CCTVにおけるピクセル密度
画素密度（PPM）は画質を決め、顔を識別できるか、ナンバープレートを読めるか、それとも動きを検知できるだけかを左右します。この重要な指標を理解しましょう。
画素密度とは？
画素密度はメートルあたりのピクセル数（PPM）で表し、カメラから一定の距離において、メートルごとに何ピクセル分の映像解像度があるかを示します。PPMが高いほど細部まで映ります。
PPMは次の式で計算します： PPM = Horizontal Pixels / FOV Width at distance (in meters)
画素密度は距離を考慮するため、単純な解像度よりも役に立ちます。30メートル先の4MPカメラの実効PPMは、5メートル先の2MPカメラより低くなります。
画素密度とDORIレベル
DORI規格（Detection、Observation、Recognition、Identification）は画素密度に基づいています。各レベルには決められたPPMが必要です：
| DORIレベル | 最小PPM | 説明 |
|---|---|---|
| 検知 | 25+ PPM | 何かが存在することが分かる |
| 観察 | 62.5+ PPM | 種類、色、方向を判別する |
| 認識 | 125+ PPM | 知っている人物を見分ける |
| 識別 | 250+ PPM | 見知らぬ人物を識別し、ナンバープレートを読む |
画素密度の計算方法
この式はカメラの解像度と視認距離の両方を考慮します：
PPM = Horizontal Pixels / FOV Width at distance
例：10メートル地点、FOV 80°の4MPカメラ（2560 × 1440）
FOV width = 2 × 10 × tan(40°) = 16.8m
PPM = 2560 / 16.8 ≈ 152 PPM
この4MPカメラは、80°のレンズで10メートルの距離において認識レベル（125+ PPM）を満たします。
実践例
店舗入口：5 m、90°レンズ
認識レベル（125+ PPM）が必要です。FOV幅 = 2 × 5 × tan(45°) = 10 m。2MPカメラ（1920 px）：1920 / 10 = 192 PPM（十分）。4MPカメラ（2560 px）：256 PPM（非常に良好）。
駐車場：30 m、80°レンズ
ナンバープレートには識別レベル（250+ PPM）が必要です。FOV幅 = 2 × 30 × tan(40°) = 50.3 m。2MPカメラ（1920 px）：38 PPM。4MP（2560 px）：51 PPM。8MP（3840 px）：76 PPM。解決策：より狭いレンズ（例：30°）でFOV幅を16.1 mに狭めると、8MPで238 PPMになります。
倉庫の通路：15 m、80°レンズ
観察レベル（62.5+ PPM）が必要です。FOV幅 = 2 × 15 × tan(40°) = 25.2 m。2MPカメラ（1920 px）：1920 / 25.2 = 76 PPM（十分）。4MPカメラ（2560 px）：102 PPM（余裕あり）。