剛看到這種車牌時差點直接昏倒！只有兩個字要怎麼辨識啊？但是在這個阿拉伯聯合大公國，他們很特殊的文化，就是覺得車牌字數越少越顯得身分地位尊貴！因為車牌號碼必須是唯一的，字數少又不能重複的車牌當然數量也很少，所以就用錢去競標了！害慘了我們這些做車牌辨識軟體的宅男！

正常車牌字數較多時，我們可以根據它們的密集排列特性，確定哪些目標群是一個車牌，如果這樣稀少還分散相隔好遠的字元也可能是車牌呢？那任何獨立散亂分布的雜訊都變成有可是車牌了！程式就必須一一檢視幾乎所有的排列組合了！軟體必須有更多「智慧」判斷哪一組是車牌，哪些組合不是！辨識時間必然拉長，誤認的機會也提高了！譬如某人的衣服上寫個「AI」也可能會被誤認成車牌了！我必須用顏色字型間距等任何可用資訊來判斷，排除所有不可能的狀況。

老實說，台灣車牌辨識時我是直接找至少四個排列成行目標的！因為台灣車牌至少會有四個字！整個畫面中合格的組合就很少了！我必須進一步處理的案例就不多了！如果像上面的狀況就忙死了！看到一個7就要在周圍好大範圍之內找位置、字型甚至顏色都符合規則的可能配對組合，超麻煩的！

但這就是車牌辨識需要做到的事情！每一個國家都會有不同的挑戰！原本看起來比較單純的這個國家，還是讓我大傷腦筋，目前資料量還不多，真要上線使用前，各種可能常見的模糊或汙損狀況還必須持續調整優化處理，我還真的很希望機器學習可以幫我的忙！不必思考讓電腦自行學習就搞定了！可惜那是從來沒實現過的AI神話。