Wie funktioniert ANPR? Die Technologie der Kennzeichenerkennung im Detail erklärt

Das klassische Parkticket aus Papier hat ausgedient. Wer heute moderne Parkhäuser, Supermarkt-Parkplätze oder Logistikzentren befährt, begegnet immer häufiger einer Technologie, die Schranken wie von Geisterhand öffnet oder die Parkdauer ganz ohne Ticketautomat berechnet. Die Rede ist von ANPR (Automatic Number Plate Recognition). Doch was für den Nutzer wie Magie wirkt, ist das Ergebnis eines hochkomplexen Zusammenspiels aus spezialisierter Hardware, optischer Zeichenerkennung und künstlicher Intelligenz.

Für Betreiber von Parkflächen stellt sich nicht mehr die Frage, ob sie diese Technologie einsetzen, sondern wie sie diese effizient in ihre bestehende Infrastruktur integrieren. Die ANPR Funktionsweise hat sich in den letzten Jahren durch den Einsatz neuronaler Netze massiv weiterentwickelt und erreicht heute Erkennungsraten, die vor einem Jahrzehnt noch undenkbar waren.

In diesem Artikel tauchen wir tief in die Kennzeichenerkennung Technik ein. Wir beleuchten, wie Kameras bei Nacht und Nebel Nummernschilder lesen, wie Algorithmen ein “O” von einer “0” unterscheiden und welche datenschutzrechtlichen Hürden in Deutschland zu beachten sind. Sie erhalten einen umfassenden Einblick in die Systemarchitektur, die Hardware-Anforderungen und die Software-Logik, die das moderne Parkraummanagement revolutioniert.

ANPR Funktionsweise: Der technische Ablauf im Überblick#

Um zu verstehen, wie ein ANPR-System arbeitet, muss man den Prozess in seine Einzelteile zerlegen. Es handelt sich nicht einfach um eine Videokamera, die “mitliest”. Vielmehr ist es ein mehrstufiger Prozess, der in Millisekunden abläuft. Sobald ein Fahrzeug in den Erfassungsbereich einfährt, startet eine Kette von digitalen Ereignissen.

1. Die Detektion (Triggering)#

Bevor ein Kennzeichen gelesen werden kann, muss das System wissen, dass ein Fahrzeug anwesend ist. In älteren Systemen nutzte man hierfür Induktionsschleifen im Boden, die auf die metallische Masse des Autos reagierten. Moderne Systeme setzen fast ausschließlich auf visuelle Trigger (Video Motion Detection) oder Radar. Die Software analysiert den Videostream permanent und erkennt: “Hier bewegt sich ein Objekt, das wie ein Fahrzeug aussieht.” Dies löst den eigentlichen Erfassungsprozess aus.

2. Die Bildakquise (Image Capture)#

Dies ist der kritischste Moment für die Hardware. Die Kamera muss ein Standbild des Nummernschildes erstellen, das scharf und kontrastreich genug für die Analyse ist. Hierbei spielen Belichtungszeit und Beleuchtung eine zentrale Rolle. Da sich Fahrzeuge bewegen, muss die Verschlusszeit extrem kurz sein (oft unter 1/1000 Sekunde), um Bewegungsunschärfe zu vermeiden. Gleichzeitig muss das Nummernschild ideal ausgeleuchtet sein – unabhängig davon, ob die Sonne tief steht oder es stockfinster ist.

3. Die Vorverarbeitung (Pre-processing)#

Das Rohbild ist für den Computer oft noch zu “laut”. Bildrauschen, Schatten oder Überbelichtungen stören. In dieser Phase optimiert der Algorithmus das Bild:
* Graustufenumwandlung: Farbinformationen werden entfernt, da sie für die Zeichenerkennung irrelevant sind und Rechenleistung kosten.
* Normalisierung: Helligkeit und Kontrast werden so angepasst, dass sich die schwarzen Buchstaben maximal vom weißen Hintergrund abheben.
* Entzerrung: Da Fahrzeuge selten im perfekten 90-Grad-Winkel auf die Kamera zufahren, muss das Bild oft digital “begradigt” werden.

4. Die Segmentierung und Erkennung#

Hier greift die OCR Kennzeichen-Software (Optical Character Recognition). Der Algorithmus isoliert die einzelnen Zeichen auf dem Schild. Er trennt den Hintergrund von den Buchstaben und Ziffern. Anschließend vergleicht die Software die extrahierten Formen mit bekannten Mustern. Ist das Zeichen eher ein “B” oder eine “8”? Hier kommen heute Deep-Learning-Algorithmen zum Einsatz, die auf Millionen von Kennzeichen trainiert wurden und auch verschmutzte oder leicht beschädigte Schilder korrekt interpretieren.

5. Die Syntax-Prüfung und Datenbankabgleich#

Nachdem die Zeichen erkannt wurden (z.B. “MXY1234”), prüft das System die Plausibilität. Eine deutsche Kennzeichen-Logik erwartet beispielsweise 1-3 Buchstaben für den Stadtkreis, gefolgt von Plaketten (die ignoriert werden), dann 1-2 Buchstaben und 1-4 Zahlen. Eine erkannte Zeichenfolge, die dieser Syntax widerspricht, wird als Fehler markiert oder erneut geprüft. Erst das validierte Ergebnis wird an das Parkraummanagementsystem (PMS) gesendet, um die Schranke zu öffnen oder den Parkvorgang zu starten.

Die Hardware: Was moderne Kennzeichenerkennung Technik ausmacht#

Viele Betreiber machen den Fehler zu glauben, eine herkömmliche Überwachungskamera reiche für ANPR aus. Das ist ein Trugschluss. Die Kennzeichenerkennung Technik stellt spezifische Anforderungen an die Optik und Sensorik, die weit über normale CCTV-Standards hinausgehen.

Infrarot vs. Farbspektrum#

Das wichtigste Merkmal professioneller ANPR-Kameras ist die Nutzung des Infrarot-Spektrums (IR). Warum ist das so entscheidend?
* Retroreflexion: Deutsche KFZ-Kennzeichen sind nach DIN 74069 retroreflektierend beschichtet. Sie werfen Licht exakt zur Quelle zurück.
* Blendung eliminieren: Scheinwerfer von Autos blenden normale Kameras. Eine ANPR-Kamera nutzt einen Infrarot-Filter, der das sichtbare Licht der Scheinwerfer blockiert, aber das vom Kennzeichen reflektierte IR-Licht durchlässt.
* Unabhängigkeit vom Tageslicht: IR-Beleuchtung funktioniert bei Tag und Nacht identisch. Das System muss sich nicht ständig auf wechselnde Lichtverhältnisse einstellen.

Für das menschliche Auge sieht das Kennzeichen auf dem Monitor einer solchen Kamera oft aus wie eine hell leuchtende weiße Fläche mit schwarzer Schrift, während der Rest des Autos fast schwarz erscheint. Genau dieser extreme Kontrast ist für die OCR Kennzeichen-Software ideal.

Global Shutter vs. Rolling Shutter#

Ein technisches Detail, das oft übersehen wird, ist die Art des Bildsensors. Günstige Kameras nutzen einen “Rolling Shutter”, der das Bild zeilenweise belichtet. Bei bewegten Objekten führt das zu Verzerrungen (dem sogenannten Jello-Effekt) – das Kennzeichen wirkt schief oder verzogen. Professionelle ANPR-Hardware nutzt “Global Shutter”-Sensoren. Diese belichten alle Pixel gleichzeitig. Das Ergebnis ist ein absolut verzerrungsfreies Bild des bewegten Fahrzeugs, was die Erkennungsrate signifikant erhöht.

Prozessorleistung an der Edge#

Der Trend geht stark zu sogenannten “Edge-Lösungen”. Früher streamte die Kamera das Video an einen Server, der die Auswertung vornahm. Heute findet die Nummernschilderkennung direkt in der Kamera statt. Leistungsstarke Prozessoren in der Kameraeinheit verarbeiten das Bild und senden nur noch den Text-String (das Kennzeichen) und ein kleines Beweisbild an den Server. Das entlastet das Netzwerk massiv und sorgt dafür, dass das System auch bei Internetausfällen lokal (z.B. für Schrankenöffnungen bei Dauerparkern) weiterfunktioniert.

OCR Kennzeichen und KI: Das Herzstück der Software#

Während die Hardware das Auge ist, bildet die Software das Gehirn. Die klassische OCR (Optical Character Recognition) basierte jahrzehntelang auf “Template Matching”. Man hinterlegte Schablonen für jeden Buchstaben und verglich diese Pixel für Pixel. Das funktionierte gut bei sauberen Schildern und perfektem Licht. In der realen Welt – mit Schlamm, Schnee, Anhängerkupplungen und exotischen Schriftarten – stieß diese Methode jedoch schnell an ihre Grenzen.

Der Wandel zu Neuronalen Netzen#

Die moderne ANPR Funktionsweise basiert auf Künstlicher Intelligenz, genauer gesagt auf Convolutional Neural Networks (CNNs). Diese Systeme werden nicht mehr starr programmiert, sondern trainiert. Man füttert die KI mit Millionen von Bildern verschiedenster Kennzeichen aus unterschiedlichen Winkeln und Verschmutzungsgraden.

Die Vorteile der KI-basierten Erkennung sind immens:
* Kontextverständnis: Die KI lernt, dass in Deutschland nach dem ersten Buchstabenblock meist ein Freiraum für die Plaketten kommt. Sie “weiß”, wo sie suchen muss.
* Fehlerkorrektur: Ein klassisches Problem ist die Unterscheidung von “D” und “O” oder “I” und “1”. Die KI nutzt den Kontext. Wenn die Syntax HH-AA 1234 erwartet, wird ein vertikaler Strich im Zahlenblock mit hoher Wahrscheinlichkeit als “1” und nicht als “I” interpretiert.
* Länderübergreifende Erkennung: In Grenzregionen oder bei internationalen Logistikzentren müssen Systeme nicht nur deutsche, sondern auch polnische, niederländische oder französische Kennzeichen lesen. Diese unterscheiden sich in Schriftart, Farbe und Syntax. KI-Modelle können hunderte Ländervarianten gleichzeitig verarbeiten, ohne dass der Betreiber manuell umschalten muss.

Umgang mit schwierigen Bedingungen#

Ein Härtetest für jede Nummernschilderkennung sind ungünstige Winkel und Verdeckungen. Wenn ein Fahrzeug in einer engen Kurve in das Parkhaus einfährt, sieht die Kamera das Schild vielleicht unter einem 45-Grad-Winkel. Mathematische Algorithmen zur perspektivischen Korrektur rechnen das Bild “flach”. Auch teilweise verdeckte Schilder (z.B. durch eine Anhängerkupplung, die genau einen Buchstaben mittig teilt) können durch moderne KI oft rekonstruiert werden, indem die sichtbaren Fragmente logisch ergänzt werden – ähnlich wie wir Menschen Text lesen können, auch wenn ein Kaffeefleck darauf ist.

Von der Erfassung zur Schrankenöffnung: Datenverarbeitung und Latenz#

Die beste Erkennung nützt nichts, wenn der Gast fünf Sekunden vor der Schranke warten muss. Geschwindigkeit ist im Parkraummanagement essenziell. Ein gut konfiguriertes System benötigt vom Moment der Erfassung bis zum Befehl “Schranke auf” weniger als eine Sekunde.

Der Datenfluss im Detail#

1. Kamera: Erfasst Bild, extrahiert Kennzeichen-String (z.B. “B-MW-2026”).
2. Lokaler Controller / Edge: Sendet den String verschlüsselt an die Datenbank.
3. Datenbank-Abgleich (Whitelist/Blacklist):
   • Szenario Dauerparker: Ist das Kennzeichen in der Liste der Mieter hinterlegt? Wenn ja -> Befehl “Öffnen”.
   • Szenario Kurzparker: Ist das Kennzeichen bereits im System (Einfahrt)? Wenn nein -> Neuer Datensatz “Einfahrt Zeit X” wird angelegt -> Befehl “Öffnen”.
   • Szenario Ausfahrt: Das System sucht den Einfahrts-Zeitstempel. Wurde bezahlt? Liegt die Zeit noch innerhalb der Karenzzeit? Wenn ja -> Befehl “Öffnen”.
4. Aktorik: Das Signal geht an die Schrankensteuerung oder (bei schrankenlosen Systemen) an das Display, das “Gute Fahrt” anzeigt.

Integration in Zahlungssysteme#

Die Kennzeichenerkennung Technik ist heute meist tief in Zahlungssysteme integriert. Dies ermöglicht das sogenannte “Seamless Parking”. Der Nutzer hinterlegt sein Kennzeichen und eine Zahlungsmethode in einer App. Bei der Einfahrt erkennt das System das Auto, startet den Parkvorgang virtuell und beendet ihn bei der Ausfahrt automatisch. Die Abrechnung erfolgt im Hintergrund.

Für Betreiber bedeutet dies eine massive Reduktion der Wartungskosten. Ticketautomaten sind mechanisch anfällig (Papierstau, Münzprüfer, Leerung). Ein digitales System, das rein auf Daten basiert, hat kaum bewegliche Teile und ist somit wartungsärmer. Führende Systemanbieter berichten von einer Reduktion der operativen Kosten um bis zu 40% nach der Umstellung auf ticketlose Systeme.

Datenschutz und Rechtliches: ANPR in Deutschland#

Kein Artikel über Überwachungstechnologie in Deutschland darf das Thema Datenschutz ausklammern. Die Rechtslage ist hier strenger als in vielen Nachbarländern, aber bei korrekter Umsetzung ist der Einsatz von ANPR absolut DSGVO-konform möglich. Das Thema verunsichert viele Grundstückseigentümer, dabei ist die Rechtsgrundlage mittlerweile durch diverse Urteile und Stellungnahmen der Landesdatenschutzbeauftragten geklärt.

Rechtsgrundlage: Berechtigtes Interesse#

Der Einsatz von Kameras zur Kennzeichenerfassung stützt sich in der Regel auf Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO: das “berechtigte Interesse”.
Der Parkraumbetreiber hat ein berechtigtes wirtschaftliches Interesse daran, seine Fläche zu bewirtschaften und die Einhaltung der Parkregeln durchzusetzen. Dies wiegt schwerer als das Interesse des Fahrers, nicht erfasst zu werden – vorausgesetzt, bestimmte Regeln werden eingehalten.

Transparenzgebot#

Das wichtigste Gebot ist die Transparenz. Der Autofahrer muss vor dem Befahren der Fläche wissen, dass sein Kennzeichen erfasst wird. Dies erfordert eine gut sichtbare Beschilderung an der Einfahrt (das klassische Kamera-Piktogramm und der Hinweis auf die AGB). Befährt der Fahrer das Gelände, geht er einen Vertrag ein, dessen Bedingungen die digitale Erfassung beinhalten.

Datenminimierung und Löschkonzepte#

Die DSGVO fordert Datensparsamkeit. Das bedeutet für die ANPR Funktionsweise:
* Keine Vorratsdatenspeicherung: Kennzeichen dürfen nicht pauschal gespeichert werden.
* Löschung bei Ausfahrt: Sobald ein Kurzparker bezahlt hat und ausgefahren ist, muss der Datensatz (Verknüpfung von Kennzeichen und Zeit) unverzüglich gelöscht werden. Es gibt keinen Grund, diese Daten weiter vorzuhalten.
* Umgang mit Nicht-Zahlern: Nur wenn ein Verstoß vorliegt (z.B. Parkdauer überschritten und nicht bezahlt), dürfen die Daten für die Verfolgung (Halterabfrage beim Kraftfahrt-Bundesamt) gespeichert bleiben.
* Maskierung: Bildbereiche, die nicht das Kennzeichen zeigen (z.B. Gesichter von Insassen oder Passanten), müssen softwareseitig verpixelt oder geschwärzt werden. Moderne Kameras machen dies automatisch (“Privacy Masking”).

Wer diese Regeln befolgt und mit zertifizierten deutschen oder europäischen Anbietern zusammenarbeitet, bewegt sich auf sicherem rechtlichen Terrain.

Einsatzgebiete und Vorteile der Nummernschilderkennung#

Die Technologie hat längst die klassischen Parkhäuser verlassen und findet in diversen Sektoren Anwendung. Die Flexibilität der Software erlaubt maßgeschneiderte Lösungen für unterschiedlichste Branchen.

Einzelhandel und Supermärkte#

Das Problem der “Fremdpracker” ist für Supermärkte in Innenstadtlage massiv. Pendler blockieren wertvolle Kundenparkplätze. Früher mussten Parkscheiben kontrolliert werden – ein personalintensiver und konfliktträchtiger Prozess.
Mit ANPR definieren Supermarkt-Betreiber eine Höchstparkdauer (z.B. 90 Minuten). Das System registriert die Einfahrt. Verlässt das Auto den Parkplatz innerhalb der Frist, werden die Daten gelöscht. Nichts passiert. Bei Überschreitung wird automatisch ein Ticket generiert.
* Vorteil: Echte Kunden parken stressfrei ohne Scheibe, Fremdpracker werden effektiv abgeschreckt.

Hotellerie und Firmenparkplätze#

Für Hotels bietet die Technologie einen VIP-Service. Der Gast gibt bei der Buchung sein Kennzeichen an. Bei Ankunft öffnet sich die Schranke automatisch, und an der Rezeption kann das System den Check-in vorbereiten, da es weiß, dass der Gast gerade auf den Hof gefahren ist.
Ähnliches gilt für Mitarbeiterparkplätze großer Unternehmen. Die Verwaltung von physischen Transpondern oder Plastikkarten entfällt. Das Kennzeichen ist der Schlüssel. Ein Mitarbeiter wechselt das Auto? Ein Eintrag in der Datenbank genügt, keine neue Karte muss ausgegeben werden.

Tankstellen und “Drive-Off” Prävention#

Ein wachsendes Feld ist die Prävention von Tankbetrug. Kameras an der Zapfsäule gleichen das Kennzeichen in Echtzeit mit einer Datenbank von bekannten Tankbetrügern oder gestohlenen Kennzeichen ab. Bevor die Zapfsäule freigegeben wird, kann das System grünes Licht geben oder den Tankwart warnen.

Logistik und Zufahrtsmanagement#

In großen Logistikzentren steuert ANPR den Verkehrsfluss. LKWs werden an der Pforte erkannt und via Display direkt zum richtigen Ladetor geleitet. Das System misst die Verweildauer an der Rampe und optimiert so die Slot-Buchungssysteme. Dies reduziert Staus auf dem Werksgelände und beschleunigt die Lieferketten.

Herausforderungen und technische Grenzen#

Trotz der enormen Fortschritte durch KI ist die Kennzeichenerkennung Technik nicht unfehlbar. Es gibt physikalische und logische Grenzen, die bei der Planung berücksichtigt werden müssen.

Verschmutzung und Beschädigung#

Ein komplett mit Schlamm bedecktes Kennzeichen kann auch die beste KI nicht lesen. Wo kein Kontrast ist, ist keine Information. In der Praxis liegt die Erkennungsrate bei hochwertigen Systemen bei über 99%, aber die verbleibenden Fälle müssen gemanagt werden.
Lösung: Meist wird bei der Einfahrt zusätzlich ein Bild des Fahrzeugs gespeichert. Kann das Kennzeichen bei der Ausfahrt nicht gelesen werden (z.B. wegen Schnee), kann der Kundenservice anhand des Fahrzeugbildes (Farbe, Modell) manuell eingreifen. Alternativ gibt es Hybrid-Systeme, die zusätzlich QR-Codes oder Bluetooth nutzen.

Spoofing und Manipulation#

Kann man das System austricksen? Theoretisch ja. Wer ein anderes Kennzeichen über sein eigenes klebt, täuscht die Kamera. Allerdings ist dies eine Straftat (Urkundenfälschung). In der Praxis ist das Risiko für Parkraumbetreiber gering, da der Aufwand für den Betrüger in keinem Verhältnis zur gesparten Parkgebühr steht.
Schwieriger sind “Phantom-Kennzeichen”. Wenn ein LKW eine Werbung auf der Seite hat, die wie ein Kennzeichen aussieht, oder jemand ein T-Shirt mit einem Kennzeichen-Aufdruck trägt, könnte das System verwirrt werden. Moderne Algorithmen prüfen jedoch die Position und Größe im Bild sowie die Bewegungstrajektorie, um solche Fehlalarme nahezu auszuschließen.

Komplexe Einbausituationen#

Der Winkel ist entscheidend. Kameras sollten idealerweise nicht mehr als 30 Grad seitlich und 30 Grad vertikal zur Fahrbahn versetzt sein. In engen, gewundenen Tiefgaragenzufahrten ist dies oft baulich schwer umzusetzen. Hier bedarf es spezieller Weitwinkel-Objektive und einer exakten Kalibrierung der Software, um Verzerrungen auszugleichen. Auch reflektierende Oberflächen (nasse Fahrbahn bei Nacht) können Spiegelungen erzeugen, die das System irritieren, wenn keine Polarisationsfilter eingesetzt werden.

Wirtschaftlichkeit: Kosten vs. Nutzen#

Die Investition in eine ANPR-Anlage wirkt zunächst hoch. Eine professionelle Kameraeinheit inklusive Prozessor und Gehäuse kostet deutlich mehr als eine einfache Überwachungskamera. Hinzu kommen Software-Lizenzen und Installationskosten.
Doch die Rechnung ändert sich, wenn man die Betriebskosten (OPEX) betrachtet:

1. Wegfall von Verbrauchsmaterial: Keine Papiertickets, keine Tinte für Drucker.
2. Geringere Wartung: Keine verklemmten Münzprüfer, keine aufgebrochenen Kassenautomaten.
3. Höherer Umsatz: Systeme zur Nummernschilderkennung erfassen jeden Parkvorgang lückenlos. Das “kurz mal rausfahren ohne zu zahlen” ist technisch nicht mehr möglich (bei schrankenlosen Systemen folgt der Bußgeldbescheid per Post).
4. Flächeneffizienz: Da keine Inseln für Ticketgeber an der Einfahrt nötig sind, können Zufahrten schmaler gebaut oder zusätzliche Parkplätze geschaffen werden.

Branchenexperten kalkulieren, dass sich die Investition in eine ANPR-Umrüstung oft schon nach 12 bis 18 Monaten amortisiert, abhängig von der Frequenz der Parkfläche.

Fazit: Die Zukunft ist ticketlos#

Die ANPR Funktionsweise hat den Kinderschuhen längst entwachsen. Was als militärische Überwachungstechnologie begann, ist heute der Standard für kundenfreundliches Parken. Die Kombination aus hochauflösender Infrarot-Hardware und selbstlernenden neuronalen Netzen macht die Technik robust genug für den Massenmarkt.

Für Deutschland bedeutet dies in den kommenden Jahren einen massiven Rückbau von Schrankenanlagen. Das Parken wird fließender, schneller und digitaler. Wer als Flächenbetreiber heute noch in reine Papierticket-Systeme investiert, setzt auf eine Technologie von gestern. Die Kennzeichenerkennung Technik bietet nicht nur mehr Komfort für den Nutzer, sondern liefert dem Betreiber auch die Datenbasis, um seine Flächen effizienter und profitabler zu bewirtschaften.

Die Hürden – sei es Datenschutz oder technische Komplexität – sind heute beherrschbar. Mit den richtigen Partnern und einer sauberen Planung ist ANPR der Schlüssel zum Parkraummanagement der Zukunft.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)#

Ist die Kennzeichenerkennung in Deutschland überhaupt legal?#

Ja, unter Einhaltung der DSGVO ist sie legal. Betreiber müssen ein “berechtigtes Interesse” nachweisen (z.B. Bewirtschaftung von Privateigentum) und die Nutzer vor der Einfahrt deutlich durch Beschilderung informieren. Die Daten müssen zweckgebunden verwendet und nach Abschluss des Parkvorgangs (bei korrekter Bezahlung) unverzüglich gelöscht werden.

Was passiert, wenn mein Kennzeichen verschmutzt oder verschneit ist?#

Moderne KI-Systeme sind sehr tolerant und können oft auch teilweise verdeckte Kennzeichen lesen. Sollte eine Erkennung technisch unmöglich sein (z.B. komplett zugeschneites Schild), greifen Fallback-Lösungen. Bei Systemen mit Schranke kann man meist über eine Ruftaste Hilfe anfordern oder manuell ein Ticket ziehen/eingeben. Bei “Free-Flow”-Systemen erfolgt oft eine manuelle Nachkontrolle der Bilder durch Mitarbeiter.

Funktioniert ANPR auch bei Motorrädern?#

Das ist technisch anspruchsvoller, da Motorräder nur hinten ein Kennzeichen haben. Reine Front-Kameras erfassen diese nicht. Für eine lückenlose Erfassung von Zweirädern müssen Kameras so installiert werden, dass sie das Heck des Fahrzeugs filmen (Rückerfassung). Viele Parkhäuser schließen Motorräder daher technisch aus oder richten spezielle Spuren ein.

Wie teuer ist die Installation eines solchen Systems?#

Pauschal ist das schwer zu sagen, da es von der Anzahl der Fahrspuren und der Software-Integration abhängt. Eine einzelne professionelle ANPR-Kamera-Einheit liegt im unteren bis mittleren vierstelligen Euro-Bereich. Hinzu kommen Kosten für Server/Cloud-Anbindung und Installation. Im Vergleich zu klassischen Schrankenanlagen mit Ticketgebern und Kassenautomaten ist die Erstinvestition oft ähnlich, die laufenden Betriebskosten sind jedoch deutlich geringer.

Können auch ausländische Kennzeichen gelesen werden?#

Ja, hochwertige Software-Lösungen erkennen Kennzeichen aus ganz Europa und darüber hinaus. Die Algorithmen sind auf die Syntax und Schriftarten verschiedener Länder trainiert. Dies ist besonders wichtig für Parkflächen in Grenznähe, an Flughäfen oder touristischen Zielen, um einen reibungslosen Ablauf für internationale Gäste zu gewährleisten.

Werden meine Daten an die Polizei weitergegeben?#

Nein, im Normalfall nicht. Private Parkraumbetreiber haben keinen automatischen Draht zur Polizei. Eine Datenweitergabe erfolgt nur bei Vorliegen einer richterlichen Anordnung im Rahmen von strafrechtlichen Ermittlungen (z.B. wenn ein Verbrechen auf dem Parkplatz stattgefunden hat). Ansonsten bleiben die Daten im geschlossenen System des Betreibers und werden nach Ausfahrt gelöscht.