Basierend auf dem sich aufsummierenden Fehler einer Bilanzierungslösung nimmt mit der Zeit die Genauigkeit des Gesamtsystems ab, und damit auch die Aussagekraft über die Auslastung der Parkfläche.Zudem können wichtige Erkenntnisse wie die durchschnittliche Parkdauer oder Parkverstöße nicht erhoben werden.Eine Beispielrechnung:Ein Parkplatz mit 500 Stellplätzen, der durchschnittlich zweimal täglich vollständig genutzt wird, hat rund 2.000 Ein- und Ausfahrten pro Tag (500 Stellplätze × 2 Einfahrten + 2 Ausfahrten). Bei einer marktüblichen und technologieunabhängigen Event-Genauigkeit von 98 % resultieren daraus 40 Fehlzählungen pro Tag. Innerhalb einer Woche summiert sich dieser Fehler auf 280 Fehlzählungen, was eine erhebliche Abweichung darstellt.Nur mit Hilfe ständiger manueller Nullungen – die über die Laufzeit eines solchen Projekts ein erheblicher Kostentreiber sind – können verlässliche Aussagen zur Parkplatzauslastung getroffen werden.Dies ist bei allen Zählstellen der Fall, unabhängig von der Detektionstechnik. Nichtsdestotrotz liefert SONAH eine überaus hohe Detektionsgüte und gewährleistet selbst bei komplexen Bilanzierungen auf Parkflächen oder in Parkhäusern präzise Ergebnisse mit minimalen Abweichungen.

a) Erhöhte Position & freie Perspektiveb) Dauerstromversorgungc) 4G oder 5G Konnektivität

a) Im Sensor ist ein Computer verbaut, auf dem unsere Bildauswertungsalgorithmen (Machine Learning) laufen.b) Die Berechnungen und die Verarbeitung des Kamerabildes erfolgen ausschließlich im Sensor.c) Die Bilder werden in Echtzeit verarbeitet und nicht im Sensor gespeichert. d) Im Detektionsprozess werden keine Bilder in die Cloud übertragen, und es findet keine Analyse von Bildmaterial in der Cloud statt.e) Der Sensor sendet nur Metadaten (GPS-Position, Uhrzeit, Status Quo, ID) an das Backend.f) Es erfolgt KEINE Nachbearbeitung der Bilder in der Cloud, wie es bei vielen anderen „Smart CCTV“-Diensten der Fall ist, bei denen die Videoströme von der Kamera an ein Netzwerkgerät gesendet werden.

Die SONAH-Sensorarchitektur schützt die Privatsphäre aller Nutzer, indem sie nur die Daten speichert, die tatsächlich notwendig sind.Persönliche Informationen werden zu keinem Zeitpunkt erfasst, und unnötige Daten werden sofort verworfen.Während des Einsatzes des Systems gibt es vier primäre Datenübertragungen. Diese werden im Folgenden aufgelistet:(ROI = Region of Interest = Ein Teil des Kamerabildes, auf den die anwendungsspezifischen Erkennungsalgorithmen angewendet werden).

a) Anzahl der Stellplätzeb) Bauplan sowie Standort der Masten und Straßenlaternenc) Müssen wir Akkus für die Stromversorgung der Sensoren tagsüber bereitstellen?d) Ein perspektivisches Video des Standorts mit allen Parkplätzen, Laternenmasten usw.e) Google-Maps-Link oder die Koordinaten des Standorts

Das kommt auf die Gegebenheiten vor Ort und die Aufbauhöhe an. Wir unterscheiden zwischen Freiflächenparkplätzen, Parkhäusern und Onstreet-Parkplätzen.Unter optimalen Bedingungen kann ein Sensor bis zu 72 Stellplätze gleichzeitig digitalisieren.Darüber hinaus sollte die minimale Aufbauhöhe mindestens 3,5 m betragen. Auf einer Höhe von z. B. 3,5 m können etwa 8 Onstreet-Stellplätze digitalisiert werden. Zudem ist der Sensor in dieser Höhe vor Vandalismus und Beschädigungen geschützt.

Edge Computing bedeutet, dass die Datenverarbeitung „on the edge“, also direkt auf dem Datengerät, stattfindet, sodass nur Metadaten übertragen werden. Edge Computing eignet sich besonders für den Einsatz bei Sensoren.Vorteile:Geringes Roaming (weniger Kosten)Niedrigere Latenzen (schnellere Reaktionszeiten)Wahrung des Datenschutzes und Erfassung nur relevanter DatenGeringere BandbreitenanforderungenNachteile:Verminderte Rechenleistung im Vergleich zum Cloud ComputingErhöhte Komplexität der KI-Entwicklung

SONAH VisionSensor mit Edge Computing:1. Die Datenauswertung erfolgt direkt auf dem Sensor.2. Es werden keine personalisierten Daten erfasst oder gespeichert.3. Geringe Kosten bei der Datenübertragung (ca. 100 MB pro Monat).4. Echtzeitdaten.5. Kaum Abhängigkeiten von Bandbreite bzw. Netzverfügbarkeit.6. Datenübermittlung ist drahtlos möglich.7. Erweiterbar um weitere Use Cases, wobei die Kosten für die Berechnungen pro Use Case nicht mit skalieren.Die Datenauswertung erfolgt direkt auf dem Sensor.CCTV Kameras mit Cloud Computing:1. Aufnahme und Streaming von Bildern.2. Standleitung und umfangreiche Infrastrukturarbeiten erforderlich.3. Einsatzmöglichkeiten für Sicherheitsanwendungen (Security Cases).4. Zugriff auf erfasstes Bildmaterial nur durch geschultes Personal.5. Starke Rechenleistung in der Cloud für KI-basierte Analysen.6. Verlässliche Datenspeicherung durch Redundanzen.7. Erweiterbar um weitere Use Cases, wobei die Kosten für die Berechnungen pro Use Case mit skalieren. Das bedeutet, je mehr Detektionen durchgeführt werden, desto höhere monatliche Kosten entstehen in der Cloud.8. Nicht für den öffentlichen Raum geeignet, sondern nur auf privatem Gelände.

Die Sensoren sind für einen Betrieb von mindestens 5 Jahren ausgelegt. Zusätzlich bieten wir eine Herstellergarantie von 2 Jahren an.

Die Lieferzeit hängt vom Volumen und Zeitplan des Projekts ab. In der Regel sind 4 bis 6 Wochen bis zur Lieferung problemlos möglich.

Der Aufbau des Sensors dauert in der Regel nur etwa 15 Minuten. Danach kalibriert sich das lernende System für ca. 4 Wochen auf die Gegebenheiten vor Ort (wie Blickwinkel und Lichtverhältnisse), um eine ausgezeichnete Leistung mit über 98 % Genauigkeit zu gewährleisten.

Unsere Sensoren können zum Beispiel an Gebäuden, Parkhäusern oder sogar an Kirchtürmen angebracht werden. Im öffentlichen Raum ist die Anbringung an Straßenlaternen jedoch fast die einzige Möglichkeit, den urbanen Raum flächendeckend zu digitalisieren.

SONAH hat bereits über 80 IoT-Setups in Europa umgesetzt. Eine kleine Auswahl der Projekte finden Sie auf sonah.world.

Unser Sensor entspricht der Schutzklasse II. Dabei wird eine doppelte oder verstärkte Isolierung verwendet, um einen elektrischen Schlag zuverlässig zu verhindern.

Ja, die Sensoren werden regelmäßig von SONAH, dem Betreiber der Sensoren, aktualisiert. Diese Updates gewährleisten Daten- und Cybersecurity. Die Updates können over the air installiert werden, sodass keine physische Interaktion mit der Hardware erforderlich ist. Unsere Kunden können sich also entspannt zurücklehnen – wir kümmern uns um alles!

Der Zugriff auf die Daten wird vom Auftraggeber bestimmt, häufig sind das die Städte selbst. Die Daten sind vielseitig und für verschiedene Rollen innerhalb der Stadt nützlich. Live-Daten können Autofahrern helfen, freie Parkplätze zu finden, während historische Daten die Grundlage für moderne Stadt- und Verkehrsplanung für Fachabteilungen bilden.Letztlich muss der Auftraggeber selbst entscheiden, welche Daten er wem zur Verfügung stellt. Wir stehen gerne beratend zur Seite.

Unsere Sensoren benötigen Dauerstrom (230 V AC). In der Regel verbraucht ein Sensor 10W.

1. Plan (Straßenlaternen / Anbringungsorte + Parkplätze)2. Perspektivische Videos vom Standort (Winkel des Sensors zu den Stellplätzen)3. Anbringungsort und Art der Montage4. Anbringungshöhe5. Ist Dauerstrom verfügbar?