說起來有點心酸！我的車牌辨識研究生涯的開始，就是2013年我還在大學執教時的暑假期間，經過一個產學計畫替嘉義市的路口監視器影像做車牌辨識，到現在箱子裡還有很多當時留下的照片，當時的攝影機品質還很差，多半只有320X240的解析度，必須將視野調到像下面這樣才看得清楚車牌！跟現在的辨識軟體複雜度當然也相差很遠了！

經過12年之久，我現在已經是台灣車牌辨識技術頂尖的公司了！但是攤開我做的各種情境的車牌辨識實績中，數量最少，也最沒有發揮空間的一種，就是道路情境的車牌辨識了！在交通管制用途上，這是非常廣用的龐大商機，應該是僅次於，甚至不下於停車場的應用，試想現在攝影機品質這麼好又這麼便宜，每個路口都來車牌辨識一下，一個都市就有幾千個商機了！

很多都會區也真的有道路車牌辨識系統的建置案，但是這些工程標案都離我好遠！我的軟體至今只在極少數的幾個特殊路口，因應稅務單位的小計畫設置。那種動輒數百數千萬的車牌辨識系統大計畫，都有他們自己的車牌辨識產品來源，即使我已經在車載車牌辨識等高技術領域揚名立萬，他們也不曾來採購的！

所以商場就是這樣的！技術好也未必可以保證吃香喝辣！如果我的東西沒有好到非我不可，國內外大公司生產的次級品還是可以讓我的精品軟體無法搬上檯面的！正如停車場的車牌辨識需求最多，我的產品口碑最好，價格也不貴，但是在商業競爭下，我的市占率還是很低的！只有像是車載或手拍辨識難度太高的地方，才非買我的東西不可！

但是上週終於有一家專門承包政府大工程的公司技術人員來找我了！他們給了我一些某隧道內的影片，車速很快車次也很密集，他們想知道我的軟體能否辨識得好這種狀況？目前他們是已有解決方案了！辨識率也可以接受，但是電腦硬體建置成本很高，運轉時的耗電量更是驚人！讓他們的老闆很有意見！RD聽說我也有類似的軟體就來詢問評估了！

很顯然的，他們說硬體很貴耗電很兇的車牌辨識系統，就是用ML、DL與CNN等技術做的AI影像辨識了！因為運算量實在太大，非用GPU幫忙才跟得上需要的辨識速度，一般規格的電腦是絕對跑不動，也跟不上車速的！我天天寫文章批評這些事情，絕對不是隨便亂說無的放矢的！而且我真的可以不必用那些技術就能做出高效率的辨識軟體！

事實上就應該是這個樣子的！我不是這些承包政府計畫案的大公司的競爭對手，而是可能的零件供應商而已！我只專注在做車牌辨識軟體，不賣電腦或攝影機硬體，當然也不做工程的！有誰需要車牌辨識軟體就來我這邊看看，品質達到你的需求，價格讓你們覺得可接受就買我的東西嘛！我的軟體不必用GPU，建置成本當然很低，耗電量也會很少的！

所以我很快就整理出一個試用版讓他們自己測試，也將我自己測試的狀況錄個短片給他們參考，重點是我的軟體辨識率是很好的！面對他們提供的品質較佳的影片，辨識率接近百分之百，而且不需要特殊規格的電腦就可以輕鬆執行！CPU負荷在50%以下，記憶體不過幾百M，絕對不會很耗電的！

希望這是一個我切入這個市場的先機！道路動態的車牌辨識本來就是我研究的起點！不可能會輸給別的車牌辨識原廠的！而且相對於現在流行的ML、DL與CNN等所謂的AI技術，我的軟體運算量低，建置成本就很低！我相信燒錢的痛感可以讓所有人都清醒的！我絕對可以給你一個便宜又省電的AI影像辨識！