現在來找我尋求車牌辨識解決方案的客戶，其實有一半是「已經有」車牌辨識系統的人！很奇怪吧？都有系統了，還找我幹嘛？原因就是辨識核心的品質其實良莠不齊，如果沒經過充分的現場測試，或迷信大品牌大公司就直接買單，結果就很慘！或許大家會說：辨識率不好就找賣東西的廠商維護修改負責嘛！但是多數廠商的反應是兩手一攤，沒辦法就是沒辦法！或者拼命改還是好不了多少！很多政府標案就此卡住驗收不過。

這也是為何台灣至今銷售車牌辨識系統廠商那麼多，但是實際在線上運作的系統卻不太多，停車場使用車牌辨識系統的比例遠低於大陸的原因！辨識不夠準確的車牌辨識系統，負責任的廠商不敢賣，他們知道對於收費停車場來說，辨識率不到98%的系統賣出去就是維護工作的災難，還不如不賣！不夠好也硬要推銷的系統就會變成客戶與廠商雙方的共同災難！

為什麼資訊業起飛比我們晚的大陸，現在車牌辨識系統的普及率還高於台灣呢？對岸的工程師真的比我們聰明很多嗎？其實我知道的情況是：他們的車牌辨識系統都是本土研發的，早期代理或盜版國外系統的也不少，但是都因為水土不服，很快就被他們自己的本土品牌取代。但是台灣有點奇怪？至今多數的車牌辨識核心還是來自歐美，甚至是買大陸的辨識主機或程式模組來修改的！

我研究車牌辨識幾年下來，大概知道了一件事！就是各家各派可以使用的影像辨識技術，即使彼此刻意保密，最終也會達到類似的水準，就像我用的演算法和主流派論文揭露的辨識流程就差很大，但是研究成熟之後，運算效能準度與傳統的辨識核心表現不會差太多。最終「在地化」的「最佳化」會變成品質好壞的關鍵！

基本上主辨識流程作得夠好，在實驗場域就會有完美的百分百辨識率！但是到了實際的應用現場，車牌品質與環境變數加上去，通常就掉到九成或更低了！譬如車牌略為老舊破損，或光線稍差有一點模糊等等。此時辨識率提升的關鍵就在於那些「例外」處理的能力！

有趣的是這些車牌品質「崩壞」的方式是有地域差異的！已經可以很高效率處理大陸車牌例外狀況，達到98%以上辨識率的系統，拿到台灣改改字型與排列規則就用，並不會直接達到98%！這就是我說的水土不服，即使NBA球員來台吃了臭豆腐狂拉肚子，可能也會打輸SBL球員的！

譬如台灣六碼車牌字元彼此靠得很近，在影像中很容易沾連，大陸車牌就完全不會！台灣六碼車牌字元左右距離邊框非常近，也是很容易在影像中與車體背景沾連，大陸車牌也不會，但是大陸車牌的字元與上下邊界很近，好的辨識系統一定會有藥給它吃，讓偶爾上下端與背景沾連的字元也能救回來！但是這種大陸的藥對台灣車牌來說沒必要，台灣車牌需要的補救措施大陸車牌的辨識核心裡卻完全沒有！

我作的車牌辨識核心不是外星科技，基本辨識能力不會狂勝外來的核心，也不至於慘敗！但是當我針對台灣車牌易於崩壞的形式設計了很多針對性的補救措施之後，我的實際辨識率就會明顯高於外來的辨識核心了！

同樣的，要拿我的辨識核心「微調」一下就去「登陸」使用，結果一定會遠遠輸給他們的本土產品。我確實有作出大陸版的辨識核心，但是因為資料標本涵蓋性還不夠，我「自信」一定會輸給大陸現有的品牌，但是只要給我足夠資料加上幾個月的研究，我的陸版辨識核心一定也會和當地產品辨識率差不多！甚至超越！

所以大家選購車牌辨識系統時一定要關切是否「本土研發」這個關鍵！不要自動認定「外國的月亮一定比較圓！」以車牌辨識系統這種東西來說，通常是相反的！外來系統多半會水土不服，而且能醫治他們的醫生都在國外！沒給他們機票，沒請他們住五星級飯店是請不過來的。