Setup: Schrankenloses Parken mit ANPR

Wie Sie erfolgreich ein schrankenloses Parkplatzszenario kombiniert mit ANPR einrichten.

Wenn Sie über einen Parkplatz verfügen, für den Sie Auslastung sowie Parkdauer Ihrer Kundinnen und Kunden analysieren möchten, können Sie unsere Lösung wie folgt verwenden:

Welche Daten können generiert werden?

Für diesen Anwendungsfall stellt Ihnen unsere Software sämtliche relevante Informationen für Ihre Zählung basierend auf Ein- und Ausfahrten zur Verfügung. Sie erfasst die Anzahl der Fahrzeuge auf Ihrem Parkplatz sowie die Anzahl der Fahrzeuge, die Ihren Parkplatz befahren sowie verlassen. Das Ganze kann für benutzerdefinierte Zeiträume konfiguriert werden.

Die Fahrzeuge werden basierend auf unseren definierten Klassen erkannt. Beachten Sie bitte, dass die folgende Konfiguration für die Erkennung von Fahrzeugen und nicht für Personen sowie Fahrräder optimiert ist.

Dank der Kennzeichenerkennung (ANPR) werden die Parkzeiten Ihrer Kundinnen und Kunden genau analysiert. Zusätzlich zu den Kennzeichendaten steht auch das Herkunftsland des Kennzeichens als Metainformation zur Verfügung. Die Ländercodes entsprechen dem ISO 3166 Alpha 2-Standard. Die Länderklassifizierung arbeitet mit einer ausgezeichneten Genauigkeit von 99%.

Was muss für eine erfolgreiche Analyse beachtet werden?

Nachfolgend finden Sie einige allgemeine Einstellungen für die Installation dieses Anwendungsfalls. Da die automatische Nummernschilderkennung weitere detaillierte Informationen erfordert, finden Sie zusätzliche Informationen zur Einrichtungen im dazu eigens angelegten Abschnitt:

pageANPR: Anleitung und Hilfestellungen

Kameraeinrichtung

Insbesondere für die automatische Kennzeichenerkennung (ANPR) sind die Auswahl sowie Positionierung der Kamera von entscheidender Bedeutung. Eine Bullet-Kamera wird empfohlen.

Einstellung	Empfohlen
Pixels per Meter (PPM) Pixels Per Meter ist eine Maßeinheit, die verwendet wird, um die Menge an potenziellem Bilddetail zu definieren, die eine Kamera bei einer bestimmten Entfernung bietet.	>250 PPM Um ein Kennzeichen klar erkennen zu können, werden mindestens 250 PPM benötigt. Durch Verwendung der unten definierten Kameraparameter wird sichergestellt, dass der minimale erforderliche PPM-Wert erreicht wird. Tipp: Verwenden Sie den Objektivrechner von Axis oder einen generischen Objektivrechner.
Videoauflösung	min. 1920 × 1080 Pixel (H264)
Brennweite	min 3.6-8 mm (eine motorisch verstellbare, Brennweite wird empfohlen)
Montage	Abstand und Höhe der Installation Hinweis: Durch das Einstellen des korrekten Abstands zum Fahrzeug und der optimalen Montagehöhe sollte der korrekte vertikale Winkel zum Kennzeichen erreicht werden. Horizontaler Winkel zum Kennzeichen
Belichtung/Verschlusszeit	max. 1/250 für Objekte, die sich nicht schneller als 40 km/h bewegen.

Empfohlene Kamera für diesen Anwendungsfall

Hersteller	Modell	Notiz
Hikvision	Bullet-Kamera DS-2CD2645FWD-IZS	Motorisches Gleitsichtobjektiv

Wie wird konfiguriert?

Die Konfiguration kann zentral im Swarm Control Center durchgeführt werden. Nachfolgend sehen Sie, wie die optimale Konfiguration für die Zählung der Ein- und Ausfahrten mit Kennzeichenerkennung eingestellt werden sollte:

Bevor Sie mit der Konfiguration beginnen, stellen Sie bitte sicher, dass Sie Ihre Kamera- und Datenkonfiguration bereits vorgenommen haben.

Konfigurationseinstellungen

Konfiguration	Einstellungen
Model	Traffic & Parking (Standard)
Konfigurationsoption	Counting Line (CL)
ANPR	Aktiviert
Enable or disable raw tracks	Deaktiviert

Wie wird die Konfigurationsoption platziert?

Um die Auslastung Ihres Parkplatzes einschließlich der Parkdauer Ihrer Kund:innen zu erfassen, muss für jede Ein- und Ausfahrt eine Counting Line (CL) konfiguriert werden. Diese sollte sich etwa am Anfang des letzten Drittels des Videobilds befinden, damit das jeweilige Fahrzeug über mehrere Frames erfasst werden kann und die Kennzeichenerkennung sowie die Klassifizierung am genauesten ist.

Bitte beachten Sie, dass die In/Out-Richtung der Counting Line akkurat sein muss, da sie für die Auslastung des Parkplatzes ausschlaggebend ist (In = Einfahrt zum Parkplatz, Out = Ausfahrt, bzw. Verlassen des Parkplatzes).

Wie erhalten Sie die Daten?

Datenvisualisierung

Sie können Ihre Daten über Data Analytics in verschiedenen Widgets visualisieren.

Szenario

Im Abschnitt Parkplatzszenarien finden Sie weitere Details zu den möglichen Widgets, die Sie für Parkplatzanalysen in Ihren Dashboards anlegen und nutzen können.

pageParkplatzszenarien

Beispiel

Sie können die Daten für jede mit Counting Lines konfigurierte Ein-/Ausfahrt visualisieren. Dadurch haben Sie die Möglichkeit, sich die Anzahl der Fahrzeuge mit ihren main classes sowie sub classes anzeigen zu lassen, die Ihren Parkplatz befahren haben.

Zusätzlich dazu können Sie eine Liste ihrer Kundinnen und Kunden mit den entsprechenden Kennzeichen erstellen, die länger als die vordefinierte Parkdauer geparkt haben. Zum Nachweis können Sie auch ein Bild des ein- und ausfahrenden Fahrzeugs sehen. Bitte beachten Sie an dieser Stelle, dass Sie diese Konfiguration in Einklang mit datenschutzrechtlichen Bestimmungen konfigurieren müssen.

Parking time violations

Ihr Daten abrufen

Wenn Sie Ihre Daten für weitere Analysen lokal benötigen, haben Sie die Möglichkeit, die Daten pro Widget als CSV-Datei zu exportieren und beispielsweise in Excel weiter zu verarbeiten.

csv. export

Wenn Sie die Daten in Ihre IT-Umgebung integrieren möchten, können Sie die API verwenden. In Data Analytics im Control Center finden Sie eine Beschreibung des Anforderungstyps, um die Daten jedes Widgets abzurufen.

REST API

Falls Sie einen benutzerdefinierten MQTT-Broker verwenden, können Sie die Rohdaten auch dort abrufen. Wir bieten für diesen Fall eine spezielle Option, um die Erfassung des Kennzeichen zum Ereignisschema hinzuzufügen. Dadurch können Sie der Erfassung innerhalb der gesendeten MQTT-Nachricht abrufen. Das Bild ist in BASE64 codiert. Um diese Option zu aktivieren, kontakten Sie bitte unseren Support.

Spezifikationen für die Umgebung

Europäische Kfz-Kennzeichen	Europäische Länder Beispiele:
Art des Kennzeichens	"Standard"-Kfz-Kennzeichen (520 x 120/110 mm) Hinweis: Quadratische zweizeilige Kennzeichen (z.B. für Motorräder) werden nicht unterstützt.
Objektgeschwindigkeit	< 40 km/h bei schlechten Lichtverhältnissen
Fokusbereich	Einspurig, wenn die Kamera seitlich montiert ist; zweispurig bei mittiger (über beiden Fahrspuren) montierter Kamera
Tag/Nacht/Beleuchtung	Tagsüber oder gut beleuchtet (min. 500 Lux)
Innen-/Außenanwendung	beides
Erwartete Genauigkeit (Zählung + Kennzeichenerkennung, wenn alle Umwelt-, Hardware- und Kameraanforderungen erfüllt sind)	>90% Es werden lediglich Fahrzeuge berücksichtigt. Für Parkplatzanalysen sind Menschen, Fahrräder sowie Motorräder nicht Teil unserer Testszenarien, da sie keine Parkplätze belegen.

Hardware-Spezifikationen

Die Kennzeichenerkennung wird nicht auf den Swarm Perception Boxen P100 unterstützt. Für diesen Anwendungsfall wird demnach die Swarm Perception Box P401, P101 oder eine VPX-Installation mit NVIDIA-basierter Hardware benötigt.