公路總局檢舉車牌的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

書中字有黃金屋 工業和商業黃頁資訊網論文書籍站 公路總局檢舉車牌

另外網站[問題] 請問檢舉車牌刷白 - PTT 熱門文章Hito也說明：是的，我是直接在公路總局的網站上檢舉的。 5 F 推hcshin: 另外，小黃的車牌通常不是刻意刷白 ...

臺北市立大學 資訊科學系 蔡俊明所指導 郭信佑的 基於深度學習方法偵測違規停車以及車牌辨識 （2021），提出公路總局檢舉車牌關鍵因素是什麼，來自於深度學習、車輛偵測、車牌偵測與辨識、車輛追蹤、違停偵測。

而第二篇論文國立嘉義大學 管理學院碩士在職專班 黃鴻禧所指導 唐一琪的 使用牌照稅違章類型之分析與改進 （2020），提出因為有 使用牌照稅、違章類型、裁罰競合、裁處權責的重點而找出了 公路總局檢舉車牌的解答。

最後網站car 看板- [問題] 這應該是刻意塗改車號吧 - My PTT則補充：3樓 → KarlMarx: 這算是刷白，監理站檢舉車牌辨識不清。 06/12 18:55 ... 感謝大家，剛剛已經去公路總局檢舉了，目前就等回覆※ 編輯: wie10112 (123.192.99.84), ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了公路總局檢舉車牌，大家也想知道這些：

基於深度學習方法偵測違規停車以及車牌辨識

為了解決公路總局檢舉車牌的問題，作者郭信佑 這樣論述：

近年來，路邊違停情況越來越嚴重，民眾檢舉和警察巡邏所發現的路邊違停案件也越來越多，一般情況都是要警察人員用人工的方式來判斷照片中是否有違規停車的狀況，本篇論文基於深度學習的方法，訓練模型後，自動偵測出違規停車的車輛，來達到智慧交通科技執法，以減緩警察人員的工作量。智慧停車場在近年來陸續登場，但大部分的辨識車牌機器都需要固定視角以及近距離的要求，才有辦法辨識車牌，本篇論文基於深度學習的方式，設計地下停車場的車牌辨識系統(LPRU)，其中包含車輛偵測、車輛追蹤、車牌偵測、車牌歪斜校正、車牌辨識以及車牌鎖定演算法(LPL)，最終用此系統來達到自動化(包含遠景、近景)辨識車牌定位和車牌字元，以此解決

車牌需要靠近機器才能辨識的問題和車牌因為環境因素(反光、殘影、曝光等因素)導致無法辨識的問題。本篇論文根據上面兩個問題進行研究，在地下停車場的車牌辨識問題使用LPRU系統，分別讓車輛出去(近景到遠景)的單一影片和沒有使用LPRU系統的檢測器相比車牌辨識正確率上升33.21%，車牌進入(遠景到近景)的單一影片和沒有使用LPRU系統的檢測器相比車牌辨識正確率上升15.55%。在室外場景的車牌辨識以及室外場景的違規停車皆使用LPRU系統的部分功能，來達到研究目的以及不錯的效果。

使用牌照稅違章類型之分析與改進

為了解決公路總局檢舉車牌的問題，作者唐一琪 這樣論述：

行政機關對違反行政法上義務者所為之處罰謂之行政罰，依據財政部統計數據顯示，使用牌照稅違章漏稅處理件數居國稅及地方稅整體稅目之冠，處罰金額占比卻僅佔整體稅目之10.2%，地方稽徵機關耗費大量人力物力資源，卻僅徵起1~2成之裁罰金額，其法制是否存在重複裁罰、裁處權責難以釐清、稽徵效率不彰、修法怠惰或裁量怠惰等問題，實有探討之必要。因此，本研究旨在藉由探討我國使用牌照稅立法目的與歷程、違章現況、違章案件之類型、罰則施行之困難度等，尋求最佳之裁處權責歸屬與租稅公平。研究方法採用相關法令、文獻探討、最新判例等做為學理依據。次之，依據財政部及各地方稽徵機關之次級資料進行系統化之歸納整理，佐以稽徵實務流程

與做法，探求其違章案件裁處之法制面、執行面等問題或缺失，並提出修法之建議與具體興革方案，作為本文之研究結論，以期為財政部、立法機關及稽徵機關後續修法之參考。本研究建議如下：一、 因應行政罰法與納稅者權利保護法之立法意涵，符合裁量管轄權責且避免競合爭議，建議刪除使用牌照稅法第28條第2項、第31條。二、 回歸財產稅制之精神，以符租稅公平性原則，建議刪除使用牌照稅第28條第1項。三、 運用租稅改革與科技執法，提升違章案件稽徵效率。四、 透過稅務協商與租稅宣導，有效減少違章案件之數量。

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