KI-gestützes Parkraum-Monitoring
Proof of Concept für die Digitalisierung der Parkraumbewirtschaftungen
Um die Potenziale von Computer Vision und KI-basierter Echtzeit-Analyse greifbar zu machen, entwickelte they Consulting einen Protoypen, der Objekterkennung, Live-Datenverarbeitung und Visualisierung in einem physischen Szenario vereint.
Die Demo simuliert typische Abläufe auf einer Parkfläche in verkleinertem Maßstab. Mehrere ferngesteuerte Fahrzeuge bewegen sich gleichzeitig über die verschiedenen Parkflächen und bilden so typisches Nutzer:innenverhalten ab. Mit Hilfe von zwei einfachen Kameras werden sowohl die Stellplatz-Flächen sowie Ein- und Ausfahrten überwacht. Ein Dashboard zeigt live, welche Flächen belegt sind, wie viele Fahrzeuge ein- oder ausfahren und wie sich die Auslastung und Nutzungsmuster über die Zeit entwickelt hat.
Der Aufbau ist bewusst einfach gehalten und zeigt dennoch ein Prinzip, das in zahlreichen realen Anwendungen zum Einsatz kommt: Aus Kamerabildern entstehen automatisiert verwertbare Daten und Kennzahlen.
Ziel war es, den Weg von visuellen Rohdaten zu operativ nutzbaren Informationen einfach verständlich und sichtbar zu machen.
Statt komplexe KI-Prozesse abstrakt zu erklären, demonstriert der Aufbau anhand eines konkreten Szenarios, wie Nutzung erkannt, Bewegungen erfasst und Verhaltensmuster analysiert werden können.
Dafür nutzt der Prototyp Standard-Kameras statt Bodensensoren, Schranken oder spezieller Zählhardware. Stellplätze und Zähllinien werden direkt im Kamerabild definiert. Das System erkennt Fahrzeuge zuverlässig, ordnet sie den jeweiligen Bereichen zu und berechnet daraus den aktuellen Zustand der Parkfläche.
So entsteht ein Setup, das schnell verständlich ist und gleichzeitig technisch nah an realen Anwendungen bleibt.
Für einen robusten und praxisnahen Prototypen basiert der Prototyp auf einem Setup mit drei Kernkomponenten: Kamerafeeds, KI-basierter Videoanalyse und Dashboard.
Eine Kamera zeichnet die Bewegungen auf den Parkflächen auf. Erkennt das Modell ein Fahrzeug in einem definierten Bereich, wird der jeweilige Platz als belegt markiert. Das Dashboard zeigt den Status jedes Stellplatzes, die Belegungsdauer und die Auslastung über die Zeit.
Eine zweite Kamera überwacht den Eingang der Parkfläche und somit die Ein- und Ausfahrt. Im Bild liegt eine virtuelle Linie. Wenn ein Fahrzeug diese Linie kreuzt, wird Richtung und Zeitpunkt des Ereignisses erfasst. Daraus berechnet das System die aktuelle Anzahl der Fahrzeuge im Parkhaus.
Die KI-basierte Videoanalyse in Echtzeit wird dabei direkt vor Ort auf handelsüblicher und kostengünstiger Hardware ausgeführt und bedarf keinerlei Cloud-Systeme oder Internetverbindung.
Sämtliche Ereignisse werden in Echtzeit erfasst, gespeichert und im Dashboard visualisiert: Parkvorgänge, Einfahrten, Ausfahrten, aktuelle Belegung, Verlauf und Auslastung. So lässt sich nachvollziehen, wie aus einzelnen Erkennungen ein belastbarer Datenstrom entsteht.
Mit Hilfe dieses Prototypen können wir den Zusammenhang zwischen Bilddaten, Erkennung und Auswertung direkt für jeden sichtbar machen.
Jede Bewegung im Modell löst messbare Veränderungen im System aus: Stellplätze wechseln ihren Status, Parkzeiten werden erfasst, Fahrzeugbewegungen werden robust gezählt und Auslastungswerte in Echtzeit aktualisiert.
So wird Besucher:innen nicht nur das Ergebnis sichtbar, sondern auch die Logik dahinter. Die Demo zeigt, wie ein KI-System aus visuellen Informationen operative Daten erzeugt. Komplett ohne zusätzliche Sensorik, ohne teure Hardware in der Cloud oder komplexe Infrastruktur im Modellaufbau.
Die Demo zeigt, wie Unternehmen bestehende Kamerainfrastruktur nutzen können, um aus visuellen Informationen operative Echtzeitdaten zu gewinnen. Ganz ohne zusätzliche Sensorik oder neue, komplexe Hardware. Dabei dient das Parkplatzszenario als leicht verständliches Beispiel für ein deutlich breiteres Anwendungsfeld. Dasselbe Prinzip lässt sich auf Produktionsflächen, Logistikzentren, Lagerbereiche, Besucherströme oder Gebäudezugänge übertragen.
Viele Unternehmen verfügen bereits über die notwendige Infrastruktur. Durch die intelligente Auswertung vorhandener Kamerasysteme lassen sich zusätzliche Daten gewinnen, ohne neue Hardware bereitstellen zu müssen. So entstehen belastbare Entscheidungsgrundlagen, aktuelle Auslastungsinformationen und neue Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen auf Basis von Echtzeitdaten.