LPR-Technologie zur Bekämpfung von Kriminalität
In der Schweiz, Spanien und in Deutschland werden jährlich mehrere tausend Nummernschilder gestohlen. Die genaue Anzahl variiert je nach Region und den Maßnahmen der Polizei, doch laut Statistiken liegt die Zahl der gestohlenen Nummernschilder zwischen 100.000 und 200.000 pro Jahr allein in Deutschland. Diese Diebstähle haben erhebliche Auswirkungen und sind oft mit weiteren Verbrechen verbunden.
Warum werden Nummernschilder gestohlen
Der Diebstahl von Nummernschildern ist ein wachsendes Problem, das aus verschiedenen kriminellen Motivationen resultiert. Ein Hauptgrund für den Diebstahl von Nummernschildern ist die Vermeidung von Mautgebühren und Verkehrsverstößen. Kriminelle nutzen gestohlene Nummernschilder, um Mautstationen zu passieren oder Verkehrsverstöße zu begehen, ohne dass die Strafen auf sie zurückfallen. Dadurch können sie erhebliche Kosten vermeiden und entgehen der Strafverfolgung.
Ein weiterer häufiger Grund für den Diebstahl von Nummernschildern ist das Tanken ohne zu bezahlen. Die Täter montieren gestohlene Nummernschilder an ihre Fahrzeuge und tanken an Tankstellen, um dann zu flüchten, ohne die Rechnung zu begleichen. Dies führt zu erheblichen finanziellen Verlusten für die Tankstellenbetreiber und erschwert die Nachverfolgung der Täter.
Darüber hinaus werden gestohlene Nummernschilder oft bei anderen Straftaten eingesetzt. Bei Einbruchsdiebstählen oder Drogendelikten können die Täter durch die Verwendung gestohlener Nummernschilder ihre Identität verschleiern und unerkannt bleiben. Dies erschwert die polizeilichen Ermittlungen erheblich und führt dazu, dass die Kriminellen oft ungestraft davonkommen.
Ein weiteres Motiv für den Diebstahl von Nummernschildern ist der Verkauf von gestohlenen Fahrzeugen. Kriminelle verwenden gestohlene Nummernschilder, um gestohlene Fahrzeuge vorübergehend zu „legalisieren“. Dies erleichtert den Verkauf der Fahrzeuge, da sie auf den ersten Blick wie legal zugelassene Fahrzeuge erscheinen. Käufer werden getäuscht, und die gestohlenen Fahrzeuge können so unbemerkt in Umlauf gebracht werden.
Genauigkeit und Fehlerquote von ANPR-Systemen
Die Erkennungsrate moderner ANPR-Systeme wird von den Hauptanbietern typischerweise mit etwa 90% bis 95% angegeben. Studien haben jedoch gezeigt, dass kommerziell verfügbare Lösungen wie Sighthound eine Erkennungsrate von 86 %, PlateRecognizer 67 % und OpenALPR 77 % erreichen. Diese Diskrepanz zwischen den Herstellerangaben und den Ergebnissen unabhängiger Studien deutet auf eine reale Fehlerquote hin, die höher ist als häufig behauptet.
Eine Fehlerquote allein von 10% bei ANPR-Systemen bedeutet, dass eines von zehn Kennzeichen falsch erkannt oder nicht erfasst wird. Auf einer Hauptstraße in Zürich mit täglich 2000 Fahrzeugen werden somit 200 Fahrzeuge nicht korrekt erfasst. Dies könnte zu unentdeckten Verkehrsverstößen führen, die die Unfallgefahr erhöhen, und die Effizienz der Kriminalitätsbekämpfung beeinträchtigen, da gestohlene oder gesuchte Fahrzeuge unerkannt bleiben könnten. Zudem müssen Polizeikräfte mehr Ressourcen aufwenden, um falsche Alarme zu überprüfen, was die Effektivität der Strafverfolgung mindert. Ebenso könnten Maßnahmen zur Verkehrsflussoptimierung beeinträchtigt werden, was zu häufigeren und längeren Staus führen kann. Wenn man das ganze für eine Autobahn wie die Schweizer A 1 mit rund 150 000 Autos pro Tag hochrechnet, sind 10% sehr viel.
Vaidio: Fortschrittliche Kennzeichenerkennung mit YOLO und ResNet
Vorteile einer hohen Erkennungsrate bei der LPR-Technologie für die Kriminalitätsbekämpfung
Mit einer hohen Erkennungsrate bietet die LPR-Technologie zahlreiche Vorteile, die die Effizienz und Effektivität von Sicherheits- und Strafverfolgungsbehörden erheblich verbessern können.
- Erhöhte Sicherheit: ANPR-Systeme mit hoher Erkennungsgenauigkeit identifizieren gestohlene oder gesuchte Fahrzeuge schneller und zuverlässiger. Dadurch können Strafverfolgungsbehörden effektiver reagieren und die öffentliche Sicherheit erhöhen.
- Effizienzsteigerung: Mit präziseren ANPR-Systemen nutzen Polizeibehörden und Sicherheitsdienste ihre Ressourcen effizienter. Weniger Fehlalarme und falsche Erkennungen bedeuten, dass weniger Zeit und Aufwand für unnötige Nachforschungen aufgewendet werden müssen.
- Bessere Verkehrsüberwachung: Genauere Systeme überwachen und setzen Verkehrsregeln effektiver durch, was zu sichereren Straßen führt. Dies hilft bei der Reduzierung von Verkehrsunfällen und der Durchsetzung von Geschwindigkeitsbegrenzungen und anderen Verkehrsregeln.
- Reduzierung von Kriminalität: Die schnelle Identifizierung und Verfolgung verdächtiger Fahrzeuge trägt dazu bei, die allgemeine Kriminalitätsrate zu senken. Strafverfolgungsbehörden können schneller auf kriminelle Aktivitäten reagieren und Verdächtige verfolgen.
- Automatisierte Prozesse: Eine höhere Genauigkeit ermöglicht eine bessere Automatisierung von Prozessen wie Mauterhebung, Parkraummanagement und Zugangskontrolle. Dies führt zu einer effizienteren Verwaltung und reduziert die Notwendigkeit manueller Eingriffe.
Insgesamt zeigt sich, dass fortschrittliche ANPR-Systeme wie die von Vaidio mit ihrer hohen Erkennungsrate von 99,9 % erhebliche Vorteile für die öffentliche Sicherheit und Effizienz bieten können. Durch den Einsatz moderner Deep-Learning-Techniken und spezialisierter Algorithmen wie YOLOv5 und ResNet wird die Fehlerquote minimiert, was die Zuverlässigkeit und Effektivität dieser Systeme weiter verbessert.
Quellen:
- Astra; Bundesamt für Strassem
- A Real-Time License Plate Detection and Recognition Model in Unconstrained Scenarios
- Automatic License Plate Recognition in Real-World Traffic Videos Captured in Unconstrained Environment by a Mobile Camera
- A Multi-Stage Deep-Learning-Based Vehicle and License Plate Recognition System with Real-Time Edge Inference
- NVIDIA
- Gutschild Mobilitätsblog
- autority.de
Anne-Katrin Michelmann
Datum 01.09.2024