難得看到有這個可以上傳照片測試車牌辨識的網頁，當然就想和我的雲端車牌辨識網頁PK一下囉！結果如下，我是用螢幕截圖原尺寸存檔的，看不清楚可以下載圖片用其他影像軟體細細看！我的網頁是沒縮圖的！

成績是700X933約65萬畫素的影像，辨識時間顯示值分別是58毫秒與118毫秒！就是我的車牌辨識速度快上一倍！而且我的網站是使用我們公司已經超過十年的老舊i7電腦，他們雲端的電腦應該比這個電腦好上許多，甚至應該有呼叫GPU幫忙。而且上傳照片後會「分析影像」兩三秒之後才顯示結果？不知道他們所謂的辨識時間118毫秒是甚麼意思？是網路太慢嗎？還是要先掃毒？還是「分析影像」的時間不算在辨識時間之內嗎？挺可疑的？

暫且相信他們的辨識時間就是118毫秒吧！118 / 58 ≒ 2！我的車牌辨識還是以兩倍的速度完全輾壓這種號稱以百萬張影像，經過深度學習訓練出來的車牌辨識核心的！而且我的軟體真的就是在一般規格的電腦與Windows作業系統下，不須加掛任何其他模組，或使用特殊規格顯示卡就可以這麼快的！意思大概就像肯亞的鄉下小孩，赤腳就跑得比穿上昂貴跑鞋的都市小孩還快吧？

速度快代表甚麼意思？因為58或118毫秒一般人感覺都是一眨眼而已，使用方便性是一樣的！但這絕對表示我達成目的過程使用的運算量極低！所以不需要額外的GPU等硬體支援，建置系統的成本就便宜很多了！也因為計算量少耗電就少，日後運轉時的電費也會少一半！所以速度快的意義是很重大的！

這就是我跟所謂的XX學習技術的正面對決的成績了！我的辨識核心就是由傳統的OCR技術逐步研發建構出來的！過程中完全沒有(也不需要)非常大量的資料做所謂「訓練」的統計運算！如果我的辨識錯了，我也可以立即準確的分析原因，通常也能立即修改參數或增加例外演算法，精準的優化程式，所以辨識率只會穩定提升不會下降！

再說一次！我的辨識軟體是不必巨量資料做冗長訓練，而且不需要用GPU的！即使如此，速度還是比XX學習製作，需要GPU支援的軟體更快！而且是加倍的快！這是事實的驗證！你還要迷信那些AI廣告嗎？自己上網測試吧！