In dieser Arbeit wird eine Lösung vorgestellt und evaluiert, um die Positionen der Fahrzeuge im Mikrowunderland der HAW Hamburg in Echtzeit zu bestimmen. Dafür wird eine Kamera über dem Mikrowunderland befestigt, welche die Fahrzeuge aus der Vogelperspektive aufnimmt und die Bilder auf einem Raspberry Pi verarbeitet. Die Bilder werden dafür auf eine Auösung von 300×300×3 Pixel herunterskaliert und mit einem neuronalen Netz verarbeitet. Das neuronale Netz basiert auf einem MobileNetV2 SSD, wird mit Transfer Learning und eigenen Bildern trainiert und ist mit TFLite auf einem Raspberry Pi lauffähig. Für die Erweiterung der Trainingsdaten wurde zusätzlich eine Vielzahl von Data Augmentation-Methoden verwendet.