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Automatische Kennzeichenerkennung (ANPR)
Nummernschilderkennung per Kamera mit Toransteuerung
Funktion
Die automatische Kennzeichenerkennung (ANPR) erkennt Fahrzeuge beim Ein- und Ausfahren anhand des Nummernschilds. Erkannte Fahrzeuge werden dem Bestand zugeordnet, Tore und Schranken können automatisch angesteuert werden.
Ablauf
- Die IP-Kamera liefert einen RTSP-Videostream.
- Der ANPR-Dienst (PaddleOCR) analysiert die Frames und erkennt Kennzeichen.
- Mindestens 3 aufeinanderfolgende Erkennungen bestätigen ein Kennzeichen (Vermeidung von Fehlerkennungen).
- Die Fahrtrichtung wird automatisch erkannt (Ein-/Ausfahrt anhand der Kennzeichengröße im Bild).
- Das Fahrzeug wird im System zugeordnet und ggf. Aktoren angesteuert.
Funktionen im Detail
Toransteuerung
- Automatische Toröffnung bei erkanntem Fahrzeug
- Fahrzeughöhenschätzung für energieeffiziente Toröffnung (Tor nur so weit öffnen wie nötig)
- Unterstützung für Tore, Schranken und Beleuchtung
- Jeder Aktor wird einer Kamera zugeordnet
Richtungserkennung
- Automatische Unterscheidung zwischen Ein- und Ausfahrt
- Basiert auf der Größenänderung des Kennzeichens im Bild (näherkommend = größer)
Cooldown
- Konfigurierbarer Cooldown-Zeitraum pro Kennzeichen
- Verhindert Mehrfachauslösung bei stehendem Fahrzeug
Infobar-Integration
- Erkannte Fahrzeuge ohne offenen Auftrag werden in der Infobar angezeigt
- Direkter Zugriff auf Fahrzeugdaten und Auftragsanlage
Technische Voraussetzungen
| Komponente | Anforderung |
|---|---|
| OCR-Engine | PaddleOCR 2.9.1 (Python, CPU-basiert, Open Source) |
| Kamera | IP-Kamera mit RTSP-Stream |
| RAM | ca. 800 MB – 1 GB für den ANPR-Dienst |
| Verarbeitung | 0,3–0,5 Sekunden pro Frame |
Konfiguration
Die Einrichtung erfolgt unter Einstellungen > ANPR:
- Kameras mit RTSP-URL, Zugangsdaten und Erkennungsbereich
- Aktoren (Tore, Schranken, Beleuchtung) pro Kamera
- Cooldown-Zeitraum und Mindesterkennungen
- Dienststeuerung (Start/Stop/Neustart) über die Weboberfläche
Häufig gestellte Fragen
Jede IP-Kamera mit RTSP-Stream. Die Konfiguration erfolgt über die ANPR-Einstellungen mit Stream-URL, Benutzername und Passwort.
93–97 % bei deutschen Kennzeichen. Für eine zuverlässige Erkennung sind mindestens 3 aufeinanderfolgende Detektionen erforderlich.
Ja. PaddleOCR läuft als lokaler Python-Dienst auf dem Server. Es werden keine Bilddaten an externe Dienste gesendet.
Der ANPR-Dienst benötigt ca. 800 MB bis 1 GB RAM. Die Verarbeitung eines Frames dauert 0,3–0,5 Sekunden auf der CPU.
Ja. Jede Kamera wird einzeln konfiguriert und kann eigene Aktoren (Tore, Schranken, Beleuchtung) zugewiesen bekommen.