選擇車輛識別系統，應綜合考慮多方面因素。這里分享一些小經驗，希望對你有所幫助。重視穩定度，隨著產品算法與業者的技術提升，整合早就不是重要的話題，現階段較需要注意的重點反而是“穩定度”。穩定度的定義是：在一個既定的車速范圍內，不會讓必須達到的 度，因外在環境影響而產生過大的誤差。例如一個車輛系統在白天有90%以上的 度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩定的系統，比起全天候平均擁有70% 度的車輛辨識系統更難于整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的正確率都要達到90%才合理，這樣的規格還不包括奇怪的環境干擾。確實實測，幾乎每家都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異，而將運作不良的責任互相推托，用戶在采購車輛辨識系統時，不妨要求實地測試，而且測試時間很好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為多變的環境，兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。另外，車輛辨識既然是“系統”，當中軟硬件架構的好壞，當然會影響“呈現的結果”。至于什么樣的軟件跟硬件，適合什么樣的環境，這就必須因環境而異，因為不同的應用環境，對于辨識率的要求未必相同，而這就必須靠經驗累積。此外，車輛辨識系統能否發揮很大效用，除了軟件技術之外，與攝影機及現場施工能力，也有很大的關系。