遠通如何克服泰國複雜車牌辨識挑戰？

Question

Accepted Answer

遠通透過結合 ALPR 的 AI 影像辨識與物聯網、並把車牌辨識結果接到多元數位支付，實現對泰國車型與車牌樣式差異的精準判讀

遠拓泰執行長陳聲鏗指出，泰國在車型、車牌文字及顏色的變化上較台灣更為複雜，因此團隊關鍵做法是導入先進的 AI 影像辨識（ALPR）以提升判讀精度。這套系統不是只做影像比對，而是把辨識能力落在實際通行流程中，讓 M-Flow 的收費能在門架端完成有效判定。其結果直接體現在運營成效上，M81 全線通車後曼谷至北碧府單趟車程從近 2 小時縮短至 48 分鐘，周末單日交通量達 5.5 萬輛次。
ALPR 針對「車牌文字與顏色」差異做精準判讀，降低辨識失誤連鎖

在泰國車牌文字與顏色樣貌更繁雜的情境下，若仍採用僅靠固定規則的辨識方式，誤判會直接拖累收費流程的順暢度。遠通的做法是用 ALPR 讓系統能從影像中辨識車牌特徵，對應到泰國的實際樣式差異，從而完成精準判讀。當辨識穩定，門架端才能把車輛通行與後續收費動作銜接起來，避免用路人因辨識不確定而卡在流程中。
辨識結果需接上「多元數位支付工具」，才能把精準判讀轉成無感通行

遠拓同時提到，系統還結合多元數位支付工具，讓用路人享受 M-Flow 的無感暢行體驗。這透露出一個關鍵機制：ALPR 的價值不只在於「看得清楚」，更在於辨識後能立刻完成支付與通行對應，讓運作節奏不被車牌差異干擾。當車牌辨識能被支付流程有效承接，才可能支撐 M81 通車後的時間縮短與交通量提升，呈現出數位化收費在跨境落地時的可用性。

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