Start / Lösungen / Automatischer Kennzeichenerkennungssystem (ANPR)
Edge ANPR/ALPR für intelligente Verkehrs- und Grenzaufbaumaßnahmen
Verwandeln Sie Standard-IP-Überwachungssignale in intelligente Verifizierungsknoten für Fahrzeuge. Erkennen, lesen und vergleichen Sie Plaketten direkt am Edge – vollständig integriert mit europäischen ITS-Steuergeräten und Sicherheitsdatenbanken.
Verarbeitung von Sovereign Edge: Alle Daten werden vor Ort privat verarbeitet. Keine Cloud- oder Drittanbieterverbindung erforderlich.
Inklusive integrierter Datenschutzmaske: Verfinstern Gesichtszüge und Kennzeichen vor dem Bedienfeld oder Debug-Ansicht.
98%+ Realitätsgetreue Genauigkeit: Lesen Sie die Fahrzeugkennzeichen präzise auch bei wechselnden Wetterbedingungen.
Mehrspur-Tracking: Prozesslizenzen werden gleichzeitig auf mehreren Fahrspuren von einer einzigen Kameraerkennung angezeigt.
Schneller Datenbankvergleich: Vergleichen Sie Ihre Platten sofort mit den Whitelisten von Zollbehörden, Logistikunternehmen oder Sicherheitskräften über standardisierte Protokolle wie REST API oder JSON.
Anwendungsfälle in der Industrie
Zoll- und Grenzkontrolle
Die Automatisierung der Registrierung von Gütern und der Bearbeitung der Zolldokumentation erfolgt anhand der von der finnischen Zollbehörde bewährten Ergebnisse.
Logistik- und Distributionszentren
Die Zugangskontrolle in Industrieanlagen wird gesteuert, indem Gates und Barrierearme nativ über Modbus- oder TCP-Befehle aktiviert werden, sobald weiße Liste-Fahrzeuge eintreffen.
Smart Cities & Urban Toll
Verfolgung von Fahrzeugeingangszonen und Parkkontrolle ohne die operativen Kosten für spezielle, proprietäre Sensorinstallationen.
Wetterbeständige Edge-Performance
Außenumgebungen stellen viele OCR-Systeme vor Herausforderungen, nicht nur aufgrund der unterschiedlichen Wetterbedingungen.
Die MarshallAI-Plattform
- Randverarbeitung für minimale Latenzzeiten.
- Deep-Learning-Modelle, die in wechselnden Wetterbedingungen Plaketten präzise erkennen, verfolgen und löschen.
Unübertroffene Funktionen
| Operationeller Aspekt | Technischer Liefermethoden | Europäische Compliance / Nutzen |
|---|---|---|
| Datenschutzmaßnahmen | Lokaler Verschleierungsknoten | Verfälscht menschliche Gesichter und empfindliche Bilder in Echtzeit, bevor der Bediener die Ansicht sieht. |
| Direktantrieb | RSMP / OCIT-Protokolle | Stellen Sie direkt Befehle an Swarco, Yunex oder an lokale SPS-Gate-Steuerungen, um Verzögerungen bei der Durchfahrt durch den Umkreis zu beseitigen. |
| VMS-Kompatibilität | Milestone / Genetec | Überlagerte Daten werden direkt in Ihre bestehende Benutzeroberfläche Ihrer Kontrollzentrale integriert. |
Fallstudien
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Aktive physische Infrastruktur: Wie MarshallAI 99,8 % Zuverlässigkeit unter schwierigen Bedingungen erreichteErfahren Sie, wie die Edge-Vision von MarshallAI komplexe Objekte unter extremen Bedingungen fehlerfrei erkennt und dabei eine Zuverlässigkeitsrate von 99,8 % für die Fußgängererkennung erreicht, während gleichzeitig physische Infrastruktursteuerungen in Echtzeit ausgelöst werden.
Smart Cities Verkehrsmanagement
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Intelligenterer Verkehr, weniger Emissionen: MarshallAI und AI4CitiesMarshallAI ist in kritischen Systemen und in kontinuierlicher Betriebsbereitschaft erprobt. Aufgestellt in Helsinki und Paris steuert unsere Deep-Learning-Plattform die Live-Infrastruktur autonom, um Emissionen um bis zu 8 % zu reduzieren.
Smart Cities Verkehrsmanagement
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Aktualisierung der Legacy-Infrastruktur: Crowd Analytics & Security ohne Cloud-AbhängigkeitErfahren Sie, wie wir die bestehende Kamerainfrastruktur des Themenparks Särkänniemi nutzten, um Live-Videos über ein lokales Netzwerk mit geschlossenem Kreislauf zu verarbeiten – was die Analyse von Sicherheit und Massenfluss ermöglicht, während gleichzeitig die Privatsphäre gewahrt bleibt.
Sicherheit Smart Cities
Fragen & Antworten
Wie entspricht das System den europäischen Anforderungen der DSGVO?
Das System konvertiert die Kennzeichen lokal am Rand innerhalb von Millisekunden in Textstrings und verwertet den unmaskierten Video-Frame sofort. Unser nativ verwendeter Verwischungsserver blockiert Gesichter und andere nicht-Zielinformationen in Echtzeit, bevor sie in das Dashboard gelangen, um eine vollständige Datenminimierung zu gewährleisten.
Kann MarshallAI Plaketten aus verschiedenen Ländern mit unterschiedlichen Layouts lesen?
Ja. Die AFSA-Plattform kann geschult werden, um alphanumerische Layouts mit mehreren Ländern, Zeichengrößen und unterschiedlichen Schriftgrößen in verschiedenen Regionen nahtlos zu erkennen und zu analysieren.
