像這種複雜背景的道路情境多車牌辨識，專家們的普遍認知是只能用YOLO等等以類神經網路技術為基礎的技術才作得到？但即使是該類技術中最高效率的YOLO，基礎的計算量還是非常大！所以所謂的YOLO升級改版也不是大家以為的軟體升級，可以在一般的電腦硬體上能就實現較高速度與效率的！都必須搭配特殊設計的晶片！所以一般捨不得花大錢的使用者是看得到卻吃不到的！

上面就是Google AI說明！沒有特殊的額外周邊硬體支援，YOLO的耗電與低速會讓所有人都受不了的！但是這就表示你需要買很多超過一般電腦規格的特殊硬體！而且還不是像顯示卡或音效卡一樣可以方便的隨插即用的！不但要多花超過買一般電腦幾倍的額外價錢，而未必可以簡單安裝好就能立即使用！

如果這是必要之惡，完全沒有其他可以做複雜街景多車辨識的純軟體？那大家只能硬著頭皮花大錢做這種事，讓輝達與台積電股價持續上揚了！或是口袋不深錢不夠用，就乾脆就放棄不做了？

但事實上我就證明了可以完全不需要YOLO，使用我研究精進的OCR技術就可以在純軟體的基礎上做到極高效率的！如最上圖的百萬畫素街景多車辨識，三個車牌全部辨識完成也只需要105毫秒，就是約0.1秒而已！完全不需要任何特殊硬體支援，因為我連GPU也不用，所以連顯示卡都不必升級！

所以我才能在近年的車載車牌辨識市場上佔有一席之地！基本的優勢就是可以連續快速的辨識複雜街景中的車牌，還不需要搭配特殊硬體，如果需要額外硬體就表示客戶需要花更多的錢！還會有更多系統整合安裝的麻煩事！那購買使用意願就會大減了！

真的很少人知道我的技術可以不用特殊硬體就做得比YOLO的車牌辨識更快更好？即使聽到也不太相信吧？但是不必想太多！你隨時可以跟我聯繫，我可以提供免費試用軟體讓你自己親自體驗！事實上台灣道路上開著車用我的辨識軟體抓贓車或找權利車的公私單位已經破百了！全台灣的監理所與稅務局都有配備！而且就是使用他們單位配發的I5筆電就很好用了！你還在等甚麼？等輝達或台積電的晶片大幅降價嗎？完全不必的！