Nummernschilder
in ECHTZEIT
erkennen

Zuverlässige Nummernschilderkennung unter allen Bedingungen.

Optimierte Abläufe & Ressourcen

IKARA LPR ist ein Softwaremodul, das Deep Learning zur Erkennung von Nummernschildern in Bildern und Videos einsetzt. Es wurde speziell für schwierige Bedingungen wie schlechte Sicht oder steile Winkel trainiert. Das System bietet Echtzeit-Erkennung von Kennzeichen in bis zu 4 Kameras gleichzeitig.

Über eine Weboberfläche können Sie die Software einrichten und Whitelists (temporär/permanent) sowie Ereignisse (wie das Setzen von Lesezeichen oder das Auslösen einer Schranke) verwalten.

Identifikation

Codes oder Etiketten werden in der gesamten Logistikkette zur Identifizierung verwendet.

Automatisches Scannen

Scannen Sie automatisch mit Kamerasystemen, die mit KI verbunden sind.

Zeitverlust

Jeder manuelle Scan oder sogar handschriftliche Dokumentationsvorgang kostet Zeit.

Einsparungspotenzi- al

Erschließen Sie das erhebliche Einsparungspotenzial im Rahmen von Großprojekten.

Wie es funktioniert

IKARA LPR ist eine Software, die mithilfe künstlicher Intelligenz (Deep Learning) Nummernschilder auf Fotos und Videos erkennt. Sie wurde speziell dafür entwickelt, auch unter schwierigen Bedingungen wie schlechter Sicht oder ungünstigen Kamerawinkeln zuverlässig zu arbeiten.

Das System kann in Echtzeit mit bis zu vier Kameras gleichzeitig Nummernschilder erfassen. Über eine einfache Weboberfläche können Sie die Software einrichten, bestimmte Fahrzeuge auf eine Erlaubnisliste setzen und Aktionen wie das Öffnen einer Schranke steuern.

Unsere Kompetenz in
Zahlen und Stimmen

20

Spezialisten

6

Jahre

1100

Eingesetzte Server

13000

Analysierte Kameras

absolute element

Einsatz an
Schlüsselorten in der Industrie

Systemanforderungen
für die Installation

Linux-Anforderungen

Die Installation erfordert eine Linux-Distribution (z.B. Ubuntu 18.04 oder neuer, Linux Mint 18 oder neuer) mit folgenden installierten Paketen:

  • Docker Engine (20.10.x oder neuer)
  • Docker Compose (1.28.0 oder neuer)
  • Nvidia Container Toolkit (1.5.0 oder neuer)

Server-Anforderungen

  • CPU: 8-Kern-CPU (zum Beispiel Intel Core i7-9700K)
  • RAM: 32 GB
  • GPU: Nvidia RTX4000 oder RTXA4000 (geeignet für 4 Streams)

Wenn Sie möchten, können Sie einen geeigneten Server mit installierter Software direkt bei uns erwerben.

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