<![CDATA[Gerbang adalah alat untuk memfasilitasi kontrol akses ke lingkungan atau properti. Integrasi pengenalan plat nomor kendaraan membantu mengotomatisasi dan mempercepat pengendalian akses, namun variasi pencahayaan dapat mengurangi kinerja sistem. Untuk mengatasi kondisi minim cahaya, studi ini menerapkan Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) sebagai langkah preprocessing. CLAHE bekerja dengan membagi citra menjadi area kecil, lalu menaikan kontras dengan limit yang telah ditentukan. Selanjutnya deteksi plat nomor menggunakan model YOLOv8 yang dilatih pada dataset yang bersumber dari Roboflow, sementara Optical Character Recognition (OCR) menangani ekstraksi karakter. Pada pengujian sistem yang telah dilakukan di keadaan minim cahaya, penggunaan CLAHE mampu mendeteksi 100% plat nomor kendaraan(7 plat) dan hasil rekognisi 71,5%(5 benar dari 7 plat). Tanpa penggunaan CLAHE, sistem hanya mendeteksi 71,5% (5 dari 7 plat) dan hasil rekognisi hanya 28,5%( 2 dari 7 plat nomor). Hasil ini menunjukkan bahwa CLAHE secara signifikan meningkatkan deteksi dan pengenalan plat nomor dalam kondisi cahaya rendah, dan pengujian siang hari menunjukan hasil similar antara penggunaan CLAHE dan tidak. Pendekatan ini menawarkan peningkatan praktis untuk sistem gerbang otomatis, menjamin operasi andal pada berbagai kondisi pencahayaan.]]>
Copyrights © 2025
