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.
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.
Effiziente Kamera-Integration
Klare Grundriss-Ansicht
Automatische Label-Erkennung
Intelligente Dashboard-Suche
Präzise Standort-Anzeige
Ihre Vorteile im Überblick
Unsere Kompetenz in
Zahlen und Stimmen
Spezialisten
Jahre
Eingesetzte Server
Analysierte Kameras
Andere Anbieter mit Hochglanzbroschüren, macht zwei Jahre lang rum, kriegt es nicht hin, und IKARA ist nach drei Wochen am Start.
Manuel Peter - Abteilungsleiter REWE Logistik
Darauf habe ich seit Jahrzehnten gewartet. Sie begeistern mich.
Filip Pax - Director Process Engineering DHL Aviation
IKARA hat unser strategisch wichtiges Leuchtturmprojekt der OEPE-Zeitmessung in McDrive Digital 21 erfolgreich und mit hervorragenden Ergebnissen umgesetzt.
Christian Schröder - Senior Director Operations McDonald’s Deutschland LLC
IKARA ist einer der führenden Independent Software Vendors in der DACH-Region, der sich auf die Erstellung von Unternehmenssoftware spezialisiert hat.
Volker Meschonat - Smart Cities NVIDIA
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.