這是2013年我還在學校任教時，替嘉義市路口監視器做的車牌辨識資料，那時候我的軟體只能辨識到其中一個車牌，現在的軟體就可以輕易辨識到所有車牌了！看起來很誇張，影像解析度只有320X240等於七萬多畫素！現在賣的車載軟體或道路監看軟體辨識影像都至少一百萬畫素了！

說來自己都覺得神奇！這些都是我當年第一版，模仿公開論文上寫的資訊設計的核心辨識出來的照片！當時我臨時開發的「山寨版」車牌辨識核心，大概只用了一個多月吧？就已經蠻厲害了！也因此讓我有信心挑戰車牌辨識這個好像已經很成熟的領域。現在用的核心是在那之後一年多才重新打造，逐步發展至今的！

大家可以看到當年用低畫素攝影機做道路車牌辨識的尷尬，一支原來可以用來監看兩個車道的攝影機，為了能「看到」車牌，字元要大到至少十幾畫素可以辨識的程度，Zoom In的結果就是視野只有大半個車道！這是甚麼意思？馬路上如果是雙車道就會有2/3的車輛是不會通過畫面的！只是抽查過往車輛1/3的車牌而已！

但也不錯了！有比沒有好嘛！在不增加工程與設備的前提下，利用既有的路口監視器就「可以」辨識部分車牌已經是創舉了！當年其他的道路車牌辨識都必須做成高速公路那個樣子！橫跨馬路的高架，一車道一攝影機，沒幾個大都市花得起那種錢的！

從上面這張截圖你們也可以看出這個系統很原始的另一面！這是當時我的系統從同一個監視器中辨識成功「有車牌」(不保證對)的所有影像，每一秒鐘馬路上前端的攝影機與電腦會連續截圖10張影像，用FTP回傳到警察局的機房，我的軟體就在那裏的幾台「超級電腦」中待命，很像中央廚房！

盡量辨識每一張不知道有沒有車牌的影像後，有結果的影像就歸檔到屬於它的監視器目錄，如果車子走得慢又很好辨識，就會出現上面這種重複辨識的狀況，一輛車可能會有五六張，甚至十多張，如果它在等紅燈那就是慘劇了！無用的資料量暴增！

那時候我大概只用了半年就從無到有，從辨識核心到前後端軟體，通訊機制資料結構資料庫，甚至系統管理資料搜尋的網頁，都做出來了！還是在我當設計學院的院長任內，整天開會瑣事一大堆的時候，通常較複雜的程式都必須到假日才能專心做得出來！有幾個月是不知道何謂周末的！

而且那時候找我做這個計畫的電腦公司老闆疑神疑鬼，覺得我實在太厲害了！很怕我搶走他的案子，始終不讓我與警察局的任何人接觸，我甚至沒到過警察局？更沒看過跑程式的機房！全部都是在遠端開發與維護測試那些程式。共有221個前端攝影機與電腦，七台24核心的後端伺服器！我每天隨時都與兩百多台電腦連線，所以疫情期間在遠端用網路工作，我早就很習慣了！

回想起來也是非常奇葩！我可以幾乎只憑自己的想像力與非常間接的溝通，就做出龐大完整的系統，當時一天辨識成功的車牌資料數是四五十萬筆！還持續運轉了好幾年？後來我與那間公司不愉快地分手了，我也正式創立自己的公司，堅持不再與該公司合作，後續如何就不知道了！