Fallstudie

ANPR-basierte automatisierte Zahlungslösung als überzeugendes Unterscheidungsmerkmal für Marken

Wir entwickelten ein kontaktloses automatisches Zahlungssystem, das Händlern und Dienstleistungsanbietern einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.

Hauptmerkmale

  • Verbraucherbedürfnisse ansprechen

    Verbraucherbedürfnisse ansprechen

  • Null-Klick-Zahlungen anbieten

    Null-Klick-Zahlungen anbieten

  • Bedarf an Bargeld, Karten, POS-Terminals eliminieren

    Bedarf an Bargeld, Karten, POS-Terminals eliminieren

Branche:
FinTech, Automobil
Markt:
Global
Teamgröße:
10 Softwareentwickler
Projektdauer:
9 Monate
Technologien

AngularJS / Azure AD / Java / KNN / Objective-C / OpenCV

Geschäftsherausforderung

Je mehr Störungen die Technologie erfährt, desto mehr erhalten technisch versierte Kunden. Intellias liefert seit 18 Jahren technisch fortschrittliche Lösungen und während dieser Zeit haben wir beobachtet, wie kontinuierliche Innovationen in der Unterhaltungselektronik, bei Smartphones, Zahlungssystemen und Mobilitätskonzepten die Erwartungen der Endbenutzer steigern. Als Reaktion auf die zunehmende Digitalisierung in unserem täglichen Leben verlangen die Kunden einfache und fehlerfreie Interaktionen mit Dienstleistern. Die Optimierung der Benutzererfahrung war in keiner Branche jemals so entscheidend.

Vor diesem Hintergrund gehen globale Einzelhändler, Drive-In-Restaurants, Tankstellen und viele andere Dienstleister dazu über, das Kundenerlebnis so weit wie möglich zu automatisieren. Ein automatisiertes Zahlungssystem, das durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützt wird, kann viele Schmerzpunkte für Autofahrer beseitigen, wie zum Beispiel

  • langsame Spuren bei der Durchfahrt
  • verlorene oder verlegte Parkscheine
  • am Steuer nach der Brieftasche greifen
  • das Autofenster zu öffnen, um über NFC zu bezahlen oder, was noch schlimmer ist, mit Bargeld/Münzen zu zahlen, die sogar fallen gelassen werden könnten
  • kaum lesbare QR-Codes

Das Intellias-Team hat viel Erfahrung in der Entwicklung von Software für die Automobilindustrie. Unter Berücksichtigung der Schmerzpunkte der Fahrer entwickelte unser Team als internes F&E-Projekt eine automatisierte Zahlungslösung.

ANPR-basierte automatisierte Zahlungslösung als überzeugendes Unterscheidungsmerkmal für Marken

Lösung

Unser F&E-Projekt basiert auf der Idee, den Fahrern eine einzigartige Benutzererfahrung zu bieten: Null-Klick-Zahlungen für Produkte und Dienstleistungen, die auf einer Kombination aus Computervision und geofenced Fahrzeugortung basieren.

Ein Fahrzeug wird in dem Moment identifiziert, in dem es zur Tankstelle, zum Parkplatz, zur Autowaschanlage oder zu einem anderen Servicezentrum fährt. Der nächste Schritt ist die Trajektorieverfolgung, um die richtige Zapfsäule, den Parkplatz oder die Waschstation genau zu definieren. Dann wird das Kennzeichen erkannt, und es erfolgt automatisch eine Zahlung.

Das Zahlungssystem selbst basiert auf einer Kombination von Autorisierungs- und Authentifizierungsmethoden einschließlich der automatischen Nummernschilderkennung (Automatic number-plate recognition, ANPR). ANPR ist als Authentifizierungsverfahren für Free-Flow-Mautstraßen auf der ganzen Welt weit verbreitet, so dass es auch in hochsensiblen Szenarien wie z. B. bei Zahlungen als Hauptauthentifizierungsverfahren eingesetzt werden kann.

Die Schlüsseltechnologie hinter dieser Lösung ist eine Kombination aus Bilderkennung mit einer mobilen App auf dem Smartphone des Benutzers zur Autorisierung und einer Cloud-Plattform, die die Bilderkennung im Allgemeinen und die optische Zeichenerkennung (OCR) im Besonderen unterstützt. Diese Kombination macht die Installation anderer Hardware als IP-Kameras an Servicepunkten überflüssig. Die installierten Kameras erkennen Nummernschilder mit NVR, HD RAID und OpenALPR und streamen Informationen an einen Computervision-Service.

Sobald die Objekterkennungsanalyse ein positives Ergebnis liefert, löst sie die optische Zeichenerkennung für den Arbeitsablauf der Nummernschilderkennung aus:

  • Bild in Graustufen umwandeln
  • Bildqualität mit Glättungsfiltern optimieren
  • Alle Konturen im Bild mit der OpenCV-Funktionalität extrahieren
  • Ähnlichkeit aller Konturen mit vordefinierten Symbolen unter Verwendung eines KNN-Algorithmus (k-nearest neighbors (Nächste-Nachbarn-Klassifikation)) überprüfen
  • Heuristiken verwenden, um Kennzeichen zu rekonstruieren (z. B. ist das 2001 eingeführte Standardformat für ein britisches Kennzeichen 2 Buchstaben – 2 Ziffern – 3 Buchstaben)

Ein wesentlicher Vorteil dieser Lösung besteht darin, dass sie sogar auf einfacher Hardware ausgeführt werden kann, da der KNN-Algorithmus ein neuronales Netz für die Nummernschilderkennung ersetzt. Wir trainierten den Algorithmus an einem Datensatz ukrainischer Nummernschilder und erreichten eine Erkennungsgenauigkeit von 94,3 %, selbst bei großen Entfernungen, bei schlechten Wetterbedingungen und bei staubigen Nummernschildern.

Geschäftswert

Die Einführung automatisierter Zahlungen ist ein naheliegender Schritt für unerschrockene Marken, die versuchen, mehr Wege zu finden, um auf die Bedürfnisse der Kunden einzugehen. Zu den Orten, an denen ANPR-basierte Zahlungen verwendet werden können, gehören

  • Tankstellen
  • Drive-In-Restaurants
  • Einzelhandelsgeschäfte (zur Abholung)
  • Parkplätze
  • Mautstraßen
  • Autowaschanlagen
  • Autowartungszentren

Diese Technologie macht Bargeld, Karten, POS-Terminals und QR-Codes überflüssig. Kunden können sich über eine Smartphone-App autorisieren, indem sie ein Kennzeichen eingeben, eine Karte darin einbinden und auswählen, ob die Zwei-Faktor-Authentifizierung aktiviert werden soll.

Eine Null-Klick-Zahlungsoption, die durch die Entwicklung künstlicher Intelligenz unterstützt wird, bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Einnahmen zu steigern, indem sie die Servicezeit verkürzen und somit mehr Kunden bedienen können. Am wichtigsten ist jedoch, dass die Fahrer von dieser Technologie profitieren können, indem sie Zeit, Mühe und Geld sparen.

Alles in allem sind automatisierte Zahlungen mit Hilfe der KI eine Win-Win-Lösung.

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