Moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz, Edge Computing und datenbasierte Analysen bieten neue Möglichkeiten, um die Effizienz und Transparenz in der Nutzung betrieblicher Parkflächen zu verbessern (van der Sant , 2020). KI-gestützte Systeme können beispielsweise in Echtzeit die Belegung von Parkplätzen erfassen, freie Stellplätze anzeigen und dadurch eine gezielte Steuerung des Verkehrsflusses auf dem Werksgelände ermöglichen. Durch die Integration solcher Technologien lassen sich nicht nur Suchzeiten reduzieren und betriebliche Abläufe optimieren, sondern auch ein nachhaltigerer und ressourcenschonender Umgang mit den vorhandenen Stellflächen fördern (PM-Parken, 2024). 1. Vergleich bisheriger Ansätze und kamerabasierter KI-Systeme Traditionelle Ansätze zur Erfassung der Parkplatzbelegung basieren auf Sensortechnologien wie Magnetsensoren, Ultraschallsensoren oder Radar- und Infrarotsystemen. Sie sind häufig nicht präzise genug, kostenintensiv und bieten nur begrenzte Informationen zur Nutzung der Parkflächen. Kamerabasierte KI-Systeme bieten hier eine leistungsfähige Alternative. Durch den Einsatz handelsüblicher Kameras in Kombination mit modernen KI-Modellen können diese Systeme die Parkplatzbelegung in Echtzeit erfassen und dabei eine Vielzahl zusätzlicher Informationen liefern. KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme ermöglichen beispielsweise die Erkennung und Kategorisierung unterschied- Smarte Parkraumüberwachung: Innovative KI-gestützte Lösung für effiziente Flächennutzung Smart Parking, Computer Vision, KI-Algorithmen, Parkraumüberwachung, Echtzeitdaten, Verkehrssicherheit Sergej Kreber, Prof. Dr.-Ing. Dieter Uckelmann Eine ineffiziente Nutzung der Parkflächen in industriellen Liegenschaften kann betriebliche Abläufe stören, Emissionen erhöhen und den Verkehrsfluss behindern. Technische Systeme zur Kontrolle der Parkflächen und Steuerung der Belegung können die Auslastung des Parkraums verbessern. Traditionelle, sensorbasierte Systeme weisen jedoch in dynamischen Umgebungen oft eine unzureichende Präzision und Skalierbarkeit auf. KI-gestützte Kamerasysteme bieten die Möglichkeit, die Parkplatzbelegung in Echtzeit genauer zu erfassen und verschiedene Fahrzeugtypen zu unterscheiden. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der Parkflächen und zu einer Optimierung des Parkplatzmanagements, was wiederum die Förderung nachhaltiger Lösungen unterstützt. Die zunehmende Flächenknappheit in Industrie- und Gewerbegebieten stellt Unternehmen vor wachsende Herausforderungen im Bereich des Parkraummanagements ( Haensch & Köster, 2020). Insbesondere auf industriellen Liegenschaften, die täglich von Mitarbeitenden, Lieferfahrzeugen und Besuchenden frequentiert werden, führt eine ineffiziente Nutzung der verfügbaren Stellflächen zu organisatorischen und wirtschaftlichen Nachteilen (Pellenbarg, 2004) (Disy, 2023). Fehlende Parkraumtransparenz kann dazu führen, dass Fahrzeuge unnötige Suchfahrten unternehmen, wodurch nicht nur betriebliche Abläufe gestört, sondern auch zusätzliche Emissionen und Verkehrsbelastungen innerhalb des Werksgeländes verursacht werden (Canzler, 2024). Besonders in Werksarealen mit begrenzten Parkkapazitäten führt dieser Umstand zu Verzögerungen im Betriebsablauf, einer erhöhten Unfallgefahr und einer insgesamt ineffizienten Nutzung der vorhandenen Flächen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Stellflächen optimal zu bewirtschaften, um sowohl Mitarbeitenden als auch betrieblich notwendigen Fahrzeugen ausreichend Parkmöglichkeiten zur Verfügung zu stellen, ohne dabei zusätzliche Flächen versiegeln zu müssen (Landesnaturschutzverband Baden-Württemberg e.V., 2017). Gleichzeitig wird von Unternehmen erwartet, nachhaltige Lösungen zur Reduzierung von Emissionen und Umweltbelastungen zu implementieren (Bronner, 2016). MOBILITÄT Smarte Parkraumüberwachung 54 Sonderausgabe · 2025 TR ANSFORMING CITIES DOI: 10.24053/ TC-2025-0025 licher Fahrzeugtypen wie Lkw, Transporter, Pkw oder Motorräder. Dadurch kann gezielt analysiert werden, wie Stellflächen von verschiedenen Nutzergruppen - etwa Mitarbeitenden, Lieferdiensten oder Besuchern - in Anspruch genommen werden (PM-Parken, 2024). Darüber hinaus ermöglichen diese Systeme eine datengestützte Analyse von Parkraumnutzung und Auslastung. Unternehmen können so fundierte Entscheidungen zur Gestaltung und Bewirtschaftung ihrer Parkflächen treffen, etwa indem Bereiche für spezielle Fahrzeugklassen reserviert oder temporäre Zufahrtsbeschränkungen eingeführt werden. Durch die automatische Erfassung von Falschparkern oder die Identifikation von Fahrzeugen mit überzogener Parkdauer können zudem Maßnahmen zur Regelkonformität erleichtert und Parkflächen effizienter genutzt werden. 2. Use-Case-Parkplatz Robert Bosch GmbH Schwieberdingen Im Rahmen des Projekts SenSim4iCity wurde eine Untersuchung durchgeführt, die sich mit der effektiven Nutzung von smarten Sensoren in industriellen Liegenschaften befasst. Ein zentraler Punkt der Untersuchung ist der Wunsch des Projektpartners, einen neu ausgebauten Parkplatz optimal auszulasten. Freie Parkplätze sollen den Mitarbeitenden angezeigt werden, um Rundfahrten und unnötige Parkplatzsuchzeiten zu vermeiden. Aufgrund der hohen Kosten und des Aufwands, der mit der Ausstattung jedes einzelnen Parkplatzes mit einem Präsenzsensor verbunden gewesen wäre, wurde jedoch eine kosteneffizientere Lösung auf Basis von Kameratechnologie gewählt. Der Zugang zum Parkplatz erfolgt über eine einzelne Zufahrts- und Ausfahrtstraße. Der Parkplatz ist jedoch in mehrere Sektoren gegliedert, die in der Parkraumbelegungsanalyse differenziert werden sollen. Der Aufbau sieht vor, dass eine Kamera zentral an einem Lichtmast über dem Eingang des Parkplatzes installiert wird. Diese Kamera erfasst das Befahren und das Verlassen des Parkplatzes sowie die spezifischen Sektoren, in denen Fahrzeuge parken. Die Hardware zur Datenerfassung wird im nahegelegenen Gebäude installiert, um eine effiziente Anbindung an das Netzwerk und einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten. In der ersten Projektphase wurde ein Prototyp entwickelt, der an der Hochschule für Technik in einem Testbereich an der Willi-Bleicher-Straße Bau 2 erprobt wurde. Ziel dieses Prototyps war es, die technische Machbarkeit der kamerabasierten Erfassung und Analyse von Parkraumdaten unter realen Bedingungen zu validieren. Dabei wurde untersucht, inwieweit die eingesetzte KI-basierte Bilderkennung in der Lage ist, Fahrzeuge präzise zu detektieren, Stellplatzbelegungen zu erfassen und die gewonnenen Daten in Echtzeit zu verarbeiten. In der zweiten Projektphase soll die Nutzung des Parkplatzes unter realen Bedingungen sowie ein erstes Verständnis für die Gesamtauslastung ermittelt werden. In diesem Zusammenhang werden insbesondere Daten darüber gesammelt, wie oft der Parkplatz belegt ist, zu welchen Tageszeiten und an welchen Wochentagen die Auslastung am höchsten ist. Diese Informationen liefern wertvolle Erkenntnisse für die Optimierung der Parkplatznutzung und helfen dabei, Engpässe und ungenutzte Kapazitäten zu identifizieren. In der dritten Phase des Projekts soll das System um ein Leitsystem erweitert werden, das den Mitarbeitenden in Echtzeit freie Parkplätze in den einzelnen Sektoren anzeigt. Die gewonnenen Auslastungsdaten bilden die Grundlage für die Entwicklung Bild 1: Hardwareaufbau MOBILITÄT Smarte Parkraumüberwachung 55 Sonderausgabe · 2025 TR ANSFORMING CITIES DOI: 10.24053/ TC-2025-0025 Bild 2: In Anlehnung an NVIDIA Metropolis Microservices for Jetson eines visuellen Leitsystems, das den Mitarbeitenden die Parkplatzsuche erleichtert und die Effizienz des Parkraummanagements weiter steigert. Dieses System kann sowohl in Form von Displays am Parkplatz als auch über eine mobile Anwendung zugänglich sein. 3. Aufbau der Systemarchitektur und Funktionsweise Die Entwicklung moderner KI-Systeme setzt eine enge Verbindung zwischen leistungsfähiger Hardware, flexibler Softwarearchitektur und spezialisierten KI-Modellen voraus. Das entwickelte System basiert auf drei zentralen Komponenten: Hardware, Software sowie den KI-Modellen, die für die Videoanalyse und Objekterkennung verantwortlich sind. Die Hardware basiert auf dem NVIDIA Jetson AGX Orin, einer leistungsstarken und energieeffizienten Edge-Computing-Plattform, die speziell für anspruchsvolle KI-Anwendungen konzipiert wurde (Bild 1). Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von KI- Frameworks und -Modellen, darunter vortrainierte NVIDIA Foundation Models, YOLOv8 und eigens trainierte Modelle. Dies gewährleistet eine flexible und skalierbare KI-Implementierung (NVIDIA, 2024). Für die Videoerfassung werden netzwerkfähige Überwachungskameras eingesetzt, die das Real-Time Streaming Protocol (RTSP) unterstützen und ONVIF- oder ONVIF-S-kompatibel sind. Die Hardware wird durch eine modulare Microservice-Softwarearchitektur ergänzt, die auf NVIDIA Metropolis Microservices for Jetson basiert (Bild 2). Ein zentraler Vorteil dieser Microservices-Architektur ist die standardisierte Offenheit der Schnittstellen, die die Entwicklung und Integration eigener Microservices in die bestehende Softwarearchitektur ermöglicht (Newman, 2020). So können beispielsweise eigene Analyseverfahren oder eine mehrstufige KI- Pipeline realisiert werden (NVIDIA, 2024), in der:  ein Modell Fahrzeuge erkennt,  ein weiteres Modell Fahrzeugtypen klassifiziert (SUV, Bus, Lkw, Motorrad etc.) und  ein drittes Modell optional das Kennzeichen extrahiert. Die AI-Network-Video-Recorder(AINVR) -Referenzapplikation ermöglicht eine benutzerfreundliche Verwaltung der Kameras, die Anpassung von Analyseparametern sowie den Abruf von Echtzeitdaten. Regionen von Interesse (ROI), Tripwire-Bereiche und Ereignistrigger können genutzt werden, um auf spezifische Bewegungen oder Überschreitungen in vordefinierten Bereichen zu reagieren (Bild 3). MOBILITÄT Smarte Parkraumüberwachung 56 Sonderausgabe · 2025 TR ANSFORMING CITIES DOI: 10.24053/ TC-2025-0025 Bild 3: Testaufbau an der HFT Stuttgart Die entwickelte Plattform bietet Unterstützung für eine verschlüsselte Datenübertragung, gewährleistet den Zugang mittels Passwortschutz und implementiert zusätzliche Maßnahmen zur Verhinderung des unbefugten Zugriffs. Es werden keine Videodaten gespeichert, sondern lediglich Metadaten wie Erkennungsdaten, Ereignistrigger und Zonenüberschreitungen, die für die Analyse und Auswertung erforderlich sind. Der Inference Microservice von NVIDIA ermöglicht die nahtlose Integration verschiedener KI-Modelle zur Objekterkennung und -analyse. Die Foundation- Modelle wurden bereits mit einer umfangreichen Datenmenge trainiert, bieten eine hohe Genauigkeit bei der Objekterkennung und -klassifikation und können bei Bedarf durch Transfer Learning an spezifische Anforderungen angepasst werden (NVIDIA, 2024). 4. Fazit: Kamerabasierte KI-Systeme als zukunftsweisende Lösung Das Parkraummanagement auf industriellen Liegenschaften stellt Unternehmen vor wachsende Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf Flächenknappheit und ineffiziente Parkplatznutzung. Traditionelle Sensortechnologien liefern zwar grundlegende Informationen zur Belegung von Parkplätzen, stoßen hinsichtlich Genauigkeit, Flexibilität und Analysefähigkeit jedoch an ihre Grenzen. Kamerabasierte Systeme, unterstützt durch KI-Modelle, bieten hier eine kostengünstige und deutlich leistungsfähigere Lösung. Sie erfassen nicht nur die Belegung in Echtzeit, sondern liefern auch detaillierte Informationen zu Fahrzeugtypen, Parkzeitüberschreitungen und Nutzerverhalten. Diese erweiterten Analysefähigkeiten ermöglichen eine gezielte Optimierung der Parkplatznutzung und eine verbesserte Verkehrssteuerung. Das führt zu einer effizienteren Gestaltung der betrieblichen Abläufe und gleichzeitig zu einer Reduzierung von Emissionen sowie Verkehrsbelastungen. Dieser Beitrag entstand im Rahmen des Impulsprojekts „SenSim4iCity - Sensoren und Simulation für Energieeffizienz und Umwelt “ am Institut für Angewandte Forschung der Hochschule für Technik Stuttgart in Zusammenarbeit mit der Robert Bosch GmbH am Standort Schwieberdingen als Projektpartner. Das vorgestellte Ergebnis basiert auf den Erkenntnissen aus dem Teilprojekt 2 „Smart Wireless Solutions for Industrial Buildings“. MOBILITÄT Smarte Parkraumüberwachung 57 Sonderausgabe · 2025 TR ANSFORMING CITIES DOI: 10.24053/ TC-2025-0025 LITERATUR Practice-Beispiele. Krefeld: Industrie- und Handelskammer Mittlerer Niederrhein. Bronner, G. (2016). Flächensparen durch Parkhäuser - Erhebung in ausgewählten Gebieten in Baden-Württemberg. Canzler, D. (2024). Parken, der ruhende Verkehr und die Verkehrswene. Berlin. Disy. (23.11.2023). disy-magazin. Dresden, Deutschland. Von https: / / www.disy-magazin.de/ unsere-magazine/ disydresden/ wirtschaft/ wirtschaft/ politik/ parkmanagementfuer-unternehmen-strategien-zur-maximierung-der-effizienz-und-kosteneinsparungen/ 12.12.2024 Landesnaturschutzverband Baden-Württemberg e.V. (28.07.2017). lnv-bw.de. Von https: / / lnv-bw.de/ gewerbegebiete-flaechensparen-durch-mehrfachnutzung/ 12.12.2024 Newman, S. (2020). Vom Monolithen zu Microservices. Heidelberg: O‘Reilly (dpunkt). NVIDIA. (2024). developer.nvidia.com. Von https: / / developer. nvidia.com/ metropolis-microservices/ 9.01.2025 NVIDIA. (2024). nvidia.com. Von https: / / docs.nvidia.com/ moj/ setup/ ai-nvr.html 9.01.2025 NVIDIA. (2024). nvidia.com. Von https: / / www.nvidia.com/ dede/ autonomous-machines/ embedded-systems/ jetsonorin/ 9.01.2025 Pellenbarg, P. H. (22. Januar 2004). Parkmanagement as a tool for careful industrial land-use planning. Journal of Environmental Planning and Management, S. 503-516. Sergej Kerber Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Angewandte Forschung der Hochschule für Technik Stuttgart Zentrum für Digitalisierung in Forschung, Lehre & Wirtschaft sergej.kreber@hft-stuttgart.de Prof. Dr.-Ing. Dieter Uckelmann Professor für Digitalisierung und Informationsmanagement Wissenschaftlicher Direktor des Instituts für Angewandte Forschung der Hochschule für Technik Stuttgart dieter.uckelmann@hft-stuttgart.de AUTOR: INNEN \ Gesundheit \ Romanistik \ Theologie \ Kulturwissenschaften \ Soziologie \ Theaterwissenschaft \ Geschichte \ Spracherwerb \ Philosophie \ Medien- und Kommunikationswissenschaft \ Linguistik \ Literaturgeschichte \ Anglistik \ Bauwesen \ Fremdsprachendidaktik \ DaF \ Germanistik \ Literaturwissenschaft \ Rechtswissenschaft \ Historische Sprachwissenschaft \ Slawistik \ Skandinavistik \ BWL \ Wirtschaft \ Tourismus \ VWL \ Maschinenbau \ Politikwissenschaft \ Elektrotechnik \ Mathematik & Statistik \ Management \ Altphilologie \ Sport \ Gesundheit \ Romanistik \ Theologie \ Kulturwissenschaften \ Soziologie \ Theaterwissenschaft \ Geschichte \ Spracherwerb \ Philosophie \ Medien- und Kommunikationswissenschaft \ Linguistik \ Literaturgeschichte \ Anglistik \ Bauwesen \ Fremdsprachendidaktik \ DaF \ Germanistik \ Literaturwissenschaft \ Rechtswissenschaft \ Historische Sprachwissenschaft \ Slawistik \ Skandinavistik \ BWL \ Wirtschaft \ Tourismus \ VWL \ Maschinenbau \ Politikwissenschaft \ Elektrotechnik \ Mathematik & Statistik \ Management \ Altphilologie \ Sport \ Gesundheit \ Romanistik \ Theologie \ Kulturwissenschaften \ Soziologie \ Theaterwissenschaft \ Linguistik \ Literaturgeschichte \ Anglistik \ Bauwesen \ Fremdsprachendidaktik \ DaF \ Germanistik \ Literaturwissenschaft \ Rechtswissenschaft \ Historische Sprachwissenschaft \ Slawistik \ Skandinavistik \ BWL \ Wirtschaft \ Tourismus \ VWL \ Maschinenbau \ Politikwissenschaft \ Elektrotechnik \ Mathematik & Statistik \ Management \ Altphilologie \ Sport \ Gesundheit \ Romanistik \ Theologie \ Kulturwissenschaften \ Soziologie \ Theaterwissenschaft \ Geschichte \ Spracherwerb \ Philosophie \ Medien- und Kommunikationswissenschaft \ Linguistik \ Literaturgeschichte \ Anglistik \ Bauwesen \ Fremdsprachendidaktik \ DaF \ Germanistik \ Literaturwissenschaft \ Rechtswissenschaft \ Historische Sprachwissenschaft \ Slawistik \ Skandinavistik \ BWL \ Wirtschaft Bauwesen \ Fremdsprachendidaktik \ DaF \ Germanistik \ Literaturwissenschaft \ Rechtswissenschaft \ Historische Sprachwissenschaft \ Slawistik \ Skandinavistik \ BWL \ Wirtschaft PM-Parken. (2024). prm-parken.de. Von https: / / www.prmparken.de/ ki-gestuetzte-parkraumbewirtschaftung- 2-0-smarte-technologien-fuer-weniger-stress-beim-parken/ 14.12.2024 van der Sant , F. (2020). „Smartes“ Parkraummanagement: Ein Schlüsselbeitrag zur nachhaltigen urbanen Mobilität. In Smart City - Made in Germany. Wiesbaden: Springer Vieweg. MOBILITÄT Smarte Parkraumüberwachung 58 Sonderausgabe · 2025 TR ANSFORMING CITIES DOI: 10.24053/ TC-2025-0025