KI-gestützte Kennzeichenerkennung

Sicherheit und Effizienz mit PlakaNet steigern

Live-Kamerawand, sofortige Erkennung, automatische Ein- und Ausfahrtsverwaltung. Vollständig offline, DSGVO-konform und hochleistungsfähig.

Kernfunktionen

PlakaNet vereint alle Funktionen für modernes Parkraum- und Anlagenmanagement unter einem Dach.

Live-Überwachung & Operator-Panel

Mehrkamera-Support, sofortige Verfolgung. Kennzeichenerkennung mit 99,8 % Genauigkeit und Operator-Kontrollen.

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Zwei Betriebsmodi

Site-Modus für zugelassene Fahrzeuge, Parkplatz-Modus für Tarife und Quittungen.

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Vollständiger Offline-Betrieb

Kein Internet erforderlich. Alle Daten werden lokal verarbeitet und gespeichert. Sicher und schnell.

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Verwandeln Sie Ihre Daten in aussagekräftige Erkenntnisse

Gewinnen Sie mit unseren fortschrittlichen Analysewerkzeugen präzise Einblicke. Treffen Sie fundierte Entscheidungen auf Basis exakter Echtzeitdaten.

  • Kennzeichenerkennung: YOLO-basiert (YOLOv11 Standard, YOLOv9 End-to-End)
  • OCR-Engines: ONNX CCT Multi-Head (Schnell), PaddleOCR, Tesseract
  • Hardwarebeschleunigung: GPU (DirectML) und CPU-Optimierung
  • Über 50 Kennzeichenformate unterstützt
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Heben Sie Ihr Geschäft auf das nächste Level


Live-Monitoring

Alle Kameras auf einem Bildschirm in Echtzeit. Sofortige Kennzeichenerkennung und Ereignisverfolgung.

Schnelle Verarbeitung

Kennzeichenerkennung in unter einer Sekunde. Hohe Genauigkeit für verlässliche Ergebnisse.

Sichere Speicherung

Alle Daten werden lokal verschlüsselt gespeichert. DSGVO-konformes, sicheres Datenmanagement.

Technische Daten & Systemanforderungen

PlakaNet ist ein leistungsstarkes, zuverlässiges Kennzeichenerkennungssystem, entwickelt mit aktuellen KI-Technologien.

KI & OCR

Kennzeichenerkennung auf YOLOv11/YOLOv9-Basis. 99,8 % Genauigkeit mit ONNX CCT, PaddleOCR und Tesseract.

Kamera-Support

IP-Kameras (RTSP/HTTP), USB-Kameras, Videodateien und alle DirectShow-kompatiblen Quellen.

Systemanforderungen

Windows 10/11 (x64), Intel Core i5 oder AMD Ryzen 5 (empfohlen), mind. 8 GB RAM (16 GB empfohlen), GPU-Unterstützung (DirectML).

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