# Automatische Kennzeichenerkennung (ANPR)

*Source: https://lxcars.de/ki-integration/ki-kennzeichenerkennung/*

> 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

1. Die IP-Kamera liefert einen RTSP-Videostream.
2. Der ANPR-Dienst (PaddleOCR) analysiert die Frames und erkennt Kennzeichen.
3. Mindestens 3 aufeinanderfolgende Erkennungen bestätigen ein Kennzeichen (Vermeidung von Fehlerkennungen).
4. Die Fahrtrichtung wird automatisch erkannt (Ein-/Ausfahrt anhand der Kennzeichengröße im Bild).
5. 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.