Proses klasifikasi citra ragam kendaraan menjadi suatu tantangan yang menarik untuk dilakukan penelitian. Proses klasifikasi ragam kendaraan banyak digunakan diberbagai banyak hal seperti pada proses e-tilang, e-parkir, maupun pada bidang yang lainnya. Salah satu metode yang biasa digunakan untuk proses klasifikasi adalah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN banyak digunakan untuk melakukan proses klasifikasi karena teruji dan telah terbukti efektif dalam pengolahan citra dan pengenalan pola. Dalam klasifikasi ragam kendaraan, CNN mampu mengekstrak fitur secara otomatis dan mengenali pola kompleks dalam data citra. Metode CNN memberikan efisiensi dan akurasi yang tinggi dalam klasifikasi ragam kendaraan, dengan berbagai aplikasi praktis seperti pengawasan lalu lintas dan sistem pengenalan plat nomor. Penelitian yang dilakukan yaitu melakukan pengenalan citra kendaraan bermotor untuk mengetahui jenis kendaraan roda dua (motor) dan kendaraan roda 4 (mobil) dengan menggunakan kombinasi metode otsu thresholding dan CNN. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan dapat melakukan pengenalan kedua jenis kendaraan tersebut dengan baik dengan menampilkan tingkat keyakinan pada proses klasifikasi.
                        
                        
                        
                        
                            
                                Copyrights © 2023