https://www.openalpr.com/cloud-api.html

參考以上網址，這是我在FB上慘被某網友打臉告訴我的！這個公司的技術讓我昨天測試了好久，在高角度變形方面的辨識能力跟我無分軒輊，只有較大水平傾斜時他們常會出錯，我的稍微厲害一點點。其他側向斜視辨識能力都一樣厲害，他們還能辨識廠牌與車種(機車或汽車)等等，雖然不太準，但是車牌辨識的能力真的超強！

我唯一還可以說嘴的是辨識速度快一點，大約是2.5-3.5倍的差距，但是扣除辨識廠牌車種的時間，這點優勢也沒這麼大！一般來說，辨識車牌的時間一定比辨識車種等時間長，所以如果只比較辨識車牌的速度，我大約是對手的1.5~2.0倍之間。這也是一種運算成本的差距，尤其是在需要快速大量辨識的動態軟體中運作時，我的辨識核心表現會好一些。

其實我本來就預期，如果我可以做到，沒理由其他國際研究團隊都做不到！但是出現的時間比我預期的快，生意變得不好做了，心情當然頗為失落，只能面對現實了！但是畢竟我並沒有被擊敗，只是核心的辨識技術優勢被扯平了，要繼續經營，就是在價格上不能超過他們，並且掌握本土化、客製化，以及辨識速度上的優勢，在動態辨識的應用上要有更好的表現。

還有一個小差異是他們沒有刻意辨識台灣車牌中的"—"號，我的則是預設功能，其實這個分隔號的位置加上字元英數字的格式，在台灣車牌中就可以知道車輛的種類，也就不是很需要辨識車型了！譬如063-ABC這樣的一定是機車等等。

其實想想也還好，能與世界頂尖技術接近同步，接下來客戶就不必「只能」買國外的產品了！現在道路情境的車牌辨識應用大增，可見的未來不僅車載車牌辨識會普及，停車柱與道路監控全景多車辨識也是極大的市場，如果我沒有出現，可以想像又是任由國外技術全面宰制的局面，想買個「土產」都沒得買，我能「跟得上」國際水準也該感到滿足了！

辨識錯誤，少一個2！

少一個"T"