上面是我在FB上分享的一個短片，也是我最近幾個月研發的重點。看起來很簡單，就是一個小小的外掛程式，可以幫忙「看」影片上緩緩駛過車輛的車牌號碼。但是分析起來卻大有學問，甚至我已將它定位為我的公司未來一年的主力產品。

想像一下：你裝一個車牌辨識系統不就是要紀錄經過某個地點的車輛嗎？其實最準確的方式是請一個保全人員坐在通道邊上，拿著紙筆(或電腦)與照相機，替每一輛車拍張照片同時也記下車號。但是請人長時間工作很貴，而且人不是機器，總是要休息或如廁的，偶爾還會恍神看錯車牌或漏掉車輛。車牌辨識系統的目的基本上就是想取代一個真人的這種工作！

大家都知道的重點是辨識率要高！這也是車牌辨識系統最困難的部分，車辨系統的辨識能力一定要「很接近」真人目視的辨識能力，通常要達到真人可辨識目標的95%，甚至98%以上的水準，不然就不必賣了！經過幾年的努力，我的辨識系統已經可以達到這個高門檻。

但是老實說，前面一年多我不知道推辭或轉介了多少社區、加油站、汽車保養廠等等地方的車牌辨識系統安裝要求。我是做車牌辨識的廠商，卻不敢接車牌辨識系統的案子，這挺尷尬的！因為光是擁有高品質的「辨識核心」，距離上述取代人力記錄的工作還有一段距離。

原因是：再好的辨識核心要有高辨識率也必須有個前提，就是照片必須夠清晰，解析度夠高，所以一定要讓車子在「洽當」的位置拍照才能正確辨識。如果是個保全人員在看，就會看著車子自遠而近，到了適當距離才開始細看車牌作紀錄。這是複雜的連續辨識，只會辨識車牌的軟體沒有這種能力，所以必須搭配一些觸發設備，譬如可以感應壓力的地面管線，或可以感應紅外線是否被遮斷的設備，一旦感應到有車子進入正確的位置，就發出訊號啟動拍攝或擷取影像送給辨識核心去辨識車牌。

這表示我要替人裝個車牌辨識系統，無可避免地要包括這些周邊硬體設備，還必須寫這些設備間的通訊程式。而且那些感應設備必須暴露在外，風吹日曬車輾之後可能會壞掉，我就必須能夠維修，我的天啊！軟體公司本來就不擅長這些工作，還必須付出很多額外成本買材料，甚至聘請硬體專長的工程師替客戶維修，那我的麻煩就大了！

但是因應監理單位的需求，我研發出了可以在路邊辨識過往車輛的動態辨識系統：

與傳統「靜態」辨識系統的差異就是沒有甚麼感應觸發裝置！車子也不會停下來讓我拍照，我必須用攝影機快速連續的拍攝全景影像並進行辨識，第一個小關卡是攝影機鏡頭必須好一點，那就多花一點點錢囉！

軟體方面第一個大問題是辨識速度！接近百萬畫素的畫面一秒鐘必須辨識十多次才可能抓到時速五六十公里的一般車輛。除了辨識核心的演算本身必須很快之外，以目前的電腦效能，還必須用到平行運算等額外的軟體技術，就是用多核心電腦的優勢拼出兩三倍的辨識速度。我也做到了！

但是問題還沒完，辨識速度太快的本身也引發了新的問題，因為我們不能抓角度拍特定的車子，所以每輛車自遠而近到遠離的過程中取得的影像中，有很多是不適合做車牌辨識的，譬如距離過遠，車牌被其他車子遮住一部分(如下圖)或角度太大等等，所以必然會有很多辨識錯誤的結果，如果這些通通都報出來就是一大堆垃圾資訊或是假警報，一車變成多車了！即使每個辨識都是正確的，一秒鐘輸出「同一輛車」的十多張照片與辨識結果，也會讓使用者抓狂的！

所以我們必須有內部統計與篩選的功能，就像人一樣，可以自知遠遠看到的車牌可能會看錯，近近看比較清楚的結果應該比較正確等等。我稱呼這種功能為「事件分析」模組，一個事件就是一輛車經過，我希望我的程式只會報出一個車號與一張狀況最好的照片，這我也做到了！

這表示甚麼？我不必再依賴感應觸發裝置等等額外的硬體，只要搞定監視攝影品質與軟體就可以提供一個功能完整的車牌辨識系統了！對於客戶來說也是很好的消息，因為裝這種系統不再需要做那些敲敲打打埋線接線的工程，也不再需要擔心那些小周邊設備壞掉時整個車辨系統就會停擺。如果您是系統整合商那就更好！我們希望專注於製作高正確率與高效能的辨識核心，我們樂於將我們的動態車牌辨識模組整合到任何現有或規劃中的應用系統。

我準備好了！有需要的貴客們就趕快來找我囉！

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