# Modulare Kennzeichenerkennungs-Pipeline für Parkeinrichtungen

[Modulare Kennzeichenerkennungs-Pipeline für Parkeinrichtungen](https://iits-consulting.de/de/portfolio/modular-license-plate-recognition-pipeline-for-parking-facilities)

## Modulare Pipeline zur Kennzeichenerkennung für Parkhäuser und Parkplätze

Die Refaktorierung einer kamerabasierten Kennzeichenerkennungs-Pipeline in eine modulare, testbare Architektur für den Schranken-Parkzugang.

KUNDE

Ein Unternehmen, das stark frequentierte Parkeinrichtungen betreibt

BRANCHE

Mobilität / Facility Management

LEISTUNGEN

AI / Computer Vision / OCR / Pipeline Refactoring

## Überblick

Ein Betreiber stark frequentierter Parkanlagen erfasst Ein- und Ausfahrten an den Schranken mit kamerabasierter Kennzeichenerkennung. Die vorhandenen Erkennungskomponenten funktionierten. Die zugrunde liegende Codebasis war aber schwer zu warten und zu erweitern.

[iits-consulting](https://iits-consulting.de/de/about-us/index.md) hat den bestehenden Workflow in eine modularere Architektur überführt und die Pipeline für die Kennzeichenerkennung leichter wartbar gemacht.

Kennzeichenerkennung an der Einfahrt einer Parkanlage: abgesenkte Schranke mit Tempo-10-Schild

## Herausforderung: Kennzeichenerkennung an Schranken

Parkanlagen mit Schrankenzufahrt sind darauf angewiesen, dass ein- und ausfahrende Fahrzeuge zuverlässig erkannt werden. In diesem Setup verarbeitete das System keine kontinuierlichen Videostreams. Stattdessen nahm es an der Schranke Bilder der Fahrzeuge auf und wertete sie aus, um die Kennzeichen zu identifizieren.

Der Kunde hatte bereits ein KI-Framework und Erkennungskomponenten im Einsatz. Mit der Zeit war die Codebasis jedoch komplex geworden. Verschiedene Entwicklungsstränge, ungenutzte Komponenten und eng gekoppelte Logik machten das System schwerer verständlich, testbar und anpassbar. Das betraf vor allem den [OCR](https://de.wikipedia.org/wiki/Texterkennung)-Teil des Workflows, in dem das System den Kennzeichentext aus jedem aufgenommenen Bild ausliest. Die bestehende Implementierung funktionierte im Rahmen des Frameworks. Ihre Struktur machte jede künftige Änderung aber aufwendiger als nötig.

## Unsere Lösung: eine modulare Pipeline für die Kennzeichenerkennung

Wir haben den bestehenden Workflow für die Kennzeichenerkennung refaktoriert und in das modulare, Plugin-basierte Framework des Kunden integriert.

Die vorhandenen Modelle blieben unverändert. Im Fokus standen Struktur, Lesbarkeit, Testbarkeit und Wartbarkeit der bestehenden OCR-Pipeline.

Dazu haben wir den OCR-bezogenen Code bereinigt und neu organisiert. Wir haben veraltete Entwicklungsartefakte und ungenutzte Codepfade entfernt. Außerdem haben wir die Zuständigkeiten klarer getrennt. Dadurch ist die Implementierung leichter zu verstehen und zu erweitern. Neue automatisierte Tests machen das Verhalten der Pipeline nachvollziehbar und senken das Risiko von Regressionen bei der weiteren Entwicklung.

Wir haben veraltete Entwicklungsartefakte und ungenutzte Codepfade entfernt, die Zuständigkeiten klarer getrennt und die Implementierung leichter verständlich und erweiterbar gemacht. Automatisierte Tests machen das Verhalten der Pipeline transparenter und senken das Risiko von Regressionen bei der weiteren Entwicklung.

## **Business Impact**

Der Kunde hat jetzt eine aufgeräumte, besser wartbare Pipeline für die Kennzeichenerkennung in seinem bestehenden KI-Framework. Interne Teams verstehen das System leichter, können einzelne Komponenten anpassen und auf dem bestehenden Workflow aufbauen. Weil veraltete Codepfade entfernt und die Testabdeckung verbessert wurde, hat das Projekt außerdem eine stabilere technische Grundlage für die weitere Entwicklung geschaffen.


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## Unsere Projekte

[Ein CO₂-Fußabdruck-Rechner für Bauprojekte in der frühen Planungsphase](https://iits-consulting.de/de/portfolio/a-construction-carbon-footprint-calculator-for-early-project-planning/index.md)

Die Entwicklung eines cloudbasierten Rechners für den CO₂-Fußabdruck von Bauprojekten. Er schätzt die Emissionen eines Projekts, bevor die Detailplanung beginnt.

[Eine BSI-C5-konforme Cloud für Patientenportale im Gesundheitswesen](https://iits-consulting.de/de/portfolio/a-bsi-c5-compliant-cloud-for-healthcare-patient-portals/index.md)

Vollständige Neugestaltung und Migration der Gesundheitsinfrastruktur in die T Cloud Public mit BSI-C5-konformer Sicherheit. Inklusive Mandantentrennung und komplexer Integration von Krankenhausnetzwerken.

[Alle anzeigen](https://iits-consulting.de/de/our-work/index.md)

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