<![CDATA[Kendaraan adalah alat transportasi yang paling banyak digunakan di seluruh Indonesia. Pada plat nomor kendaraan di Indonesia terdiri dari huruf dan angka, dengan setiap daerah memiliki kode karakter plat nomor kendaraan masing-masing. Tugas Akhir ini dirancang sistem yang bisa membaca plat kendaraan khususnya kendaraan bermotor dengan menggunakan metode Super Resolution Convotional Neural Network (SRCNN) dapat meningkatkan akurasi pengenalan plar nomor kendaran dan Very Deep SuperResolution (VSDR) untuk mengeksplorasi peningkatan kinerja SR dengan peningkatan kedalaman jaringan. Dataset yang digunakan bersumber dari diskominfo kota Malang. Hasil akhir yang telah didapatkan pada metode SRCNN dan VDSR dengan menggunakan optimizer adam dan activator relu untuk layer convolution, metode VDSR mendapatkan nilai PSNR 39.756 dB dan MSE 0.001, dan metode SRCNN mendapatkan nilai PSNR 37.329 dB dan MSE 0.001. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan VDSR melakukan rekontruksi gambar super resolusi dengan baik. Kata kunci : Image enhancement, Super Resolution Convotional Neural Network, Very Deep Super Resolution]]>
Copyrights © 2024
