Idee:
Parkplätze und Zufahrten werden oft noch mit einfachen Handsendern, Schlüsseln oder Tickets verwaltet. Das ist unkomfortabel, fehleranfällig und bietet kaum Überblick darüber, welche Fahrzeuge tatsächlich ein- und ausfahren. Gleichzeitig ermöglichen moderne Verfahren der automatischen Kennzeichenerkennung (ALPR) heute eine zuverlässige Identifikation von Fahrzeugen mit verhältnismäßig geringem Hardwareeinsatz.

Realisierung:
Genau hier setzt Parking an. Eine Kamera erfasst einfahrende Fahrzeuge, ein auf dem Raspberry Pi 4 laufendes YOLOv8n‑Modell lokalisiert das Kennzeichen und schneidet es aus. Anschließend lesen zwei OCR‑Engines (Tesseract und EasyOCR) den Text aus, der mit hinterlegten Berechtigungen in einer SQLite‑Datenbank abgeglichen wird. Über eine Weboberfläche lassen sich Kennzeichen verwalten und Parkvorgänge einsehen, während der Raspberry Pi gleichzeitig die Schranke bzw. eine LED‑Signalisierung ansteuert und so die Software direkt mit der physischen Zugangskontrolle verbindet.

Ergebnis:
Im Rahmen des Projekts wurde ein funktionsfähiger Prototyp eines intelligenten Parkplatzverwaltungssystems realisiert. Das System erkennt Kennzeichen automatisch, prüft Zutrittsrechte in Echtzeit und steuert darauf basierend die Freigabe der Zufahrt. Alle Ein- und Ausfahrten werden mit Zeitstempel protokolliert und in einer übersichtlichen Weboberfläche dargestellt. Parking zeigt damit, dass sich professionelle ALPR‑Funktionalität auch mit kostengünstiger Standardhardware praxistauglich umsetzen lässt.

Team: Emir Hasanovic, Aleksandar Jovisic
Betreuer: Prof. Dipl.-Ing. Reinhard Lindner