Intelligent erkennen & auswerten durch Neuronale Netze

...& wie kommt Künstliche Intelligenz bei opdiPark zum Einsatz?

Parkplätze an e-Ladesäulen intelligent überwachen zu können, diese Idee steckt hinter opdiPark. Denn herkömmliche Ladesäulen erkennen nur, wenn ein e-Auto zum Laden angekoppelt ist. Falschparker jedoch, wie beispielsweise ein Verbrenner, der den Parkplatz vor der Ladesäule ordungswidrig blockiert, werden nicht registriert. Sehr zum Leidwesen derer, die dringend Stromtanken müssten & insbesondere in Zeiten, in denen eine noch lückenhafte Lade-Infrastruktur potenzielle e-Mobilisten abhält umzusteigen. Außerdem kann eine blockierte e-Ladesäule so kein Geld verdienen.

Wir als Spezialist für maßgeschneiderte Kamerasysteme forcieren eine optische Lösung, die direkt in Ladesäulen integrierbar ist: ein Vorteil gegenüber bisherigen Überwachungssystemen, die zusätzliche Erdbaumaßnahmen erfordern, wie bei Induktion, oder ein Dach/Decke zur Montage voraussetzen. Doch…

Wie funktioniert die Fahrzeug- und Personenerkennung mit opdiPark nun konkret? …

  • einem kompakten System, das nicht größer als 2 Kreditkarten ist (siehe Kuli im Vergleich) und
  • das zu über 98% garantiert erkennt, was bei Tag und Nacht, bei sonnigem Wetter aber auch bei Regen & Schnee
  • auf 2 Parkplätzen vor einer e-Ladesäule passiert.
opdiPark Hardware
opdiPark ist ein kompaktes, leicht integrierbares System, nicht größer als 2 Kreditkarten. Die Hardware besteht aus einem Raspberry Pi Board plus RPi-Kamera.

Hardware von #opdiPark & Framework für KI

Bei der Auswahl der Komponenten verfolgen wir bewusst einen kostengünstigen Ansatz. Die Hardware besteht aus einer Raspberry Pi Minikamera und einem Raspberry Pi Board, auf dem TensorFlow als Framework für KI installiert wird.

Ein neuronales Netz bildet das Kernstück des opdiPark-Systems. Die SSD-MobileNet V2 Architektur ermöglicht dabei die Detektion von Objekten und gleichzeitige deren Klassifizierung. So kann entschieden werden, wo sich welches Objekt befindet. Vortrainiert mit dem COCO-Datensatz bildet es die perfekte Grundlage für das opdiPark-System.

machine learning: Erkennen und intelligent auswerten

Diese vorgefertigte Netzwerkarchitektur wird mit eigenen Aufnahmen von der Test-Ladesäule spezifisch nachtrainiert. Ein Trainingsdurchlauf dauert ungefähr 8 Stunden und kann sowohl lokal als auch in der Cloud stattfinden.

Als Objektklassen werden Auto, Bus, LKW, Motorrad, Fahrrad, Personen oder freier Parkplatz definiert. Durch das Aufsplitten auf 7 verschiedene Objektklassen konnte die Erkennungsrate auf über 98% gesteigert werden.

embedded image processing

Ist die gewünschte Erkennungsrate erreicht, wird das fertig trainierte und via TensorFlow Lite für eine schnelle Ausführung angepasste Neuronale Netz auf den Raspberry Pi übertragen. Die Rechengeschwindigkeit dort auf dem RP3 reicht für eine Auswertung in Echtzeit aus.

Apropos Erkennungsrate: Unsere 98%-ige Erkennungsrate kann sich sehen lassen. Wir erfüllen mittels KI die Zielsetzung eines geförderten Pilotprojekts aus 2017 (Quelle: golem.de / blauer Kasten): kaum 3 Jahre später, noch dazu komplett selbstfinanziert und zu einem unschlagbar günstigen Preis.

 

„Wir als KMU schaffen, woran Großkonzern trotz Fördermitteln scheitert!“

Denn ein von der Bundesregierung 2017 gefördertes Pilotprojekt von Siemens in Berlin „city2e“ erreicht nur eine Erkennungsrate von 85%, wie auf golem.de zu lesen ist.

Das Ziel, bei der Belegung von Ladestationen für Elektroautos eine Erkennungsrate von 98 Prozent zu garantieren und damit ein „marktreifes Produkt“ vorweisen zu können, wurde nicht erreicht. Quelle: www.golem.de

opdiPark Infrarot-Kamera
Bei extrem dunklen Stellplätzen kann eine IR Beleuchtung ergänzt werden.

kompaktes Kameramodul: leicht integrierbar

#opdiPark, das von uns entwickelte Modul ist sehr kompakt. Die Bauform ist für den Einbau in eine Säule vorgesehen, kann aber auch mit einem eigenständigen Gehäuse versehen werden.

Der Platzbedarf ist maximal 150 x 100 x 50 mm, die Kamera kann dabei wahlweise über die Stirnseite oder rechtwinklig dazu angebracht werden.
Ein 5 mm Loch, abgedeckt mit einer Glasplatte und einer Anti Fog Folie reicht als Interface nach außen.

Die optimale Einbauhöhe liegt bei ca. 100 cm über dem Asphalt, ist jedoch flexibel.

Bei extrem dunklen Stellplätzen kann eine IR Beleuchtung ergänzt werden ( Durchmesser ca. 50mm, ebenfalls hinter einer Sichtscheibe )

Mehrwert & alternative Einsatzgebiet

Diese optische Belegungserkennung per KI erweitert die Grundfunktionen von Ladesäulen aller Art um nützliche Zusatzfunktionen:

  • Verhindern von Falschparkern /statt Abschleppen (Abschreckung durch aggressiv blinkende Lichtsignale & Beweisfoto auf dem Display)
  • Ahndung von Falschparkern: „Zur Kasse bitten…“ (Beweisfoto mit Kennzeichen macht es möglich, DSGVO-konform vorausgesetzt)
  • Notrufassistenz, Selbstschutz bei Vandalismus

Diese opdiPark Technologie per KI ist nicht festgelegt auf nur diese Anwendung, sondern vielseitig und auch in anderen Bereichen einsetzbar: zur Personenzählung & Eingangskontrolle, Straßenauslastung, oder um Diebstahlsdelikte oder Vandalismus an öffentlichen Einrichtungen besser ahnden zu können.

#opdiPark macht Ladesäulen aller Art ➡️benutzerfreundlicher ➡️effizienter ➡️zuverlässiger & ➡️sicherer!

Blick aus einer e-Ladesäule gefällig…

Was sieht opdiPark?

…tagsüber & nachts, bei Regen & Schnee genauso wie bei Sonne …

Hier können Sie schon mal einen Blick aus einer e-Ladesäule werfen.

Video abspielen

"Gewusst wie!" KI-Kompetenz by opdi-tex

KI neuronale Netze
Der erfolgreiche Einsatz von KünstIicher Intelligenz wird maßgeblich durch die richtige Auswahl des Neuronalen Netzes und der Art des Trainings bestimmt. Erst dieses Knowhow und entsprechende Erfahrung machen Neuronale Netze zu praktisch anwendbarer Technologie, die die industrielle Bildverarbeitung revolutioniert und damit auch die Automatisierungstechnik.
 

opdiPark ist mittlerweile die zweite konkrete KI-Anwendung mit praktischem Nutzen und wurde 2020 in Zusammenarbeit mit der Hochschule Kempten entwickelt und erprobt. Diese KI-Technologie bietet großes Potenzial und könnte auch sehr gut in anderen Bereichen eingesetzt werden:

  • ob zur Personenzählung & Eingangskontrolle in Pandemie-Zeiten wie diesen,
  • zur Straßenauslastung, um Belegungs- oder Tempoprofile, separiert nach Fahrzeugklassen, zu erstellen
  • zur Einbruchserkennung als Diebstahlsschutz
  • oder im Kampf gegen Vandalismus an öffentlichen Einrichtungen.
 

Potenzial für große & kleine Unternehmen: Wertschöpfung optimieren per KI

Die erste KI-Anwendung war 2019 eine Kooperation mit der Hochschule Augsburg und wird in der Verpackungsindustrie eingesetzt. Sie ermöglicht, die Qualität von Keksen in der Produktion viel schneller, flexibler klassifiziert und zuverlässiger kontrollieren zu können. Wie dabei das Anlernen funktioniert, zeigt dieser FILM auf Youtube: KI & Kekse
 

Mehr Projekte mit Künstlicher Intelligenz by opdi-texund einen Überblick zu KI allgemein und Neues aus unserer F&E erfahren Sie hier. Auch welche komplexen Automatisierungsaufgaben wir damit noch lösen können (und wie) und welche Vorteile Ihnen der Einsatz von neuronalen Netzen bietet!

E-Mobilität & Nachhaltigkeit | Verbesserung der Ladeinfrastruktur durch #opdiPark

Die sehende e-Ladesäule ist unser technologischer Beitrag als umweltbewusster & innovativer Mittelständler, eine zuverlässig verfügbare Ladeinfrastruktur „allerorts & jederzeit“ wie im Masterplan der Bundesregierung gefordert, mitzuerschaffen.
 
e-Mobilität by opdi-texUm den CO²-Fußabdruck unserer Sensor-Manufaktur so klein wie möglich zu halten, achten wir bei opdi-tex nicht nur auf hochwertige Komponenten und langlebige, wartungsarme Produkte. In puncto Nachhaltigkeit setzen wir ganz bewusst ressourcen-schonend auf Solar und e-Mobilität.
 
Eine PV-Anlage auf dem Firmendach deckt nicht nur 70 Prozent des kompletten elektrischen Energiebedarfs in unserer Sensor-Manufaktur problemlos ab. „Wir tanken auch eigene Sonne“ an der firmeneigenen Wallbe-Ladestation. Diesen Service können neben den Mitarbeitern auch Kunden & Gäste nutzen. Die 30 kW-Photovoltaikanlage macht’s möglich.
„Selber Initiative ergreifen!“ ist das Credo des Firmengründers und -inhabers Karl-Ludwig Schinner. Da er Szenarien wie zugeparkte e-Ladestationen aus eigener Erfahrung nur zu gut kennt, hat opdi-tex dafür diese kamerabasierte Lösung per KI entwickeln lassen!

Sie haben Interesse an unserer #opdiPark-Technologie
oder auch Fragen?!

Gern beraten wir interessierte Kommunen, Ladesäulen-Hersteller und Ladepark-Betreiber ganz individuell. Wir freuen uns auf Ihren Kontakt.

Unser hochqualifiziertes Machine Vision Team ist spezialisiert auf individuelle Bildverarbeitungs-Systemlösungen, die optimal an Ihre Kundenanforderungen angepasst werden. Profitieren Sie von unserer langjährigen, branchen-übergreifenden Praxiserfahrung Machine Vision by opdi-tex!

20 Jahre opdi-tex | Wir bringen Maschinen das Sehen bei

opdi-tex Geschäftsführer Karl-Ludwig Schinner

Geschäftsleitung & Vertrieb

Dipl.-Ing. Karl-Ludwig Schinner / CEO

Downloads zur sehenden e-Ladesäule

opdiPark | Flyer & Datenblatt zum Belegungserkennungssystem

#opdiPark, die sehende e-Ladesäule,

Erfahren Sie im Flyer mehr über den Mehrwert durch opdiPark, über mögliche Zusatzfunktionen, technische Details und auch alternative Einsatzgebiete dieser Technologie.

opdiPark Flyer aussen
zum Download | Flyer: opdiPark by opdi-tex
opdiPark Datenblatt vorn
zum Datenblatt-Download