730-W2是一輛紅底白字的遊覽車，152-E9是一輛白底紅字的計程車，要在同一張影像中辨識出它們其實是很不容易的！因為兩者會成為目標的條件是相反的！計程車是用「正片」辨識出來的！遊覽車的車牌則必須使用「負片」辨識才行！一般停車場根本不會有「白字」的車牌出現，所以道路車牌辨識難度高出很多，這也是原因之一！

神奇之處就是面對92萬畫素的影像，我真的做了正負片的兩個辨識流程，辨識時間還是只用了183毫秒！說實話，連我自己都覺得好神奇！但是我真的沒得到過甚麼神奇的武功秘笈，真的就是老老實實的使用OCR的技術，只是一再精進也精簡運算過程，目前就是達到了這個地步！

回顧我的影像辨識研發經驗與目前當紅的CNN或DL等，所謂AI技術的差異，其實就是務實與浪漫的差別！我一直堅持使用我可以理解掌握的程序來達到我的目標！但是那些「AI」技術就不是這樣！總覺得可以靠著機率統計，依賴電腦的強大運算能力與海量資料，找到那個影像辨識的「智慧」！他們真的太浪漫了！目前成效也不彰！主流的影像辨識產品都「不是」使用那些技術的！你知道嗎？

事實證明那些所謂的AI技術至今都還做不到我的車牌辨識效率與準確度！我一直期待有一個車牌辨識的華山論劍！讓大家一次看清楚AI影像辨識的實況。其實不只是我，在影像辨識的領域，傳統的OCR等技術還是遠勝於DL與CNN的！他們只是探索未知資料的工具，不夠格作為商業影像辨識核心技術的！

我認為他們所以會被推崇熱愛，原因只是大家都太浪漫，也太偷懶了！以為資料統計摸索就可以產生很棒的「智慧」？事實上是不可能的！不然幾千年前就有的命理學問，五行八卦占星術等等，絕對會讓近幾百年的科學研究完全沒有生存的空間！如果占卜氣象的準度高過科學觀測，氣象局還有必要嗎？

大家以為那些自稱AI的ML、DL與CNN等技術是先進？我則認為那是退化！因為他們隱含的意義是：我們不需要知道為什麼？結果看起來對就好了！這不就是命理「科技」的精神主軸嗎？如果大家都用這種方式AI了！那就是人類科技文明的大退化了！

我可以很驕傲的跟大家說：我一直都是走在正統科學的道路上作影像辨識的！我也證明了：這樣做效果很好！好過那些浮誇的AI技術！大家應該質疑的不是我為何不用ML、DL與CNN？而是我有何必要去使用這些技術？在正統科學的道路上，我已經為所欲為，我至今都還看不出我必須引用CNN等技術的理由！如下圖，CNN會讓我更快做到這些事嗎？157毫秒辨識出正負片車牌？