請注意一下這個驚人的辨識速度！在沒有任何GPU助拳之下，123萬畫素的影像只用39毫秒就辨識出車牌了！即使是只是幾萬畫素的小影像，50毫秒以下的辨識速度都會讓我很驚喜的！其實不是我的技術又有了新突破，但是最近做的柬埔寨車牌辨識速度就是特別快！

原因是該國車牌的顏色格式很一致，都是白底加上深藍偏黑的字！所以我只需要作「正片」的辨識，如果他們也有X底白字的車牌，要讓文字凸顯為黑色，就必須也做「負片」的辨識了！這表示即使只是有極小的「可能」會出現白字的車牌，我就必須對同一張影像作正負片兩次辨識，所需時間就幾乎翻倍了！

很不幸的！幾乎所有國家地區的車牌格式都是同時可能有黑(深色)字與白(淺色)字！所以至今我們做過的台灣車牌、日本車牌、印尼車牌、乃至港澳大陸的車牌都是必須同時作正負片辨識的！所以我早已習慣加倍的辨識時間，如果只需辨識正片呢？感覺就是速度倍增了！

當然辨識流程簡化，我的開發時程也會快很多，工作量大減！所以只用了三天，柬埔寨的車牌辨識核心第一版就完成了！以既有的資料來說，辨識率已經高過九成多了！真的是客戶和我都皆大歡喜！估計只要資料夠多繼續微調修正細節，一個月內就是成熟的高辨識率還兼具極高效能的軟體了！

所以一個設計上似乎微不足道的小差異，就讓開發變得簡易快速，執行速度倍增，日後運轉時無形的收益更是可以省電一半！其實只需一念之間，他們覺得應該定義任何一種白字車牌的格式，這些好康就通通沒有了！如果這個設計是故意的，那柬國的政府官員就是最聰明的AI專家了！福國利民善莫大焉啊！

大家可以想想，以台灣的狀況，馬路上白字的車牌只有綠底白字的工程車與紅底白字的遊覽車或重機，出現的機率真的不到百分之一！但只是為了這些極少數的車輛，所有車牌辨識都必須用加倍的運算量來因應，否則辨識不到這些車牌是誰都無法接受的！無形中付出的代價實在太大！你知道嗎？監理單位想過嗎？應該給柬國監理單位頒獎的！他們是節能減碳愛地球的典範！