合作廠商寄了這篇文章給我參考：智慧型手機之雲端車牌辨識系統建置

這個研究表面上與我現在認真努力製作的產品「手機車牌辨識APP」很相似，但實際上相差甚遠！對於使用者來說，好像都是拿著手機對著車牌拍一張照片，然後就會有程式將號碼辨識出來，還會連結資料庫調出這輛車的相關資料(如果有資料的話)，兩者有何差別？就在此聽我解釋一下吧！

老實說，這個「研究」是大多數能力在一般水準的軟體公司都知道怎麼做，也一定做得出來的機制！實在無須勞動國立大學資訊專業教授來研究。分析一下裡面用到的技術都是很容易組裝實做的東西，這個點子也是大家都想得到的東西，實在沒有甚麼需要「研究」的成分！最多只能夠拿來當個碩士論文吧？

此「研究」的時間在四年前，那個時候使用雲端車牌辨識的方式可能是不得不的選擇。因為車牌辨識是個有點龐大的程式功能，手機則是簡易版的微型電腦，當時真的很難將完整的車牌辨識程式寫成APP，灌在手機內順利地運作！雖然「雲端」聽起來很酷，但是要將資料量有點大的照片圖檔在無線網路上傳來傳去真的不是一個好主意！如果可以直接在手機內做車牌辨識，再將結果的少少文字傳到網路資料庫查詢，當然比較好！

近兩年手機的硬體規格大幅提升，雙核心、四核心甚至八核心的手機都有了！我目前用的手機CPU+記憶體的規格就完全不輸給我日常辦公做研究用的桌上型電腦，而且價格還不到六千元！所以將「龐大」的影像辨識程式搬進手機，在硬體環境方面已經不是問題了！

但是這種遷移是一個軟體上的大工程，如果你的影像辨識程式根本不是自己寫的，譬如是一個C++開發的程式模組，而且還編譯封裝好了，你就不可能自己將它改成APP！即使你有原始碼，如果不是自己開發的，而是買來的！也不太容易自行改建成另一種程式語言寫的APP，還要在另一種作業系統下執行。

我的車牌辨識系統不同於國內其他號稱可以提供車牌辨識系統的廠商之處，就是我的系統紮紮實實每一行程式都是我自己研究開發出來的！所以我當然有辦法改寫到任何我想要它進去的系統。既然行動裝置是理想的影像辨識工具，我當然會努力將程式灌進去，目前HTML5以及Android ava版就都已經成功了！

如果你更內行一點，會發現前述文章的研究架構裡面嚴格說並沒有真的「車牌辨識」系統！只是OCR，就是所謂的「光學字元辨識」系統！主要用於將「掃描文件圖檔」上的文字辨識出來，所以必須是非常清晰平整的影像才能有較高的辨識率！真正的車牌辨識系統應該是以拍照的照片為標的，可以容忍車牌影像有較大的偏移、傾斜甚至變形！

在使用上的差別，就是用OCR系統的程式，拍照時必須要求使用者將車牌嚴格的照在一個固定的框框內！這當然不太方便，可能要調半天焦距縮放才能對準目標，達到OCR可以辨識的程度。事實上我也正在協助另一廠商研究解決類似的問題，就是讓拍攝的照片可以用程式修正到可以由OCR系統辨識的程度。換言之，真正的車牌辨識系統應該比OCR技術更難一些！也昂貴很多！

最近我們正試著提出文件或辦些活動，對可能的未來客戶清楚說明這些事實與產品的差異！我想除了雲端辨識的機制其實不如手機端辨識來得有效率之外，我真正必須強調的是：這個車牌辨識程式真的是我開發的！我可以針對系統缺點與客戶的特殊環境做任何必要的調整，在台灣我還真的沒看到第二家廠商可以做到。