Schnee Wetter trifft LPR-Systeme mit einigen großen Hürden:

• Nummernschilder werden bedeckt: Schnee kann sich auf Nummernschildern ansammeln und Buchstaben sowie Zahlen verdecken, insbesondere nach einem großen Sturm oder wenn ein Auto eine Weile geparkt war.
• Sichtbarkeit leidet: Fallender Schnee, Nebel oder schwaches Winterlicht machen Bilder verschwommen, sodass Kameras Schwierigkeiten haben, ein klares Bild zu erfassen.
• Objektive werden blockiert: Schnee oder Eis, das an Kameralinsen haftet, kann Aufnahmen stören und Verzerrungen verursachen.
• Blendungsprobleme: Die reflektierende Natur von Schnee kann bei bestimmten Lichtverhältnissen Blendung verursachen, was die Kameras aus dem Gleichgewicht bringt.

Diese Probleme sind ein Kopfzerbrechen für Parkintegratoren, die Zugangskontrollen einrichten, Universitäten, die das Campus-Parken verwalten, oder Mautbetreiber, die genaue Ablesungen für die Abrechnung benötigen. Ein verpasstes Kennzeichen aufgrund von Schnee kann Fehler, Verzögerungen oder Sicherheitsprobleme bedeuten, daher benötigen Sie ein LPR-System, das winterfest ist.

Um die Leistung von LPR im Winter besser zu verstehen, wurden praktische Tests in Island durchgeführt, das für seine extremen Wetterbedingungen bekannt ist – Schnee, begrenztes Tageslicht und kalte Winde.

Der Test umfasste 88 Aufzeichnungen und erzielte eine Gesamtleistungsrate von 99 % mit einem Dual-Kamera-Setup:

• Nur 1 Datensatz (1%) war ein kompletter Fehlschlag, da sowohl die vorderen als auch die hinteren Nummernschilder nicht gelesen wurden.
• 14 Datensätze (15,9%) hatten mindestens ein fehlendes Nummernschild (entweder vorne oder hinten).

• 4 Datensätze (4,5%) waren aufgrund von nicht sichtbaren Kennzeichen (beschädigt, vereist oder nicht reflektierend) nicht erkennbar – Bedingungen, die außerhalb der Reichweite von Softwarekorrekturen liegen.

Es wurde festgestellt, dass breite Fahrbahnkonfigurationen die Sichtbarkeit von Nummernschildern verringerten, insbesondere bei Schneebedeckung. Das erweiterte Sichtfeld senkte die Erkennungsgenauigkeit und betonte die Notwendigkeit einer strategischen Kameraausrichtung sowie möglicher Fahrbahnverengungen, wo dies anwendbar ist.

• Trajektorienverifizierung: Die Konsistenz der Plattenauslesung wurde durch Trajektorienverfolgung validiert.
• Kamerawartung: Regelmäßige Pflege war entscheidend, um die Klarheit der Linse bei Schnee und Schmutz zu gewährleisten.
• Beleuchtungsverbesserungen: Firmware-Updates haben Probleme mit extremen Lichtverhältnissen (Unter- oder Überbelichtung) gemildert und sichergestellt, dass die adaptive Beleuchtung reflektierenden Schnee und schwache Lichtverhältnisse effektiv bewältigen kann.
• Verkehrsmodus-Anpassung: Bei der Bereitstellung in Island wurde das System von Zugangskontrolle auf den Modus Urban Free Flow umgeschaltet, um Verkehrsströme zu berücksichtigen, bei denen Fahrzeuge an Ein- und Ausfahrten nicht anhalten.

• Plattengrößenoptimierung: Die optimale Bildgröße der Platten wurde bei 120–150 Pixeln erreicht, was ein Gleichgewicht zwischen Flächenabdeckung und Erkennungsgenauigkeit schafft.

• Netzwerkqualität: Die Stabilität der Datenübertragung und der Echtzeitsynchronisation blieb ein Faktor, der in Remote-Umgebungen überwacht werden musste.

• Umweltliche Einschränkungen: Einige Sichtbarkeitsprobleme (z. B. beschlagene oder beschädigte Platten) können nicht vollständig durch Software gelöst werden – was die Rolle der physischen Infrastruktur und Wartung hervorhebt.

Die heutigen LPR-Systeme sind so konzipiert, dass sie Schnee wie ein Champion bewältigen, dank einiger intelligenter technischer Upgrades. Deep Learning und fortschrittliche Bildverarbeitung ermöglichen es diesen Systemen, auch dann weiterzuarbeiten, wenn der Schnee Probleme verursacht. Das sind die Faktoren, die den Unterschied ausmachen:

• Deep Learning: Diese Systeme können Nummernschilder lesen, die teilweise verdeckt, schräg oder bei schlechter Sicht aufgenommen sind, und überwinden die Herausforderungen des Schnees.
• Bildrauschenreduzierung: Dies entfernt das Rauschen von fallendem Schnee und macht Bilder schärfer für bessere Lesbarkeit.
• Kontrastverstärkung: Die Verbesserung des Kontrasts bei schwachem Licht oder schneebedeckten Bedingungen hält die Platten klar.
• Infrarotbeleuchtung: Infrarot (IR) durchdringt Schnee und Nebel und ermöglicht klare Aufnahmen bei Tag und Nacht.

Diese Funktionen machen moderne LPR-Systeme zu einer soliden Wahl für Parkplätze, Mautstraßen und Campus, da sie zuverlässige Erfassungen selbst bei rauem Winterwetter gewährleisten.

Hier sind einige einfache Ratschläge für Integratoren, Benutzer und Institutionen, um sicherzustellen, dass Ihr LPR-System bei schneereichen Bedingungen stabil bleibt:

• Setzen Sie auf wettererprobte Systeme: Wählen Sie LPR-Lösungen, die sich im Schnee und unter anderen schwierigen Bedingungen bewährt haben. Fragen Sie die Anbieter nach Nachweisen über die Winterleistung.
• Robuste Hardware: Wählen Sie Kameras mit hohen IP-Bewertungen (wie IP66 oder IP67), um Schnee, Eis und Kälte standzuhalten. Infrarot ist ein Muss für Situationen mit schwachem Licht oder Nebel.
• Platzieren Sie die Kameras richtig: Stellen Sie die Kameras an Ein- und Ausgängen oder Fahrspuren auf, um klare Aufnahmen von Nummernschildern zu machen. Winkeln Sie sie so an, dass sich kein Schnee auf den Objektiven ansammelt.
• Verwenden Sie Dualkameras: An Orten, an denen beide Kennzeichen benötigt werden, bieten Dualkameras eine Sicherung. Vernetzte Systeme, wie das von Survision, erhöhen die Genauigkeit, indem sie das beste Bild auswählen.
• Stay on Maintenance: Check lenses regularly to clear off snow or ice. Heated lens covers can stop buildup before it starts, keeping your cameras crystal clear. Survision Guard is a tool that monitors your cameras 24/7 to ensure they’re always working optimally. If something happens, we send notifications ASAP to eliminate unnecessary downtime, so your system stays online even in the worst storms.

Diese Schritte sorgen dafür, dass LPR-Systeme zuverlässig bleiben, egal ob Sie ein Integrator sind, der ein großes Projekt umsetzt, eine Universität, die das Parken verwaltet, oder ein Mautbetreiber, der mit starkem Verkehr zu tun hat.

Snow doesn’t have to stop LPR in its tracks. With deep learning, infrared lighting, and tricks like image denoising, modern LPR systems are ready to tackle winter challenges, keeping parking lots, toll roads, and campuses humming along. In places requiring front and rear plates, dual cameras, especially with linked communication like Survision’s, make sure you don’t miss a read. 

By choosing systems tested for tough weather, setting up cameras smartly, and keeping up with maintenance, parking integrators, LPR users, and universities can stay ahead of the snow.