Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi
Vol. 6 No. 2 (2023): Misi Juni 2023

DETEKSI PLAT NOMOR KENDARAAN OTOMATIS DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN OCR PADA TEMPAT PARKIR ITB AHMAD DAHLAN LAMONGAN

Yanuangga Galahartlambang (Institut Teknologi dan Bisnis Ahmad Dahlan Lamongan)
Titik Khotiah (Institut Teknologi dan Bisnis Ahmad Dahlan Lamongan)
Zahruddin Fanani (Unknown)
Afifatul Aprilia Yani Solekhah (Unknown)



Article Info

Publish Date
27 Jun 2023

Abstract

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 %.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

misi

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

MISI (Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi) diterbitkan oleh LPPM STMIK Lombok sebagai wadah untuk mempublikasikan artikel tentang pengetahuan baru dan penelitian dengan isu terkini yang berkaiatan dengan teknologi informasi, dengan topik Sistem Informasi, Rekayasa Perangkat Lunak, ...