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Automatische Kennzeichenerkennung (ANPR)

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Die Möglichkeit, Fahrzeuge an der Parkplatzeinfahrt zu identifizieren, kann für Unternehmen, Kommunen und viele andere Organisationen von großem Nutzen sein. Heute können leitende Personen in allen Bereichen die Zugangssicherheit zu Schulen, Büros und Fabriken verbessern, Straßenbenutzungsgebühren einführen oder andere Kontrollen umsetzen.
In der Vergangenheit war die automatische Kennzeichenerkennung (ANPR, Automatic Number Plate Recognition) eine kostspielige, unzuverlässige Angelegenheit, die sich nur für wenige Anwendungen eignete. Fehler waren an der Tagesordnung. Die verfügbare Hardware war nicht in der Lage, jedes Kennzeichen zuverlässig zu lesen, und ließ sich nicht ohne menschliche Nachkontrolle betreiben. Zusätzlich verursachten schwach beleuchtete Bereiche, schräge Blickwinkel und Sonderzeichen für Probleme bei der Erkennung und Erfassung der Kennzeichen.

Die heutigen ANPR-Kameras machen sich Deep-Learning-Algorithmen und GPU-Prozessoren zunutze. Sie arbeiten äußerst genau und sind mehr als ausreichend, um die bisherigen Probleme zu bewältigen.

Die ANPR-Systeme von Hikvision „lernen“ die Kennzeichenangaben innerhalb ihres Umfelds und erkennen dadurch eine weit höhere Anzahl an Kennzeichen viel effizienter als herkömmliche ANPR-Systeme. Auch kommen sie ohne die sonst häufige, umständliche Anpassung der Kameraposition aus.

Merkmale der Hikvision ANPR-Lösung

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Effizienz
Ultrahohe Nummernschilderkennungsrate und ununterbrochene Überwachung des Fahrzeugflusses
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Sicherheit
Automatische Alarmauslösung bei indizierten Kennzeichen
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Flexibilität
Einfache Installation und Inbetriebnahme
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Zentralisierte Verwaltung
Vollständige Aufzeichnung der Fahrzeugdurchfahrten und Erstellung von Berichten, Echtzeit-Alarmmanagement und Funktionsüberwachung auf allen Geräten

Einsatzbereiche

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  • Ein- und Ausfahrtmanagement/Schrankenkontrolle
  • Blacklist-Alarm und VIP-Benachrichtigung
  • Nachträgliche Untersuchung für die Forensik
  • Gebührenerhebung auf Schnellstraßen oder Parkplätzen
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