<![CDATA[Manajemen parkir di kawasan perkotaan yang padat menghadapi tantangan besar, terutama terkait kesulitan pengguna dalam menemukan kembali posisi kendaraan dan kurangnya informasi ketersediaan lahan secara real-time. Penelitian ini mengusulkan sistem Smart Parking Management berbasis kamera CCTV yang mendeteksi dan mengidentifikasi kendaraan melalui pembacaan plat nomor secara real time. Sistem memanfaatkan algoritma YOLOv8 sebagai detektor plat nomor, sementara EasyOCR digunakan untuk membaca karakter plat. Seluruh proses dioptimalkan menggunakan OpenVINO agar mampu berjalan efisien pada perangkat edge. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.347 citra plat nomor kendaraan Indonesia dengan variasi kondisi pencahayaan, jarak, dan sudut pengambilan gambar. Penelitian membandingkan dua varian model, yaitu YOLOv8n dan YOLOv8x untuk menganalisa akurasi deteksi. Hasil uji menunjukkan bahwa YOLOv8x memiliki akurasi deteksi lebih tinggi (mAP@0.5 sebesar 0,951), sedangkan YOLOv8n menghasilkan pembacaan OCR yang lebih stabil karena menghasilkan bounding box yang lebih luas. Temuan ini menunjukkan bahwa akurasi deteksi yang tinggi tidak selalu menghasilkan performa pembacaan karakter yang lebih baik. Kontribusi utama penelitian ini adalah analisis end-to-end hubungan antara kualitas deteksi dan akurasi OCR dalam kondisi nyata, serta menunjukkan pentingnya keseimbangan antara presisi deteksi dan ketahanan pengenalan karakter dalam sistem smart parking.]]>
Copyrights © 2026
