Automatisierte Parkplatzverwaltung mit OCR-gestützter Kennzeichenerkennung und automatischer Zahlungsabwicklung

Über das Projekt

PparKing, ein Schweizer Parkplatzbetreiber, setzt auf automatisierte Systeme zur Erkennung von Fahrzeugbelegungen und zur Berechnung der Parkdauer – also dem Zeitraum zwischen Einfahrt und Ausfahrt. Die Plattform ermöglicht es Parkplatzbetreibern, Parkvorgänge mit minimalem manuellem Aufwand zu verwalten und abzurechnen. Kundinnen und Kunden können den Service über zwei Zahlungswege nutzen:

- Vorab-Buchung über die Unternehmenswebsite mit Twint, der mobilen Zahlungslösung der Schweiz

- Spontanes Parken ohne Vorreservierung. CCTV-Kameras überwachen die Ein- und Ausfahrtspunkte, erfassen Kennzeichen und Verweilzeiten, während das System automatisch Rechnungen auf Basis der Parkdauer erstellt.

Zu Beginn unserer Zusammenarbeit betrieb PparKing bereits eine bestehende Laravel-Anwendung, die CCTV-Bilder über ein FTP-Laufwerk (File Transfer Protocol) verarbeitete. Diese führte Bildanalysen durch, um zusammengehörige Kennzeichenpaare zu identifizieren, Ein- und Ausfahrten einzelner Fahrzeuge zuzuordnen und anschliessend die Parkdauer zu berechnen sowie entsprechende Rechnungen zu generieren.

B2B-Kunde:

PparKing SA

Entwicklung & Deployment:

2 Jahre

Technologien:

Laravel

Filament

Ausgangssituation des Kunden

PparKing suchte einen Laravel-Experten, der ihre bestehende Anwendung im Rahmen eines monatlichen Retainer-Vertrags warten und erweitern konnte. Ziel war eine kontinuierliche Entwicklung, Fehlerbehebungen und die Implementierung neuer Funktionen.

Das Legacy-System litt unter erheblichen Performance-Engpässen. Die Architektur basierte auf direkten Dateisystemoperationen für die Bildverarbeitung – ein grundsätzlich ineffizienter Ansatz, der zu beträchtlichen Verarbeitungsverzögerungen führte.

Im Verlauf des Retainer-Vertrags identifizierten wir kritische Einschränkungen in Laravel Nova – dem ursprünglich eingesetzten Admin-Panel-Framework. Diese Einschränkungen veranlassten uns zu einer Migration auf FilamentPHP, unseren bevorzugten Admin Panel Builder. Daraufhin haben wir die Anwendung unter Nutzung der bestehenden Datenbankinfrastruktur neu aufgebaut, was drei wesentliche Verbesserungen brachte:

Erhöhte betriebliche Flexibilität
Messbar schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten
Die Möglichkeit, massgeschneiderte Ansichten, Bildschirme und Benutzeroberflächen zu entwickeln, um den Betrieb zu erleichtern

Dieser architektonische Wechsel von Laravel Nova zu FilamentPHP ermöglichte letztlich einen direkten Kundenportalzugang und erweiterte Self-Service-Funktionen für Endnutzer.

Wichtig!

Unser Prozess zur Codebase-Bewertung

Bei der Übernahme bestehender Codebasen halten wir uns an ein striktes Evaluierungsprotokoll. Zunächst benötigen wir vollständigen Zugang zum Projektquellcode und sind bereit, Geheimhaltungsvereinbarungen zur Gewährleistung der Vertraulichkeit zu unterzeichnen.

Falls ein vorab Zugang nicht möglich ist, vereinbaren wir vertraglich die Möglichkeit einer sofortigen Projektbeendigung, da bestimmte Codebasen aufgrund mangelhafter Codequalität oder inhärenter Sicherheitslücken, die betriebliche Risiken darstellen, nicht wartbar sind.

Unsere Bewertung prüft, ob die Codebase-Architektur eine Weiterentwicklung unterstützt und ob ein erfolgreicher Wissenstransfer möglich ist.
Dies umfasst die Rekonstruktion der Designentscheidungen des ursprünglichen Entwicklers, die Beurteilung der Codeverständlichkeit, die Bewertung der architektonischen Kohärenz sowie die Überprüfung, ob die bestehende Struktur die erforderlichen Funktionserweiterungen und Modifikationen aufnehmen kann.

Unser Engagement-Modell priorisiert die Autonomie unserer Kunden. Wir vermeiden bewusst Vendor Lock-in durch proprietäre Abhängigkeiten oder intransparente Implementierungen. Die zweijährige Retainer-Vereinbarung ermöglichte eine kontinuierliche Funktionsentwicklung bei gleichzeitiger Beibehaltung von transparentem, erweiterbarem Code, den PparKing unabhängig warten oder an andere Anbieter übergeben kann.

WIE FUNKTIONIERT DIE LÖSUNG?

CCTV-Kameras an den Einfahrten der Parkplätze erfassen Bilder, wenn Fahrzeuge einfahren. Sobald eine Kamera ein Bild aufnimmt, registriert das System dies als Einfahrtsereignis. Jedes Einfahrtsereignis generiert dann ein mit Zeitstempel versehenes Bild mit automatischer Kennzeichenerkennung – ein Datenpunkt bestehend aus Zeit, Kennzeichen und Richtung, also: Ein Fahrzeug ist zu diesem Zeitpunkt mit diesem Kennzeichen eingefahren.

Das ist Szenario #1: Bild am Einfahrtspunkt.

An den Ausfahrten läuft der gleiche Prozess ab. Wenn ein Fahrzeug den Parkplatz verlässt, erfasst das System den entsprechenden Zeitstempel und das Kennzeichen und erstellt damit ein zusammengehöriges Paar. Die Anwendung liest anschliessend das Dateisystem, identifiziert übereinstimmende Bildpaare und verknüpft diese mit Abrechnungsdatensätzen. Das System berechnet dann die Parkdauer durch Zeitstempeldifferenz – beispielsweise 40 Minuten Parken – und generiert Rechnungen basierend auf der geltenden Tarifstruktur und den Abrechnungsparametern.

Und das ist Szenario #2: Bild am Ausfahrtspunkt.

Im Prozess finden mehrere Automatisierungen statt.

In der Schweiz sind beispielsweise Fahrzeughalterdaten über Gemeinde-APIs zugänglich. Wir haben eine Integration entwickelt, die bei Bedarf für nachträgliche Rechnungsstellung automatisch diese kommunalen Datenbanken nach registrierten Halterdaten abfragt.

Mit dieser Plattform sind keine Parkschranken erforderlich, da das System in dem Moment ein Bild aufnimmt, in dem Fahrzeuge auf das Gelände fahren. Stattdessen legen gut sichtbare Hinweisschilder an den Einfahrten die vertraglichen Nutzungsbedingungen fest. Die Kameraüberwachung beginnt an der Schwelle, sobald Fahrzeuge auf das Gelände fahren:

Sie werden fotografiert,
Kennzeichendaten werden erfasst, und
Die Abrechnungsberechtigung wird damit begründet.

WIE WURDE DIE MASSGESCHNEIDERTE LÖSUNG ENTWICKELT?

PparKing setzte branchenübliche CCTV-Kameras mit integrierter optischer Zeichenerkennung (OCR) ein, die als geschlossenes Hardware-Ökosystem funktionieren.

Unser primärer Ansatzpunkt für Verbesserungen war daher die Bildspeicherschicht, wo die verarbeiteten Daten abgelegt werden. Der grundlegende Fehler des Legacy-Systems war die Abhängigkeit von direkten Dateisystemoperationen für den Bildpaarabgleich – ein inhärent langsamer Prozess, der erheblicher Optimierung bedurfte.

Infolgedessen haben wir den Workflow neu gestaltet.

Anstatt einzelne Bilddateien zu manipulieren, ruft das System nun Verzeichnis-Dateilisten ab und parst Dateinamen, um Kennzeichendaten, Zeitstempel und Metadaten zu extrahieren – so haben wir eine Datums- und Zeitverknüpfung. Die Arbeit mit Datenbankeinträgen verbesserte die Zuverlässigkeit bei erheblichen Performance-Gewinnen und erhöhter betrieblicher Flexibilität.

Sobald Dateimetadaten in der lokalen Datenbank katalogisiert sind, entfällt die weitere Abhängigkeit vom FTP-Speicherzugriff. Wann immer eine neue Datei auf der Festplatte erscheint, lösen Dateisystembenachrichtigungen automatische Prüfungen aus:

Existiert ein passendes Bild zu dieser Datei?
Existiert ein passendes Kennzeichen?
Gehört es zu einer aktiven Parksitzung?

So haben wir die Performance und Zuverlässigkeit unseres Matching-Algorithmus optimiert und gleichzeitig den menschlichen Bedienfaktor, manuelle Kontrollbilder und den Zeitaufwand erheblich reduziert. Dadurch haben wir die von menschlichen Bedienern benötigte Zeit um mindestens 30 Prozent verringert.

Wir haben eine massgeschneiderte Validierungsoberfläche entwickelt, die alle Sitzungsdaten in einer einheitlichen Ansicht zusammenführt. Sie präsentiert Bilder, Datensätze und alle weiteren Informationen pro Parksitzung. Betrachten Sie dieses Szenario: Ein Kunde bucht 1 Stunde, parkt aber 90 Minuten.

Der Validierungsbildschirm zeigt dann Ein-/Ausfahrtsbilder, Buchungsdetails und Parkplatz-Metadaten an, einschliesslich einrichtungsspezifischer Kulanzzeiten (typischerweise 5–10 Minuten nach Zahlung), abhängig von der Grösse des Parkplatzes. Mit all diesen aufgelisteten Details können Bediener Überzeitgebühren genehmigen, die Abrechnung anpassen oder nach eigenem Ermessen Rabatte gewähren.

Zusätzlich vereinfacht diese Oberfläche die Fallprüfung durch Datenaggregation und farbcodierte visuelle Hinweise: Wenn eine Parksitzung vollständig bezahlt ist, wird sie grün angezeigt; bei Überzeit erscheint sie rot. Dies reduziert die Zeit für die manuelle Überprüfung all dieser Daten drastisch.

Bei einem Fehllesefehler des Kennzeichens durch die OCR zeigt das System ähnliche Kennzeichenbilder an, sodass Bediener fragmentierte Datenpunkte verbinden und den Fällen die korrekten Bilder zuordnen können. Diese massgeschneiderte Filament-Oberfläche hat den Validierungs-Workflow für Parksitzungen erheblich beschleunigt.

DIE HERAUSFORDERUNG

Die primäre Herausforderung lag in der mangelhaften Performance und Fehleranfälligkeit des Legacy-Systems. Die CCTV-Verarbeitungspipeline litt unter erheblichen Latenz- und Zuverlässigkeitsproblemen, was eine vollständige architektonische Neugestaltung erforderlich machte.

Die Kompensation fehlgeschlagener Kennzeichenerkennungen und OCR-Fehllesungen erwies sich als besonders anspruchsvoll – aussagekräftige Daten aus beschädigten oder unvollständigen Eingaben zu extrahieren erforderte kontinuierliche algorithmische Verfeinerung. Menschliche Aufsicht bleibt für die Bearbeitung von Grenzfällen, die programmatisch nicht gelöst werden können, unerlässlich.

Sekundäre Herausforderungen konzentrierten sich auf die Benutzerfreundlichkeit der Oberfläche. Wir priorisierten nutzerzentriertes Design: Workflows wurden vereinfacht, die kognitive Belastung reduziert und überflüssige Oberflächenelemente eliminiert. Umfangreiche Benutzertests stellten sicher, dass die Plattform auch für erstmalige Bediener zugänglich blieb.

Die projektspezifischste technische Herausforderung war die Handhabung hochvariabler Datenqualität; verschmutzte Kennzeichen, schräge Kamerawinkel und ungünstige Lichtverhältnisse beeinträchtigen die OCR-Genauigkeit.

Das System muss unvollständige Datensätze verarbeiten, doppelte Einträge abgleichen und die Datenintegrität trotz inkonsistenter Eingaben aufrechterhalten – eine anhaltende technische Einschränkung bei Computer-Vision-Anwendungen.

WARUM WIR CODEBASE-BEWERTUNGEN DURCHFÜHREN

Die Laramate GmbH besteht auf umfassenden Codebase-Bewertungen vor jedem Engagement als nicht verhandelbares geschäftliches Erfordernis und Teil unserer professionellen Verantwortung.

Unser Codebase-Audit ist kostenpflichtig, nicht erstattungsfähig und obligatorisch. Ein gründliches Code-Audit dauert bei kleinen Projekten mehrere Stunden und bei Enterprise-Systemen mehrere Tage. Wir prüfen Sicherheitslücken, bewerten die architektonische Integrität, identifizieren technische Schulden, beurteilen Skalierbarkeitseinschränkungen und auditieren Drittanbieter-Abhängigkeiten. Diese Arbeit erfordert Expertise auf Senior-Niveau und liefert unmittelbaren Geschäftswert.

Die Bewertung hat eigenständigen Wert, unabhängig davon, ob Sie mit uns fortfahren.

Sie erhalten einen umfassenden Diagnosebericht mit detaillierten kritischen Problemen, Sicherheitsrisiken, veralteten Paketen, die aktualisiert werden müssen, architektonischen Schwächen, die das Wachstum begrenzen, sowie einer priorisierten Roadmap zur Behebung.
Diese Informationen gehören Ihnen und dienen als Ihre technische Due Diligence – egal ob Sie uns beauftragen, eine andere Entwicklungsfirma ansprechen oder Ihr internes Team briefen.

Zum Vergleich: Würden Sie eine Gewerbeimmobilie ohne Bauinspektion kaufen? Würden Sie ein Unternehmen ohne Due Diligence erwerben? Dennoch investieren Unternehmen routinemässig Zehn- oder Hunderttausende in Softwareentwicklung, ohne ihre Grundlagen zu verstehen. Als Unternehmen können Sie es sich nicht leisten, auf brüchigen Fundamenten zu bauen.

Das Internet ist über 30 Jahre alt, und Ihre Legacy-Software zeigt ihr Alter. Falls Ihre Plattform unerklärliche Fehler aufweist, Schwierigkeiten hat, moderne Funktionen zu integrieren, auf Frameworks läuft, die mehrere Versionen veraltet sind, oder Entwickler zögern lässt, wenn sie nach der Wartung gefragt werden – dann operieren Sie auf geborgter Zeit. Dies sind keine technischen Unannehmlichkeiten, sondern existenzielle Geschäftsrisiken mit wachsenden technischen Schulden.

Zusammenfassend: Ohne eine Bewertung können wir keine genaue Projektabgrenzung, realistische Kostenschätzungen oder glaubwürdige Zeitpläne liefern. Jede Agentur, die sofortige Angebote ohne Prüfung Ihrer Codebase abgibt, rät oder bereitet Ihr Unternehmen auf Scope Creep und Budgetüberschreitungen vor.

HAUPTFUNKTIONEN

CCTV-Bildverarbeitung

Wir haben die Bildverarbeitungspipeline neu konzipiert, um Performance-Engpässe im Legacy-System zu beheben. Die überarbeitete Architektur ersetzte Dateisystemoperationen durch datenbankgesteuerte Abfragen, was den Durchsatz erheblich verbesserte und die Latenz reduzierte.

Farbcodierte Benutzeroberfläche

Wir haben eine massgeschneiderte Validierungsoberfläche entwickelt, die Parksitzungsdaten in einer einheitlichen Bedieneransicht zusammenführt. Farbcodierte visuelle Indikatoren (grün für ordnungsgemässe Zahlungen, rot für Überzeitparkung) ermöglichen eine schnelle Fallbewertung. Das Dashboard aggregiert Ein-/Ausfahrtsbilder, Buchungsdatensätze und einrichtungsspezifische Metadaten für eine optimierte Fallbearbeitung.

Gemeinde-API-Integration

Wir haben eine automatisierte API-Integration mit Schweizer Gemeindeverwaltungsdatenbanken implementiert, um den Echtzeit-Abruf von registrierten Halterinformationen zu ermöglichen. Wenn eine nachträgliche Rechnungsstellung erforderlich ist, fragt das System programmatisch kommunale Datensätze ab und ruft Eigentümerdetails ohne manuellen Eingriff ab.

DDEV (Lokale Entwicklungsumgebung)

DDEVs Docker-Containerisierung replizierte die Multi-Subdomain-Struktur der Produktionsumgebung lokal – clientA.ddev.site, clientB.ddev.site, clientC.ddev.site boten lokale Produktionsparität, die für das Debugging von Mandantenwechsel-Grenzfällen und die Validierung der Isolation vor dem Deployment unerlässlich war.

Admin-Panel-Migration: Laravel Nova zu FilamentPHP

Wir haben die Anwendung und Benutzeroberfläche neu aufgebaut und das Administrations-Interface von Laravel Nova auf Laravel Filament migriert – ein erweiterbares Framework, das überlegene Anpassungsmöglichkeiten, verbesserte Performance und erweiterte Flexibilität der Benutzeroberfläche für komplexe Datenverwaltungs-Workflows bietet.

Erweiterte Datenbankfilterung und Abfrageoptimierung

Die erweiterte Abfragefunktionalität ermöglichte es Bedienern, Parksitzungen gleichzeitig nach mehreren Parametern zu filtern, wodurch die Datenabrufeffizienz für Power-User mit grossen Transaktionsvolumen verbessert wurde.

Self-Service-Buchungsportal

Wir haben ein kundenorientiertes Self-Service-Webformular für Vorab-Parkplatzreservierungen bereitgestellt. Nutzer geben ihr Kennzeichen ein, um stundenweise Parkplätze zu reservieren, wodurch der Verwaltungsaufwand reduziert und unbeaufsichtigter Zugang zu den Einrichtungen ermöglicht wird.

Kiosk-Oberfläche

Wir haben eine Kiosk-Lösung entwickelt – eine vereinfachte Tablet-Oberfläche, die in angrenzenden Restaurants eingesetzt wird, um Restaurantgästen 1 Stunde kostenloses Parken zu bieten. Die optimierte Benutzererfahrung erfordert nur die Eingabe des Kennzeichens, wodurch das System auch für technisch nicht versierte Nutzer zugänglich ist.

Kundenbeschwerdemanagement-System

Wir haben ein integriertes Ticketsystem entwickelt, das E-Mail-Austausch als konversationsähnliche Chat-Threads darstellt (ähnlich dem WhatsApp-Interface-Paradigma). Jede Rechnung enthält einen systemgenerierten Authentifizierungscode. Kunden greifen über ein sicheres Portal mit ihrem Kennzeichen und Passcode auf ihre Fallhistorie zu, wo sie Fotobeweise, Bildvergrösserungen und Abrechnungsabweichungen prüfen können. Asynchrone Nachrichtenübermittlung ermöglicht Kundeneingaben rund um die Uhr, wobei Bedienerantworten während der Geschäftszeiten versendet werden. Die Passcodes wurden mit kryptografischer Zufallsgenerierung für optimale Sicherheit erstellt.

Wir haben eine Kiosk-Lösung entwickelt – eine vereinfachte Tablet-Oberfläche, die in angrenzenden Restaurants eingesetzt wird, um Restaurantgästen 1 Stunde kostenloses Parken zu bieten. Die optimierte Benutzererfahrung erfordert nur die Eingabe des Kennzeichens, wodurch das System auch für technisch nicht versierte Nutzer zugänglich ist.

Self-Check-In Feature to be used as a Kiosk

Der eingesetzte Technologie-Stack umfasste:

PHP und Laravel Framework
Migration von Laravel Nova zu FilamentPHP
Bildverarbeitungsinfrastruktur: Die CCTV-Hardware setzte branchenübliche Kameras mit integrierter optischer Zeichenerkennung (OCR) ein. Verarbeitete Bilder werden im FTP-Speicher (File Transfer Protocol) abgelegt, wo die Laravel-Anwendung für Matching-Algorithmen und Abrechnungsoperationen darauf zugreift.

Warum Sie uns als Laravel-Experten wählen sollten

Wenn Kunden uns kontaktieren, tun sie dies oft gezielt, weil wir die Antworten auf ihre Herausforderungen haben.

Wir beherrschen das Laravel-Framework umfassend und wissen, wie man es effektiv einsetzt.

Wir verstehen, wie man Laravel-Anwendungen für komplexe Projekte strukturiert, bidirektionale Systemintegrationen umsetzt, Wartbarkeit gewährleistet, Performance optimiert, angemessene Sicherheitsmassnahmen implementiert, Website-Zugänglichkeit sicherstellt und Laravel mit anderen sowie älteren Systemen integriert.

Für unsere zukünftigen Kunden, die individuelle Softwareentwicklung in Betracht ziehen, stellt Laravel eine hervorragende Wahl dar – und die Zusammenarbeit mit uns als Laravel-Experten stellt sicher, dass sich diese Wahl auszahlt.