CCEM-Parking – Fahrzeugbasierte Erfassung des städtischen Parkraums
Wir sind Marple, ein deutsches Start-up, das 2021 gegründet wurde und spezialisierte Lernalgorithmen zur Objekt- und Mustererkennung in Satelliten-, Luft- und Drohnendaten entwickelt. Die drei Gründer haben bereits vor der Unternehmensgründung über 10 Jahre gemeinsam in der Mustererkennung und Software-Automatisierung gearbeitet.
Unsere Technologien werden von GOTS (Global Organic Textile Standard), der Universität Hildesheim sowie der ILO, der UN-Organisation für internationale Arbeits- und Sozialstandards, eingesetzt.
Unsere Modelle ermöglichen unter anderem:
die Erkennung von Baumwollfeldern und die Vorhersage, ob diese nach Bio-Standard oder konventionell bewirtschaftet werden (CoCuRA)
die Identifikation von Fahrzeugen im urbanen Raum und deren Klassifizierung in PKW und Lieferverkehr (CCEM)
die Erkennung von Wasserstress (abnormale Abweichungen bei Wassermenge, -qualität und -temperatur) in stehenden und fließenden Gewässern (WARM)
die Analyse von Gebäudeflächen und Baulücken in Berlin (Vertical52)
Unsere Projekte wurden von der Europäischen Weltraumagentur (ESA) sowie vom mFUND des Bundesministeriums für Verkehr gefördert und von der EUSPA (EU-Agentur für das Weltraumprogramm) prämiert. Seit unserer Gründung haben wir einen siebenstelligen Umsatz erzielt.
Was uns auszeichnet, sind unsere technische Tiefe, unsere Kompetenz in der Mustererkennung sowie unsere Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Mobilitätsbehörden, Nachhaltigkeitsorganisationen und Raumfahrtorganisationen.
Leitidee und Zielsetzung
Die präzise Erfassung des städtischen Parkraums ist für eine nachhaltige Verkehrs- und Stadtplanung zentral. In Hamburg verweist sogar der aktuelle Koalitionsvertrag auf den „Masterplan Parken“ – ein Indiz für die wachsende Bedeutung dieses Themas. Autos stehen im urbanen Raum über 97 % der Zeit ungenutzt und blockieren damit wertvollen Grund. Bisherige Methoden zur Parkraumerfassung – manuelle Begehungen oder klassische Satellitenanalysen – sind entweder teuer, unvollständig oder zu ungenau, insbesondere für kleinere, fragmentierte oder verdeckte Parkflächen.
Unsere Lösung
CCEM-Parking basiert auf einer eigens entwickelten KI, die Fahrzeuge in urbaner Umgebung zuverlässig erkennt – selbst unter dichter Bebauung, Verschattung und hoher Objektvielfalt. Dabei kann die KI sowohl auf hochauflösenden Luftbildern von Frühjahrsüberfliegungen als auch auf Satellitendaten (z. B. Pleiades Neo) eingesetzt werden.
Die KI kann zudem die Fahrzeuge nach PKW und Lieferverkehr unterscheiden. In der nächsten Entwicklungsphase erweitern wir die Klassifikation um:
Parkende vs. fahrende Fahrzeuge
Präzise Zuordnung zu einzelnen Stellplätzen innerhalb einer Parkfläche
Die Auswertung mehrjähriger Bilddaten ermöglicht zusätzlich:
Erkennung temporärer Veränderungen (z. B. Baustellen, saisonale Effekte)
Vergleich und Kombination von Parkflächen über mehrere Jahre
Robuste, zeitlich differenzierte Analyse des tatsächlichen Parkdrucks
Neuheit und Mehrwert
CCEM-Parking unterscheidet sich deutlich von bisherigen Ansätzen:
Punktgenaue Parkraumerfassung über Fahrzeuge statt über flächenbasierte Schätzungen
Erkennung fragmentierter oder unmarkierter Stellplätze, die klassische Methoden übersehen
Langfristige Beobachtung durch Integration mehrjähriger Bilddaten
Unterscheidung des Parkraums in “fixe Parkplätze” und “flexible Parkplätze” (z.B. Seitenstreifen).
Nutzen für Stadtgesellschaft, Unternehmen und Infrastruktur
Kommunale Planung: Städte erhalten eine fundierte Grundlage für Parkraummanagement, Verkehrssteuerung und Mobilitätsplanung. Unsere fahrzeugbasierte Parkraumerkennung ist dabei deutlich präziser und kostengünstiger als bisherige Lösungen wie Begehungen oder flächenbasierte Erkennungsmodelle.
Infrastruktur & Quartiersentwicklung: Effiziente Nutzung städtischen Raums, gezielte Entlastung überlasteter Straßen und Plätze
Unternehmen & Logistik: Optimierung von Lieferzonen, Parkplatzmanagement, Standortentscheidungen
Ökologische, soziale und ökonomische Effekte
Ökologisch: Weniger unnötige Parkplatzflächen, bessere Flächennutzung und weniger Asphaltflächen
Sozial: Entlastung von Anwohnerquartieren, verbesserte Verkehrsbedingungen, mehr öffentliche Aufenthaltsqualität
Ökonomisch: Effizientere Planung spart Kosten für Infrastruktur und Flächenmanagement, optimiert städtische Investitionen
Entwicklungsphase
CCEM ist bereits in Hamburg getestet und liefert zuverlässige Ergebnisse hinsichtlich Fahrzeugerkennung und Unterscheidung PWK/Lieferverkehr. Die nächste Phase fokussiert auf die Erkennung parkender Fahrzeuge und die langfristige, mehrjährige Analyse von Parkraumnutzung.
Zusammenfassung
CCEM-Parking liefert erstmals eine präzise, skalierbare und differenzierte Parkraumerfassung auf Basis von KI-gestützter Fahrzeuganalyse. Dies ermöglicht Städteplanern, Verkehrsbehörden und Unternehmen, Parkraum effizient zu nutzen, urbane Räume lebenswerter zu gestalten und fundierte, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Präzise Datengrundlage für urbane Planung
CCEM-Parking liefert erstmals eine hochpräzise, kontinuierliche und vergleichsweise extrem günstige Erfassung des Parkraums. Das Modell identifiziert parkende Fahrzeuge punktgenau – selbst auf fragmentierten, unmarkierten oder schwer einsehbaren Flächen – und liefert damit eine verlässliche Grundlage für die räumliche und infrastrukturelle Stadtplanung. Städte können so den tatsächlichen Parkraum und den tatsächlichen Parkdruck messen, Hotspots gezielt entschärfen und den urbanen Raum effizienter nutzen.
Gestaltung des Raums und neue Angebote
Mit CCEM-Parking entsteht ein digitales Planungsinstrument, das Stadtquartiere messbar verbessert:
Präzise Identifikation überlasteter Straßen, Plätze und Parkzonen
Datenbasierte Vorschläge für Umgestaltung, etwa Freiflächennutzung, Umwidmung von Parkflächen oder Optimierung von Lieferzonen
Möglichkeit, Parkraum intelligent zu steuern, z. B. durch gezielte Verkehrslenkung oder neue Mobilitätsangebote
So werden bisher ungenutzte Flächen sichtbar, neue Aufenthalts- und Bewegungsangebote für Bürger:innen geschaffen, Quartiere aufgewertet und die Lebensqualität gesteigert.
Nutzen und Mehrwert für Unternehmen und städtische Infrastruktur
Kommunale Infrastruktur: Effizientere Planung und Investition durch punktgenaue Daten, Integration in bestehende GIS- und Verkehrsplanungsprozesse
Unternehmen: Bau- und Logistikunternehmen, Immobilienentwickler und Energieversorger können auf Basis der Daten gezielte Dienstleistungen anbieten, Flächenbedarf optimieren und Standorte effizient nutzen
Ökologische, soziale und ökonomische Vorteile
Ökologisch: Weniger unnötige Asphaltflächen, gezielte Reduktion von Parkraum, Förderung nachhaltiger Mobilität
Sozial: Entlastung überlasteter Quartiere, Verbesserung der Aufenthaltsqualität, Schutz vulnerabler Gruppen durch gezielte Verkehrslenkung
Ökonomisch: Kostenersparnis durch effizientere Nutzung von Flächen und Infrastruktur, geringere Investitionsrisiken, optimierte Ressourcenplanung
Integration und Interaktion
CCEM-Parking wird webbasiert bereitgestellt und lässt sich nahtlos in kommunale GIS-Systeme einbinden. Nutzer:innen können über die Oberfläche:
Hotspots und Parkraumauslastung visualisieren
zeitliche Vergleiche durchführen
Ursachen analysieren und Maßnahmen planen
Die Lösung ist flexibel, skalierbar und ermöglicht einen kontinuierlichen Dialog zwischen Stadtverwaltung, Unternehmen und Bürger:innen, wodurch der Parkraum effizienter, nachhaltiger und lebenswerter gestaltet wird.
siehe "Geschützter Bereich"
CCEM ist auf der gesamten Fläche und darüber hinaus anwendbar.
