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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
Welche Kameratypen werden unterstützt?
Jede IP-Kamera mit RTSP-Stream. Die Konfiguration erfolgt über die ANPR-Einstellungen mit Stream-URL, Benutzername und Passwort.
Wie hoch ist die Erkennungsrate?
93–97 % bei deutschen Kennzeichen. Für eine zuverlässige Erkennung sind mindestens 3 aufeinanderfolgende Detektionen erforderlich.
Läuft die Erkennung lokal?
Ja. PaddleOCR läuft als lokaler Python-Dienst auf dem Server. Es werden keine Bilddaten an externe Dienste gesendet.
Wie viel Arbeitsspeicher wird benötigt?
Der ANPR-Dienst benötigt ca. 800 MB bis 1 GB RAM. Die Verarbeitung eines Frames dauert 0,3–0,5 Sekunden auf der CPU.
Können mehrere Kameras gleichzeitig betrieben werden?
Ja. Jede Kamera wird einzeln konfiguriert und kann eigene Aktoren (Tore, Schranken, Beleuchtung) zugewiesen bekommen.