Blitzer Karte: Ampelblitzer, Rotlichtblitzer und freie Daten

Verkehrsüberwachungskameras sind in diesem Sommer in zwei Ländern zur Rechtsfrage geworden. Am 12. Juli 2026 trat in Italien ein Dekret in Kraft, das neu regelt, welche Blitzer überhaupt noch Bußgelder auslösen dürfen. Nur 25 Gerätemodelle gelten automatisch als zugelassen. Rund 850 installierte Geräte fielen aus dieser Liste heraus und dürfen derzeit nicht verwendet werden, solange die Hersteller keine Zulassung beantragt haben. Seit dem 30. November 2025 müssen italienische Kommunen zudem jedes Gerät in einer nationalen Datenbank des Verkehrsministeriums registrieren, denn ein Bußgeld aus einem nicht registrierten Gerät ist anfechtbar.

Spanien geht einen parallelen Weg. Die Reform des Reglamento General de Circulación gilt ab dem 1. Oktober 2026 und verbietet Radarwarner vollständig, mit 500 Euro und drei Punkten, bei Störsendern 6.000 Euro und sechs Punkten, selbst wenn das Gerät ungenutzt im Handschuhfach liegt.

Zwei Länder, zwei Register, zwei Regelwerke, und in beiden Fällen dieselbe Frage von Fahrenden wie von Entwicklerinnen und Entwicklern: Wo stehen die Blitzer, und woher stammt diese Liste. Es gibt eine Antwort, die älter ist als beide Dekrete und niemandem im Besonderen gehört. Blitzer werden seit über fünfzehn Jahren in OpenStreetMap erfasst, und der Datenbestand ist größer, als die meisten erwarten.

Wir haben ihn gezählt und anschließend unsere eigene, von Fahrenden gemeldete Datenbank dagegen gehalten, damit sich beide ehrlich vergleichen lassen. Dieser Artikel veröffentlicht beide Zahlenreihen, die Abfragen dahinter, den Stand der jeweiligen Daten und das, was keiner der beiden Datensätze beantworten kann.

Was als Verkehrsüberwachungskamera zählt

Eine Verkehrsüberwachungskamera ist jede Kamera, die eine Verkehrsregel automatisch durchsetzt, ohne anwesendes Personal. Der Geschwindigkeitsblitzer ist ein Mitglied dieser Familie, nicht die Familie selbst, und der Unterschied wird sofort relevant, wenn man zu zählen beginnt, denn jedes Land meint mit dem Wort etwas anderes.

In den USA heißt die gesamte Kategorie photo enforcement oder automated traffic enforcement, in Großbritannien safety cameras. In Deutschland ist Blitzer das Alltagswort, in Italien autovelox, in Frankreich radar, in Spanien radar de la DGT. Es ist dieselbe Geräteklasse mit unterschiedlicher politischer Aufladung.

Der Datensatz in diesem Artikel deckt die ersten vier Zeilen ab, dort brauchen Fahrende und Routing-Engines Koordinaten. Die letzten beiden Zeilen sind Kennzeichenleser statt Geschwindigkeitsmessung und werfen andere Datenschutzfragen auf, über die wir im Beitrag zu DeFlock und ALPR geschrieben haben.

Eine praktische Unterscheidung lohnt sich, weil sie am häufigsten durcheinandergeht: Ein Geschwindigkeitsblitzer ahndet, wie schnell Sie waren, ein Ampelblitzer ahndet, wann Sie in die Kreuzung eingefahren sind, und die meisten modernen Rotlichtanlagen können beides. Deshalb kann ein einzelnes Gehäuse beide Verstöße erzeugen, und deshalb hält unser Index sie als getrennte Klassen, statt sie zu einem Punkt zu verschmelzen.

Was die offene Karte heute enthält

Wir haben direkt gezählt, statt eine Zahl zu zitieren. Die folgenden Werte stammen aus der Overpass-API vom 27. August 2026, gegen einen OpenStreetMap-Stand von 15:06 UTC desselben Tages.

Weltweit gibt es 76.800 Knoten mit dem Tag highway=speed_camera sowie 24.183 Relationen vom Typ type=enforcement mit enforcement=maxspeed, die beschreiben, für welchen Straßenabschnitt eine Kamera oder eine Abschnittskontrolle tatsächlich gilt.

Zur Methode, damit Sie sie reproduzieren oder widerlegen können: Jeder Wert zählt highway=speed_camera-Knoten innerhalb der Grenze mit admin_level=2. Wo die Suche über den ISO-Code in einen Timeout lief, haben wir das Gebiet über die Relations-ID aufgelöst. Zählungen über Bounding-Boxen haben wir vollständig verworfen, denn eine Box um Frankreich lieferte 11.170 Treffer, weil sie belgische, niederländische, deutsche, schweizerische und katalanische Kameras mit einsammelte, gegenüber 3.928 innerhalb der tatsächlichen Grenze. Den Wert für die USA haben wir gestrichen: Die Abfrage lief wiederholt in einen Timeout, und eine Zahl, die wir nicht prüfen konnten, ist weniger wert als gar keine Zahl.

Wie sich das zu einer nicht abfragbaren Datenbank verhält

Ein offener Datensatz ist nur dann interessant, wenn man weiß, was ihm fehlt. Also haben wir dieselbe Zählung gegen unseren eigenen Bestand laufen lassen.

MapMetrics sammelt seit Jahren Meldungen von Fahrenden über Verkehrsüberwachungskameras. Der von uns gezählte Snapshot enthält 108.008 eindeutige Kameras aus 106 Ländern: 75.258 feste Geräte, 27.912 Ampelblitzer, 3.310 Punkte der Abschnittskontrolle und 1.528 Anlagen mit variablem Limit. Die größten Landesbestände liegen in Brasilien, Russland, Italien und den USA.

Beide Zahlen haben nicht denselben Stand, und das wiegt schwerer als der Vergleich selbst. Die OpenStreetMap-Werte sind live und stammen vom 27. August 2026. Der von Fahrenden gemeldete Snapshot wurde im Mai 2024 exportiert. Lesen Sie die folgende Tabelle als Abdeckungsvergleich, nicht als zwei aktuelle Messungen desselben Nachmittags.

Zwei Datensätze, einer von Mappenden in einer öffentlichen Datenbank gepflegt, einer von Fahrenden auf der Straße gemeldet:

Das interessante Ergebnis ist nicht, dass ein Datensatz größer ist. Interessant ist, dass in vier dieser zehn Länder zwei unabhängige Quellen innerhalb von zehn Prozent beieinanderliegen und in dreien davon die offene Karte mehr enthält. Zwei Communities, die sich nie abgesprochen haben und mit unterschiedlichen Werkzeugen unterschiedliche Ziele verfolgen, kommen bei deutschen und französischen Kameras auf nahezu dieselbe Zahl. Besser lässt sich diese Art von Daten kaum gegenprüfen.

Wo sie auseinandergehen, lohnt sich die Untersuchung mehr als die Erklärung. Italien mit 2,08 und Portugal mit 0,60 markieren die Extreme, und da unser Snapshot dem italienischen Dekret zwei Jahre vorausgeht, kann kein Verhältnis eine Reaktion auf die Regeländerungen dieses Jahres sein. Näher liegt, wo die jeweilige Community aktiv war: In Italien wird seit Jahren dicht gemeldet, in Portugal haben Mappende gründlich gearbeitet, während es dort weniger Meldende gibt. Ein Verhältnis weit weg von 1,0 ist ein Anlass nachzusehen, kein Beleg dafür, dass eine Seite falsch liegt.

Zu Methode und Grenzen, in derselben Offenheit wie oben. Die vier Sammlungen wurden vor dem Zählen über Koordinaten dedupliziert, denn die Sammlung mit variablem Limit legt jede Kamera einmal pro Geschwindigkeitswert ab, 38.250 Zeilen für 1.528 Kameras. Jeder Datensatz trägt denselben Exportzeitstempel, den 21. Mai 2024, statt eines Erhebungsdatums pro Kamera. Die Zahlen beschreiben also, was dieser Snapshot enthielt, nicht wann ein Gerät zuletzt gesehen wurde. Ein Prüffeld existiert im Schema und wurde nie gefüllt. 1.362 Punkte lagen außerhalb jedes Landespolygons, überwiegend an Küstenlinien, und sind ausgeschlossen. Verhältnisse gegen eine live gezählte OpenStreetMap unterschätzen unsere Seite daher überall dort, wo nach Mai 2024 Kameras hinzukamen, und überschätzen sie dort, wo seither Kameras verschwunden sind.

Wie Blitzer in OpenStreetMap getaggt werden

Das Schema ist klein, und genau deshalb wurde es gefüllt.

• highway=speed_camera an einem Knoten markiert das physische Gerät. Dieses Tag trägt das Volumen.
• type=enforcement-Relationen tragen die Bedeutung. Die Relation verbindet ein Mitglied in der Rolle device, die Kamera, mit einem from- und einem to-Straßenabschnitt. Eine neun Kilometer lange Abschnittskontrolle ist damit eine Relation statt zweier zusammenhangloser Masten.
• enforcement=maxspeed trennt die Geschwindigkeitsüberwachung von den anderen Werten des Schemas, darunter traffic_signals für Ampelblitzer, average_speed, toll und access.
• maxspeed hält das durchgesetzte Limit fest. Erst dadurch wird aus einem Punkt auf der Karte etwas, mit dem eine Routing-Engine rechnen kann.
• direction hält fest, in welche Richtung das Gerät blickt, damit eine Kamera, die nur nordwärts misst, nicht so dargestellt wird, als messe sie in beide Richtungen.
• check_date oder survey:date sagt Ihnen, sofern gepflegt, wann zuletzt ein Mensch vor dem Gerät stand. Bei Überwachungsdaten zählt das mehr als bei fast jeder anderen Objektklasse.

Es ist dasselbe Muster, das zur DeFlock-ALPR-Erfassung geführt hat: ein Tag vereinbaren, dokumentieren, von einer Community füllen lassen. Nichts davon brauchte die Erlaubnis eines Kameraherstellers oder einer Straßenbehörde.

Selbst abfragen

Fügen Sie das in overpass-turbo.eu ein und führen Sie es aus. Es liefert jeden erfassten Blitzer in Deutschland samt Tags als Geometrie, die Sie als GeoJSON exportieren können.

[out:json][timeout:180];
area["ISO3166-1"="DE"][admin_level=2]->.country;
(
  node["highway"="speed_camera"](area.country);
  relation["type"="enforcement"]["enforcement"="maxspeed"](area.country);
);
out geom;

Ersetzen Sie DE durch FR, IT, ES, NL oder einen beliebigen anderen ISO-3166-1-Alpha-2-Code. Um zu zählen statt abzurufen, tauschen Sie die letzte Zeile gegen out count;, genau so ist die Tabelle oben entstanden. Für einen stadtgroßen Ausschnitt ersetzen Sie den Gebietsblock durch eine Bounding-Box in der Reihenfolge (süd,west,nord,ost).

Zwei praktische Hinweise. Landesweite Abfragen gegen die öffentliche Overpass-Instanz laufen häufig in einen Timeout. Für den Produktivbetrieb extrahieren Sie deshalb aus einem regionalen Geofabrik-Auszug im Format .osm.pbf und filtern lokal, oder Sie betreiben eine eigene Overpass-Instanz. Und die Lizenz ist ODbL, das bedeutet Namensnennung und Share-alike bei abgeleiteten Datenbanken, nicht freie Verwendung ohne Bedingungen.

Offene Daten gegen die amtlichen Register

Beides zu vergleichen ist das Nützlichste, was sich mit diesem Datensatz anstellen lässt, und es ist der Vergleich, den niemand veröffentlicht.

Spaniens DGT nennt 2.472 feste Radargeräte, 295 Abschnittsradare, 254 Gurt- und mobile Geräte sowie 600 Ampelkameras. OpenStreetMap hält 2.553 Kameraknoten in Spanien. Diese Summen liegen nah beieinander, messen aber nicht dieselbe Grundgesamtheit, denn der OSM-Wert mischt feste Geräte, Abschnittskontrollen und Ampelkameras unter einem Tag, solange Beitragende sie nicht über enforcement-Relationen getrennt haben.

So liest sich jeder solche Vergleich ehrlich:

• Amtliche Register halten den Rechtsstatus fest. Ob ein Gerät zugelassen, geeicht und registriert ist und damit ein durchsetzbares Bußgeld erzeugen kann. Italiens Ministeriumsdatenbank ist genau das, und seit dem 12. Juli 2026 ist ein nicht registriertes Gerät ein juristisches und kein kartografisches Problem.
• Offene Kartendaten halten die physische Realität fest. Ob jemand ein Gerät aus dem öffentlichen Raum sehen und seinen Standort erfassen konnte. Dazu zählen stillgelegte Gehäuse, leere Kästen und Masten, deren Zulassungsstatus außerhalb der Kommune niemand kennt.

Keines ersetzt das andere. Eine Kamera, die physisch existiert, aber in der Ministeriumsliste fehlt, ist genau der Fall, den italienische Fahrende derzeit anfechten. Eine Kamera, die auf der amtlichen Liste steht, physisch aber nicht mehr existiert, ist genau der Fall, in dem eine Navigations-App falschliegt. Man braucht beide Datensätze, um eines der beiden Probleme zu sehen, und nur einer davon ist für alle abfragbar.

Was die offene Karte nicht sagen kann

Die Grenzen, klar benannt.

Mobile Überwachung fehlt weitgehend. Ein Messfahrzeug, das drei Stunden auf einer Brücke steht, ist kein kartierbares Objekt, und die Verifizierbarkeitsregel von OSM schließt es zu Recht aus. Je nach Land erzeugen mobile Messungen einen großen Teil aller Geschwindigkeitsverstöße, eine Kameraebene unterschätzt die Überwachung also systematisch. Von Fahrenden gemeldete Daten haben dieselbe Lücke aus einem anderen Grund: Die Meldung eines längst weitergefahrenen Messfahrzeugs beschreibt einen Moment, keinen Ort.

Die Aktualität schwankt regional, nicht national. Die Abdeckung folgt der Dichte an Beitragenden. Eine deutsche Stadt mit aktiver lokaler Mapping-Gruppe ist nahezu vollständig. Eine ländliche Region drei Länder weiter führt womöglich Kameras, die 2019 abgebaut wurden. Lesen Sie check_date, wo es existiert, und behandeln Sie sein Fehlen als unbekannt, nicht als aktuell.

Der Zulassungsstatus steht nicht in den Daten. Kein OSM-Tag sagt Ihnen, ob ein italienisches Gerät auf der Ministeriumsliste steht oder ob ein spanisches Radargerät geeicht ist. Diese Tatsachen liegen in nationalen Registern und ändern sich ohne jede Bearbeitung der Karte.

Die Tagging-Disziplin ist uneinheitlich. In manchen Ländern werden Ampelblitzer als highway=speed_camera erfasst, obwohl ein eigener Wert existiert. Filtern Sie über die enforcement-Relation, wenn der Unterschied für Ihren Anwendungsfall zählt.

Der schwierigere Teil ist die Rechtslage

Kamerastandorte zu veröffentlichen ist in der EU zulässig. Ein laufendes Warnsystem während der Fahrt zu nutzen ist es häufig nicht, und der entscheidende Unterschied ist nicht Karte gegen App, sondern Datenbankabfrage gegen Signalerkennung. Stand August 2026:

Anderswo gelten andere Regeln, teils deutlich abweichend, und sie ändern sich. Nehmen Sie die Tabelle als Umriss des Problems, nicht als Rechtsberatung, und prüfen Sie die nationale Regel, bevor Sie eine Funktion für Fahrende in einem Markt ausliefern.

Für die Produktentwicklung folgt daraus: Derselbe Datensatz trägt je nach Rechtsraum sehr unterschiedliche Funktionen. Eine statische Planungskarte, eine Flottenanalyse, eine Verkehrssicherheitsstudie und ein Live-Alarm im Fahrzeug sind vier verschiedene rechtliche Objekte auf derselben Koordinatenmenge.

Daraus etwas bauen

Der Weg von der obigen Abfrage zu einer funktionierenden Ebene ist kurz, und er besteht überwiegend aus den üblichen Kartenproblemen, nicht aus kameraspezifischen.

1. Extrahieren und filtern. Ziehen Sie den regionalen .osm.pbf-Auszug, behalten Sie highway=speed_camera-Knoten und type=enforcement-Relationen und lösen Sie die Relationsmitglieder auf, damit aus einer Abschnittskontrolle eine Linie statt zweier Punkte wird.
2. Auf die Straße snappen. Ein Kameraknoten steht neben der Fahrbahn, nicht auf ihr. Ordnen Sie ihn dem Weg zu, für den er gilt, sonst liegen Ihre Entfernungen um eine Fahrbahnbreite daneben und Ihr Richtungsfilter funktioniert überhaupt nicht. Das ist ein Fall für Map Matching.
3. Das Limit mitführen. Reichen Sie maxspeed aus der Relation durch, damit die Ebene beantwortet, was durchgesetzt wird, und nicht nur wo.
4. Herkunft je Objekt festhalten. Behalten Sie OSM-ID, Version und check_date. Wenn jemand meldet, dass eine Kamera weg ist, wollen Sie wissen, was Sie wann wussten.
5. Als Ebene rendern, nicht als Datensatz. Vector Tiles halten eine landesweite Kameraebene bei wenigen Megabyte und erlauben ein eigenes Styling je Markt. Das zählt, wenn dieselbe Ebene in einem Land wie Planungsinformation aussehen soll und in einem anderen keinesfalls wie ein Live-Alarm.

MapAtlas betreibt die Geocoding-, Tile- und POI-Infrastruktur, auf der so etwas aufsetzt, verarbeitet in der EU nach DSGVO, falls Sie lieber die Funktion bauen als die Pipeline.

Warum das auf der offenen Karte immer wieder passiert

Verkehrsüberwachungskameras sind der zweite Fall desselben Musters, über das wir bei der ALPR-Kartierung geschrieben haben, und das Muster verdient einen Namen, weil es sich wiederholen wird.

Eine Kategorie von Infrastruktur wird umstritten. Sie ist aus dem öffentlichen Raum sichtbar und damit überprüfbar, was der einzige Test ist, den OpenStreetMap wirklich anlegt. Jemand schlägt ein kleines Tag vor, einige Beitragende füllen ihre eigene Stadt, und binnen weniger Jahre existiert eine globale Erfassung, die keine Institution beauftragt und kein Anbieter kontrolliert. Dann ändert eine Regulierungsbehörde die Regeln, wie Italien und Spanien in diesem Jahr, und der offene Datensatz erweist sich als einzige Quelle, gegen die sich die amtliche unabhängig prüfen lässt.

Das ist der bleibende Wert, und er hat wenig damit zu tun, ein Bußgeld zu vermeiden. Sechsundsiebzigtausend Kameras wurden von Menschen erfasst, die an ihnen vorbeigingen. Die Register, die entscheiden, welche dieser Kameras rechtmäßig ein Bußgeld auslösen darf, wurden von Ministerien zusammengestellt. Zum ersten Mal, zumindest in Italien, existieren beide Listen gleichzeitig, und die interessante Arbeit liegt im Unterschied zwischen ihnen.