikle kamera çözünürlüğü, lens ve görüş alanının projelendirilmesinde kullanılır.

DORI analizi için kaç PPM gerekir?

Klasik DORI yaklaşımında Detection 25 PPM, Observation yaklaşık 63 PPM, Recognition 125 PPM ve Identification 250 PPM olarak kullanılır. Ancak IEC 62676-4:2025 ile yeni yedi seviyeli sınıflandırma getirilmiştir.

8 MP kamera kaç metreden yüz tanır?

Tek bir mesafe verilemez. Lens, görüş açısı, hedefin görüntü üzerindeki piksel sayısı, aydınlatma ve diğer görüntüleme koşulları değerlendirilmelidir.

250 PPM kimlik tespiti için yeterli midir?

Eski DORI yaklaşımında 250 PPM, Identification seviyesinin referans değeridir. Ancak gerçek kimlik belirleme başarısını garanti etmez. Yeni IEC 62676-4:2025 sınıflandırmasında da 250 PPM farklı bir operasyonel kategoriye karşılık gelir.

DORI analizi ile yapay zekâ nesne algılama aynı şey midir?

Hayır. DORI yaklaşımı görüntü ayrıntısının değerlendirilmesine yöneliktir. Yapay zekâ algoritmalarının algılama doğruluğu ayrıca test edilmelidir.

Sonuç: Kamera Sayısından Önce Görüntü Kalitesi Planlanmalı

DORI analizi ve piksel yoğunluğu hesaplamaları, güvenlik kamerası projelerinde doğru ekipman seçiminin önemli bileşenleridir.

Yalnızca kamera çözünürlüğüne veya üreticinin belirttiği maksimum algılama mesafesine bakılması, proje ihtiyaçlarını değerlendirmek için yeterli değildir.

Doğru CCTV tasarımı; güvenlik ihtiyacının belirlenmesi, uygun lens ve kamera seçimi, piksel yoğunluğu hesabı ve gerçek saha koşullarında görüntü doğrulamasının birlikte yapılmasını gerektirir.

IEC 62676-4:2025 ile güncellenen görüntü ayrıntısı kriterleri de bu yaklaşımın önemini artırmaktadır.

Başarılı bir güvenlik kamerası projesinin amacı yalnızca daha fazla alanı görüntülemek değil, gereken noktada, gereken ayrıntıyı, güvenilir ve doğrulanabilir şekilde elde etmektir.