PPM у відеоспостереженні: як правильно підібрати об’єктив

Відеоспостереження — інструмент, від якого очікують максимальної інформативності. Але на практиці нерідко трапляється інша ситуація: камера записує події, але деталі залишаються нерозбірливими. Розмиті обличчя, нечіткі номери авто — типові наслідки неправильно підібраного об’єктива та ігнорування простих розрахунків.

У світі відеоспостереження є базове правило: камера повинна давати потрібну щільність пікселів у зоні, де відбувається подія. Цей параметр називається PPM (Pixels Per Meter).

Давайте розберемося, що це таке і як уникнути типових помилок.

HFOV: як кут огляду впливає на результат

Почнемо з іншого важливого терміна — HFOV (Horizontal Field of View), тобто горизонтального кута огляду. Це те, наскільки «широко» дивиться ваша камера.

Якщо об’єктив має коротку фокусну відстань (наприклад, 2.8 мм), кут огляду буде дуже широким — понад 100°. Ви охопите одразу велику територію, але дрібні деталі «розтягнуться» і втратять чіткість.

Якщо ж об’єктив довший (8–12 мм), навпаки: кут звужується, ви бачите меншу ділянку, зате значно чіткіше.

Цей компроміс можна уявити як різницю між панорамним фото на смартфон і знімком з оптичним зумом. На першому видно «все і одразу», але дрібниці губляться. На другому — тільки потрібний фрагмент, зате кожна деталь на місці.

PPM: пікселі вирішують усе

Тепер головне. PPM (Pixels Per Meter) — це показник, скільки пікселів камери відповідає одному метру сцени. Саме він визначає, чи побачите ви людину просто як силует, чи зможете впевнено ідентифікувати обличчя.

Розрахунок дуже простий:

PPM = горизонтальна роздільна здатність камери / ширина сцени.

Приклад: камера Full HD (1920 px) «дивиться» на ширину сцени 20 метрів.
1920 ÷ 20 = 96 PPM. Це означає, що для кожного метра зображення є 96 пікселів. І цього вистачає для впевненого розпізнавання облич на вході до офісу.

Скільки PPM потрібно в реальності

Щоб не гадати, існують орієнтовні пороги PPM, які вже давно використовуються в індустрії:

• 25–40 PPM — підходить для загального огляду, відстеження руху чи контролю натовпу. Людей видно, але без деталей.
• 80–120 PPM — достатньо для впевненого розпізнавання облич та класифікації «людина чи авто».
• 160+ PPM — забезпечує ідентифікацію особи, читання номерних знаків навіть у поганих умовах.
• 250+ PPM — рівень «forensic», коли відео можна використовувати як доказ у суді.

Цифри прості, але критично важливі. Якщо ваша камера дає лише 30 PPM на парковці, сподіватися, що вдасться розібрати номер авто — марно.

DORI: міжнародний стандарт оцінки якості зображення

Окрім розрахунків PPM у відеоспостереженні застосовується також міжнародний стандарт DORI (Detect – Observe – Recognize – Identify), визначений у IEC EN 62676-4. Він допомагає формалізувати очікуваний результат від камери залежно від задачі.

• Detect (Виявлення): достатня якість, щоб зафіксувати факт присутності людини чи об’єкта.
• Observe (Спостереження): можливість відстежити дії чи поведінку об’єкта.
• Recognize (Розпізнавання): дозволяє зрозуміти, чи це знайома особа, відрізнити людину від іншої.
• Identify (Ідентифікація): чітке підтвердження особи або впевнене зчитування номерного знака.

Рекомендовані пороги DORI

• Detect — ~25 PPM
• Observe — ~62 PPM
• Recognize — ~125 PPM
• Identify — ~250 PPM

Ця методика часто використовується у проєктуванні систем. Якщо термін «96 PPM» для більшості звучить абстрактно, то формулювання «камера надає рівень Recognize» зрозуміле навіть без технічних знань.

Вплив відстані: мегапікселі без правильної оптики і дистанції не працюють

При проєктуванні систем відеоспостереження часто роблять ставку на камери з більшою кількістю мегапікселів, сподіваючись, що це гарантує чітке зображення. Але вирішальним фактором є не лише роздільна здатність, а й відстань до об’єкта.

Чим далі об’єкт від камери, тим ширшу сцену вона охоплює. Відповідно, кількість пікселів, яка припадає на кожен метр, стрімко зменшується. У результаті навіть 4К- або 8Мп-камера може виявитися марною, якщо стоїть занадто далеко.

Щоб уникнути цієї проблеми, варто:

• розташовувати камери ближче до критичних зон (входи, ворота, каси);
• підбирати фокусну відстань відповідно до задачі: ширококутні (2.8–4 мм) для огляду, телеоб’єктиви (8–12 мм) для ідентифікації;
• використовувати варіфокальні рішення, які дозволяють адаптувати кут огляду під конкретну сцену.

  ---

Приклади для різних об’єктивів

Тут важливо додати: усі розрахунки наведені для дистанції 10 метрів. Якщо відстань більша — PPM пропорційно падає.

ТОП-5 критичних помилок при виборі об’єктива

1. «Ширше — краще».
   Багато хто вважає, що широкий кут огляду автоматично означає кращий контроль території. Насправді все навпаки: що ширший кут, то менше пікселів припадає на одиницю площі. У результаті ви бачите всю територію, але дрібні деталі — обличчя чи номер авто — стають нерозбірливими. Для великих площ це може бути прийнятно, але для критичних зон (входи, каси, ворота) широкий об’єктив робить систему малоефективною.
   
   
2. Ігнорування PPM.
   Найбільша помилка — встановлювати камери «на око», без попередніх розрахунків. У критичний момент, коли потрібно відновити події, виявляється, що щільність пікселів (PPM) занадто низька і неможливо отримати доказовий матеріал. Це те, що перетворює дорогу систему на простий «моніторинг руху» замість засобу ідентифікації.
   
   
3. Неправильний об’єктив для задачі.
   Ширококутний об’єктив 2.8 мм добре підходить для загального огляду, але абсолютно не придатний для ідентифікації осіб чи номерів. Якщо така камера встановлена на вході до офісу, вона дає лише силуети замість чіткого зображення. Для таких завдань потрібні телеоб’єктиви або щонайменше 6–8 мм.
   
   
4. Не врахована відстань.
   Навіть 4К-камера з високою роздільною здатністю не покаже потрібних деталей, якщо об’єкт знаходиться занадто далеко. При великій відстані ширина сцени зростає, а PPM стрімко падає. Тобто головна проблема — не в кількості мегапікселів, а у співвідношенні відстані та кута огляду.
   
   
5. Економія на оптиці.
   Бюджетні об’єктиви часто мають спотворення, хроматичні аберації, слабку світлочутливість. Це призводить до втрати різкості, «замилених» країв або поганої роботи вночі. Навіть якщо камера якісна, дешевий об’єктив зведе нанівець усі її переваги. У довгостроковій перспективі це обійдеться дорожче, ніж одразу інвестувати у професійну оптику.

Чек-лист перед монтажем

1. Визначте завдання: огляд чи ідентифікація.
2. Заміряйте ключові відстані в зоні.
3. Порахуйте потрібний PPM.
4. Оберіть фокусну відстань, що його забезпечує.
5. Перевірте кут огляду для вашої сцени.
6. Додайте запас для можливого масштабування.

Висновок

У системах відеоспостереження головне не просто «бачити», а бачити правильно. Саме PPM визначає, чи стане відео доказом у справі, чи залишиться просто красивою картинкою.

Тому перед тим, як обирати камери «на око», варто зробити кілька простих розрахунків. Це займає 5 хвилин, але економить тисячі і головне — дає впевненість, що система справді виконує свою задачу.

❓ FAQ: Часті питання про PPM і вибір об’єктива

Що таке PPM у камерах відеоспостереження?
PPM (Pixels Per Meter) — це кількість пікселів, які припадають на один метр сцени. Від цього показника залежить, чи зможе камера розпізнати обличчя, номер авто чи інші деталі.

Скільки PPM потрібно для розпізнавання облич?
Для впевненого розпізнавання потрібно від 80 до 120 PPM. Для ідентифікації особи чи читання номерів — від 160 PPM і вище.

Чому Full HD камера іноді «не бачить» деталей?
Роздільна здатність — лише частина рівняння. Якщо камера встановлена занадто далеко і ширина сцени велика, щільність пікселів (PPM) падає, і навіть Full HD чи 4K не допоможуть.

Як підібрати об’єктив для відеоспостереження?
Спершу визначте завдання (огляд чи ідентифікація), заміряйте відстань до об’єкта, розрахуйте потрібний PPM і підберіть фокусну відстань, яка його забезпечить. Для великих площ підходять ширококутні об’єктиви (2.8–4 мм), для входів і номерів авто — телеоб’єктиви (8–12 мм).

Чи можна розрахувати все самостійно?
Так, для швидких оцінок достатньо простих формул: HFOV = 2 × arctan(W / (2f)) і PPM = горизонтальна роздільна здатність ÷ ширина сцени.