Problemstellung:
Die gegenwärtige Problematik liegt darin, dass die Anwendung der Kennzeichenerkennung in Garagenanlagen vornehmlich auf expansiven gewerblichen Parkflächen Verwendung findet. Trotz dieser gängigen Praxis könnte ein solches Erkennungssystem auch für private Parkplätze und Garagen äußerst förderlich sein. Die Beseitigung der Fehlerquelle "Fernbedienung" trägt maßgeblich zur Effizienzsteigerung der Bedienungsprozesse bei und eröffnet somit vielversprechende Perspektiven. Nicht zuletzt gestaltet sich die Verfügbarkeit bestehender Systeme oft als finanzielle Herausforderung, was die Relevanz unseres Vorhabens weiter unterstreicht.

Zielsetzung:
Das primäre Ziel dieser Diplomarbeit besteht darin, ein erschwingliches und zugleich zuverlässiges Kennzeichenerkennungssystem speziell für den Einsatz in privaten Garagen oder an Schrankenanlagen zu entwickeln. Dabei steht die Gewährleistung von Witterungsbeständigkeit des Gehäuses im Fokus, ebenso wie die Implementierung einer Nachtsichtfunktion für die Kennzeichenerkennung. Im Fall eines Systemausfalls, beispielsweise aufgrund von Internetproblemen, ist vorgesehen, dass das Garagentor dennoch manuell geöffnet werden kann.

Realisierung:
Die konkrete Umsetzung unseres Projekts erfolgt durch die Anwendung modernster Technologien. Hierbei setzt das System auf das YOLOv8 Trainingsmodell für die präzise Fahrzeug- und Kennzeichenerkennung. Die Bildverarbeitung und Textextraktion erfolgen durch ein Python Programm. Die gesammelten Daten werden in einer Datenbank gespeichert, wodurch eine effiziente Datenauswertung ermöglicht wird. Das entwickelte benutzerfreundliche Webinterface, basierend auf React und Tailwind, gewährleistet eine intuitive Nutzererfahrung. Die physische Steuerung des Garagentors oder der Schranke wird durch den Einsatz eines Raspberry Pi 4 sichergestellt. Dieser Schritt bringt nicht nur eine effektive Steuerung des Zugangs mit sich, sondern optimiert auch die Gesamtfunktionalität des Systems.

Team: Laurenz Danninger, Alexander Belinsky
Betreuer: Prof. Dipl.-Ing. Reinhard Lindner