Entwickler für Kennzeichenerkennung mieten

Kunde: Ein führender europäischer Logistikdienstleister mit über 50 Verteilzentren.

Herausforderung: Manuelle Check-in-Prozesse an den Toren führten zu langen Rückstaus und Verzögerungen. Das bestehende System konnte verschmutzte oder beschädigte Nummernschilder nicht zuverlässig lesen, was die Implementierung eines robusten Kennzeichenerkennungssystems für Parkplätze und Ladezonen erforderlich machte.

Lösung: Unser augmentiertes Team aus drei Senior Python-Entwicklern implementierte eine Edge-Computing-Lösung basierend auf OpenCV und Deep Learning Modellen. Sie trainierten ein kundenspezifisches neuronales Netz speziell auf verschmutzte LKW-Kennzeichen und integrierten die Software direkt in die bestehende Hardware-Infrastruktur der Schrankenanlagen. Die Verarbeitung wurde von der Cloud auf lokale Edge-Devices verlagert, um die Abhängigkeit von der Internetverbindung zu minimieren.

Ergebnis: Die Lösung führte zu einer 300% schnelleren Abfertigung der Fahrzeuge an den Toren. Die Erkennungsrate bei verschmutzten Kennzeichen stieg von 75% auf 98%, was den manuellen Eingriff durch Sicherheitspersonal drastisch reduzierte.

Kunde: Ein Technologiepartner einer US-Großstadt, zuständig für das städtische Parkraummanagement.

Herausforderung: Das städtische Kennzeichenerkennungssystem für Parkplätze litt unter hoher Latenz bei der Datenübertragung, was zu Staus an den Einfahrten der Parkhäuser führte. Die Echtzeit-Synchronisation zwischen den Kameras und dem zentralen Server war fehleranfällig.

Lösung: Smartbrain stellte zwei Backend-Python-Spezialisten zur Verfügung. Das Team refactorierte den bestehenden Code und implementierte eine asynchrone Verarbeitungsarchitektur mit Python (AsyncIO) und Redis als Message Broker. Zudem wurde der OCR-Algorithmus optimiert, um unnötige Bilddaten vor der Übertragung zu filtern, was die Bandbreitennutzung signifikant verringerte.

Ergebnis: Die Systemlatenz wurde um 40% reduziert, was einen fließenden Verkehr an den Einfahrten ermöglichte. Die Serverauslastung sank trotz steigendem Verkehrsaufkommen um 25%, was der Stadt erhebliche Infrastrukturkosten sparte.

Kunde: Ein Betreiber von Premium-Einkaufszentren in der DACH-Region.

Herausforderung: Kunden beschwerten sich über defekte Ticketautomaten und lange Wartezeiten. Der Kunde wollte ein vollständig ticketloses Kennzeichenerkennungssystem für Parkplätze einführen, das auch bei schwierigen Lichtverhältnissen in Tiefgaragen präzise funktioniert und DSGVO-konform ist.

Lösung: Unsere Python-Experten entwickelten eine datenschutzkonforme Lösung, die Kennzeichen beim Ein- und Ausfahren erfasst, verschlüsselt und nach dem Bezahlvorgang anonymisiert. Durch den Einsatz fortgeschrittener Bildvorverarbeitungstechniken in Python wurde die Lesbarkeit in dunklen Bereichen der Tiefgarage optimiert. Das System wurde zudem an die App des Centers für mobiles Bezahlen angebunden.

Ergebnis: Die Erkennungsgenauigkeit in der Tiefgarage erreichte 99,2% Genauigkeit. Dies ermöglichte die vollständige Abschaffung von Papiertickets, reduzierte den Wartungsaufwand für Automaten auf null und steigerte die Kundenzufriedenheit messbar.