DETEKSI PLAT NOMOR KENDARAAN OTOMATIS DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN OCR PADA TEMPAT PARKIR ITB AHMAD DAHLAN LAMONGAN - Yanuangga Galahartlambang; Titik Khotiah; Zahruddin Fanani; Afifatul Aprilia Yani Solekhah (LPPM STMIK Lombok, 2023)
Pengenalan plat nomor kendaraan secara otomatis adalah konsep penting saat ini karena pesatnya pertumbuhan mobil, sepeda motor, dan kendaraan lainnya. Sistem pengenalan plat nomor otomatis ini menggunakan teknologi pemrosesan gambar untuk identifikasi kendaraan. Sistem ini dapat digunakan di daerah padat lalu lintas untuk memudahkan identifikasi kendaraan yang melanggar peraturan lalu lintas dan nama pemilik, alamat dan informasi lainnya dapat diambil dengan menggunakan sistem ini. Sistem cerdas dapat memainkan peran penting dalam pendeteksian pelat nomor kendaraan. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah sistem untuk mendeteksi dan mengenali pelat nomor kendaraan menggunakan convolutional neural network (CNN), sebuah teknik deep learning, yang bertujuan untuk menyajikan sebuah sistem cerdas untuk pengenalan plat nomor kendaraan secara otomatis berbasis teknik pengolahan citra digital. Sistem ini terdiri dari dua bagian yaitu deteksi plat nomor dan pengenalan plat nomor. Pada bagian deteksi, citra kendaraan ditangkap melalui kamera digital. Kemudian sistem membagi wilayah pelat nomor dari bingkai gambar. Setelah mengekstrak wilayah pelat nomor, metode resolusi super diterapkan untuk mengubah gambar dari beresolusi rendah menjadi gambar beresolusi tinggi. Teknik resolusi super digunakan dengan convolutional layer CNN untuk merekonstruksi kualitas piksel dari citra masukan. Setiap karakter plat nomor disegmentasi berdasarkan area pengamatan (region of interest). Pada bagian pengenalan, fitur diekstraksi dan diklasifikasikan menggunakan model CNN. Hasil penelitian menunjukkan deteksi area plat nomor menunjukkan akurasi 98 % sedangkan pembacaan karakter nomor kendaraan menunjukkan akurasi 88 %.