圖一 街道全景車牌辨識(摘自網路圖片)

圖一是摘自網路上某「AI」車牌辨識的展示畫面，但實際上要做到這樣的結果他們都會要客戶買「兩個」軟體？我碰到這種狀況已經不止一次了！今天有客戶說他們買了所謂的「AI」模組，可以快速從複雜影像中辨識出車牌的位置，挖出一個矩形框框的車牌子影像，但卻無法直接「辨識車牌」？所以要另外再跟我買「車牌辨識模組」來辨識車牌是幾號？我聽得很傻眼？不就是辨識影像中出現的車牌嘛！為什麼要切割成兩個步驟？做個車牌辨識哪需要買兩個軟體？嫌錢太多？怕自己累不死啊？

圖二 本公司辨識核心實驗畫面

如上圖二，我的所有軟體都是一體成形的！含有車牌的全景影像丟進去，車牌答案就從另一端出來了！不管背景多複雜？車牌是不是歪的？是不是有多個車牌？都一樣的！這個辨識過程中當然一定包括「找到車牌」與「辨識車牌」，前面幾十年的車牌辨識不都是這樣做的嗎？所以客戶只要買我的軟體就根本不必買那個AI模組了！

讓我不解的是：為什麼時代進步了，車牌辨識這件事情反而變得更麻煩了呢？因為過程被切成兩段，兩部分都必須分別買軟體(或硬體)，費用鐵定增加不說，整合系統的工作也變複雜了！如果那個「AI」很厲害，為什麼事情只做一半？不直接把切下的車牌影像是甚麼字一起辨識完成呢？還要客戶自己找軟體做後半段？

我後來發揮了所有的想像力才拼湊出為何如此的最可能答案！就是傳統以OCR方法為主體的車牌辨識很難在複雜背景中正確找到車牌，他們在全景中找車牌的方式其實不是OCR，就跟CNN的方式很像，全圖掃描車牌應有的特徵，然後看該特徵的密集度決定車牌區塊。所以在我之前的多數車牌辨識軟體本來就是CNN與OCR兩種技術的混合體了！

但那種傳統車牌辨識夾帶的CNN畢竟比較簡化，如上較簡單的影像還勉強可用，背景較複雜時就找不到車牌或找太久了！所以要改用較新版的CNN如YOLO之類的來搜尋車牌！他們就美其名稱之為「AI」模組了！但CNN的方法並不包含辨識字元，要整合OCR的流程就很會降低辨識速度，最終的辨識正確率還不夠高，讓「AI」模組看起來很笨，所以乾脆就避重就輕隱藏缺點，不做了！相當不負責任！簡直是耍賴？

但是網路上免費(或廉價)可得的基本款OCR是不太能處理自然影像中擷取的車牌的！只要稍微傾斜、偏斜或模糊可能就拒絕開工了！於是很可笑的，這些車牌的小影像還是必須買完整的車牌辨識軟體來辨識！所謂的「AI」模組其實只有切割簡化影像的功能？根本不是車牌「辨識」軟體！即使明知軟體功能不完整，AI詐騙集團還是要賺錢的！推銷員面對毫無車牌辨識經驗的使用者就開始用騙的了！讓他們相信車牌辨識「本來」就應該分段做的！

這當然是笑話！簡單說就是：多數傳統車牌辨識廠商目前的程式，在複雜畫面中找到車牌的演算法不夠好；CNN的車牌搜尋能力是很好，但辨識歪斜字元的能力目前也不夠好！於是乎兩個跛腳的人就宣稱：走路這件事本來就是應該兩人各出一隻腳來做的？想蒙混過去賣半套的軟體，讓使用者花更多錢來整合系統。

但其實只要車牌辨識或CNN兩者之一往前多走一步，傳統OCR車牌辨識強化全景找車牌的能力；或是CNN多花點工夫整合辨識字元的演算法，就根本不必那麼麻煩了！這不可能做到嗎？我不就做到了！我的OCR方法在全圖中找到正確車牌的準度很高速度也很快，甚至比CNN找車牌的速度還要快！如果別的廠商產品做不到全程辨識，那就是他們的技術品質還不夠好，別買他們的東西，找品質好的軟體買嘛！

所以千萬別再被騙了！即使是如圖一的複雜街道全景車牌辨識，也可以直接買單一軟體做的！哪有必要買甚麼「AI」模組？今天的客戶問得晚了，已先買了AI模組，才知道根本不必買！這就是我常說的AI詐騙集團了！只要高舉AI大旗，客戶就會被催眠買單了？厲害的是：他們沒有觸犯明確的法律！只是用AI的籠統模糊定義來包裝，讓客戶因為無知買錯產品而已！

很諷刺的是：上一次發生這種狀況來找我的客戶，就是一個公務單位的資訊部門！最後也是買我的單一軟體就全程搞定了，至於那個多買的「AI」模組呢？應該是不能退貨的！只能認賠了！所以這種高科技的詐騙是很普遍的，連政府部門也會中招的！畢竟即使是資訊專業的公務員，也未必很懂影像辨識的！而且被騙的錢就是我們的稅金！我們不該生氣嗎？我必須盡力幫助政府反制AI詐騙的！

反正以後對於車牌辨識的問題有任何疑惑，先來問問鄉下老師就對了！我是車牌辨識的165反詐騙專線，常來此地看看詐騙新招也可以幫你，或你的朋友省好多錢的！很諷刺的是：這類詐騙的關鍵字就是「AI」！真的太好用了！八成的人聽到AI就糊塗了！