A câmera gravou, mas a imagem não serve de prova

“Temos 64 câmeras em 4K e não deu para identificar ninguém.” Essa frase começa boa parte das conversas que temos sobre CFTV — e contém o mal-entendido que este guia existe para desfazer.

Resolução de câmera não é resolução de imagem no alvo

Uma câmera 4K tem 3.840 pixels na horizontal. Se ela enxerga uma faixa de 40 metros de largura, esses pixels se distribuem por 40 metros — sobram 96 pixels por metro. Se o rosto de uma pessoa ocupa 20 centímetros, ele foi registrado com cerca de 19 pixels de largura. Nenhum software, nenhum enhance de série de TV, recupera informação que não foi capturada.

A mesma câmera, com uma lente que enxergue 8 metros de largura em vez de 40, entrega quase 500 pixels por metro — e o rosto vira identificável.

O que a norma diz: os quatro níveis DORI

A IEC 62676-4 — Video surveillance systems for use in security applications: Application guidelines — padronizou essa conversa em quatro níveis de desempenho, conhecidos pela sigla DORI.

A diferença entre reconhecimento e identificação é a que costuma decidir um processo. Reconhecer é dizer “parece o funcionário do 4º andar”. Identificar é afirmar quem é, diante de quem vai contestar.

Uma imagem abaixo de 250 px/m no ponto onde o fato aconteceu dificilmente sustenta uma identificação contestada.

Como calcular, na prática

A conta tem duas linhas. Primeiro, a largura que a câmera enxerga na distância do alvo:

A mesma câmera, quatro projetos diferentes

Câmera Full HD, 1.920 px de resolução horizontal, alvo a 20 metros:

Mesma câmera. Mesmo ponto. Mesmo investimento em equipamento. Quatro resultados completamente diferentes — e apenas o último serve de prova.

É por isso que “quantas câmeras?” é a pergunta errada para começar um projeto. A pergunta certa é “o que cada câmera precisa provar?”.

O que também derruba a imagem, mesmo com DORI correto

Acertar a densidade de pixels é necessário e não é suficiente. Quatro fatores destroem imagens que, no papel, estavam dimensionadas:

Como se faz um projeto por função

O método que usamos inverte a ordem habitual:

• Definir a função de cada zona, por escrito. Portaria: identificação. Corredor de garagem: reconhecimento. Perímetro: detecção. Hall social: observação. Essa decisão é de gestão de risco, não de engenharia — e precisa ser tomada antes, não depois.
• Derivar a densidade necessária de cada função a partir da tabela DORI.
• Calcular lente, posição e altura que entregam essa densidade na distância real do ponto de interesse — não no centro da imagem, mas onde o fato acontece.
• Verificar as condições de contorno: contraluz, iluminância mínima no horário crítico, velocidade do alvo, bitrate.
• Documentar em planta, com as faixas DORI desenhadas por câmera. É esse desenho que permite a quem contrata entender o que está comprando, e a quem audita verificar se foi entregue.

O resultado prático: costuma-se chegar a menos câmeras, melhor posicionadas, com funções explícitas — em vez de muitas câmeras cobrindo tudo e provando nada.

Sobre LGPD, em uma nota

Câmera em área comum trata dado pessoal. As obrigações que aparecem com mais frequência: aviso visível de monitoramento, finalidade definida, prazo de retenção declarado e controle de quem acessa as gravações. Superdimensionar campo de visão “por garantia” aumenta a exposição sem aumentar a prova — o que é ruim nos dois lados da equação.

Como auditar o que você já tem, sem contratar ninguém

Pegue a planta do CFTV e responda, câmera por câmera, duas perguntas:

• Qual a função desta câmera? Se a resposta for “cobrir aquela área”, não há função definida — há esperança.
• A que distância está o ponto onde o fato aconteceria, e qual a densidade de pixels ali?

Se ninguém no prédio consegue responder a segunda pergunta para a câmera da portaria, esse é o diagnóstico.