Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Jakarta sebagai kota besar yang memiliki tingkat kepadatan yang tinggi pada saat jam-jam dan hari-hari kerja memiliki peraturan guna mengurangi kemacetan di jalan. Salah satu peraturannya adalah pemberlakukan plat nomor kendaraan ganjil genap sesuai dengan tanggal. Peraturan ini cukup efektif dalam mengurangi tingkat kemacetan di jalan-jalan protokol. Namun masih saja ada oknum-oknum yang melanggar peraturan ini dikarenakan kemampuan manusia yang terbatas sehingga tidak dapat selalu mengawasi plat nomor kendaraan secara maksimal. Dengan berkembangnya teknologi terutama di bidang computer vision masalah ini dapat dikurangi. Dengan menggunakan bantuan machine learning yaitu computer vision menggabungkan alat fisik yaitu kamera dengan komputer sehingga dapat mendeteksi dan membaca plat nomor pada kendaraan. Perkembangan teknologi membuat machine learning semakin berkembang sehingga proses melakukan deteksi dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat. Untuk melakukan hal ini algoritma YOLOv7 dilatih untuk melakukan deteksi pada plat nomor kendaraan serta membacanya sehingga dapat diklasifikasian termasuk ganjil / genap sesuai dengan tanggal pendeteksian. Pada penelitian ini dilakukan pembangunan prototype sistem pendeteksi dan klasifikasi ini menggunakan machine learning dan computer vision untuk melakukan deteksi plat nomor pada kendaraan yang lewat di jalan-jalan protokol. Hasil dari penelitan ini adalah dengan menggunakan algoritma YOLOv7, model yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 86%, melakukan pembacaan plat nomor hasil deteksi dengan EeasyOCR memiliki tingkat kesalahan pembacaan per karakter 3.81% dan kesalahan pembacaan per kata sebesar 11.90%, sistem dapat melakukan deteksi dan pembacaan plat nomor secara real time dengan baik, melakukan identifikasi pada jenis tanggal (ganjil  genap) dan memberikan alert ketika ada plat nomor yang tidak sesuai ketentuan tanggal.

---

Jakarta as the big city and the capital of Indonesia that have high density rate in the work hours and days have a special rule to decrease the congestion rate in the road. One of the rules is the enforcement of odd even license plate rules that connect to the real time date. This rule is effective in decreasing the congestion rate in the major arterial roads. but there's still a loophole that makes people violate this rule, the human limited ability makes them can't always observe all the license plate. With the help of technology development in computer vision, can help to reduce the problem. Computer vision combines the video camera and computer to work side by side so it can read and detect the license plate number. Technology development also develops the computer vision ability so detection and recognition can be done with more accuracy and less time. To do this thing YOLOv7 algorithm trains a model to detect the license plate in a car and read the license plate so it can classify the license plate type (odd/even) and compare it with the research date type. This research build the prototype of detection and classifier system with machine learning and computer vision, to do the automatic odd /even license plate detection and recognition at the car in artery road. As the result of the research , the detection model made by YOLOv7 algorithm have a 86 % accuracy, and the character recognition with EasyOCR have a character error rate 3.81 %  and word error rate 11.90 % , the system prototype can run the detection and OCR in real time, the prototype can get the real time date and classified it as odd or even number, and give an alert when the detected license plate number violated the odd even rule."

"Jumlah kendaraan yang digunakan manusia dalam bertransportasi di dunia semakin meningkat baik kendaraan roda empat maupun kendaraan roda dua, tidak terkecuali di Indonesia. Ini membuat semakin sulitnya pengidentifikasian pelanggaran lalu lintas yang dilakukan pengendara. Pendeteksi plat nomor otomatis merupakan suatu sistem teknologi yang memiliki kemampuan untuk mendeteksi, mengenali, dan menyimpan plat nomor kendaraan melalui kamera, pemroresan citra, dan kecerdasan buatan. Di dalam penelitian ini akan dikembangkan metode pendeteksi plat nomor menggunakan YOLOv8 dan MobileNetV2 pada framework Mediapipe yang ditanam pada sistem Android pada gawai. Plat nomor yang telah terdeteksi kamera gawai dikenali karakternya menggunakan Optical Character Reader (OCR) kemudian disalin dan dimasukkan ke situs SAMSAT setempat untuk diidentifikasi. Informasi yang tersaji pada situs SAMSAT dapat digunakan sebagai informasi untuk memvalidasi keabsahan kendaraan oleh pihak yang berwenang. Waktu inferensi yang diperlukan untuk mengidentifikasi plat nomor mencapai 350 ms detik pada gawai dengan spesifikasi Snapdragon 695 dan RAM 11 GB. Akurasi model deteksi plat kendaraan diuji dengan split test dataset yang menghasilkan akurasi sebesar 96%. Selain itu, model juga diuji dengan pengujian keandalan dengan melakukan simulasi aplikasi pada beberapa variasi kondisi seperti jenis plat, waktu pengujian, dan jarak yang menghasilkan akurasi rata-rata 81%. Implementasi sistem ini pada perangkat Android memberikan manfaat gawai yang lebih besar bagi pihak yang berkepentingan. Untuk memastikan implementasinya secara realtime, sistem harus efisien, kompleksitas komputasi yang rendah, dan skalabilitas yang tinggi.

---

The number of vehicles used for transportation in the world is increasing, both fourwheeled vehicles and two-wheeled vehicles, including in Indonesia. This makes it increasingly difficult to identify traffic violations committed by drivers. Automatic number plate detection is a technology that has the ability to detect, recognize and store vehicle number plates through cameras, image processing and artificial intelligence. In this research, a number plate detection method will be developed using YOLOv8 and Mediapipe which are embedded in the Android system on the device. The character of the number plate that has been detected by the device camera is identified using an Optical Character Reader (OCR), then copied and entered into the local SAMSAT site for identification. The information presented on the SAMSAT website can be used as information to validate the data of the vehicle by the authorized parties. The inference time required to identify number plates reaches 350 ms seconds on a device with Snapdragon 695 specifications and 11 GB RAM. The accuracy of the vehicle plate detection model was tested using a split test dataset which resulted in an accuracy of 96%. Apart from that, the model was also tested using reliability testing by simulating the application under several variations of conditions such as plate type, testing time and distance which resulted in an average accuracy of 81%.Implementation of this system on Android devices provides greater device benefits for interested parties. To ensure its real-time implementation, the system must be efficient, low computational complexity, and high scalability."

"Skripsi ini dibuat untuk merancang dan mengimplementasikan perangkat lunak yang dapat mengenali karakter (berupa angka dan huruf) pada plat nomor mobil pribadi di Indonesia dari citra hasil pemotretan kamera digital dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan tipe Kohonen dan kompetitif.sebagai metode pengenalan.Terdapat 3 tahapan proses yang digunakan dalam pembuatan perangkat lunak yaitu tahap pre-processing, tahap pelatihan jaringan syaraf tiruan tipe kohonen dan kompetitif dan tahap pengenalan. Pada tahap pre-processing bertujuan untuk mendeteksi lokasi dan ekstraksi plat nomor lalu mengekstaksi karakter huruf dan angka dari plat nomor. Untuk mendeteksi plat nomor digunakan assymetric filter (rank filter) terhadap citra yang telah dilakukan proses vertical edge detection. Untuk mengekstraksi karakter angka dan huruf dilakukan proses background equalization terlebih dahulu. Pada tahap pelatihan jaringan bertujuan untuk pembentukan suatu database angka dan database huruf yang akan dibutuhkan pada tahap pengenalan. Perbedaan pola dari masing-masing angka dan huruf merupakan suatu ciri yang akan digunakan untuk data masukan jaringan syaraf tiruan. Tahap pengenalan merupakan suatu pattern recognition untuk mengenali angka dan huruf pada plat nomor. Jaringan syaraf tiruan tipe Kohonen digunakan untuk pengenalan huruf dan tipe kompetitif untuk pengenalan angka. Analisis yang dilakukan bertujuan untuk menentukan pengaruh jumlah sampel pada tahap pelatihan jaringan, pengaruh tipe jaringan syaraf tiruan, dan penyebab kesalahan pada tahap pre-processing dan tahap pengenalan.Berdasarkan hasil simulasi, perangkat lunak pengenalan plat nomor yang dibuat telah berhasil mengenali pola huruf dengan tingkat akurasi 88,89% dan pola angka dengan tingkat akurasi 98.3% dan pengenalan plat dengan tingkat akurasi 60%.

---

This final project is created to design and to implement software which can recognize Indonesian license plate number from digital camera image using competitive and Kononen Neural Network as recognition method.There are 3 process which are used in making software which are: pre-processing phase, training phase of kohonen and competitive neural network and recognition phase. The purposes of pre-processing phase are to be able to localize and to extract license plate then to extract number and letter from the license plate. The license plate is detected by applying asymmetric rank filter to the image that has been vertical edge detected. Background equalization process is needed first for the License Plate Character Segmentation. The purposes of training phase are able to make number database and letter database that wil be needed in recognition phase. Pattern difference from each number and letter is a characteristic that will be used for input data of neural network. Recognition phase is a pattern recognition to recognize letter and number from license plate. Kohonen neural network is used to recognize letter and competitive neural network is used to recognize number. The final project analyzed the influence from a number of sample, the influence of neural network type, and cause of error in pre-processing phase and recognition phase.From the simulation output, the software can achieve 88,89% accuracy in recognize theletter, 98.3% accuracy in recognize the number, and 60% accuracy in recognize plate."

"Plat nomor merupakan suatu jenis identifikasi kendaraan bermotor. Setiap kendaraan bermotor yang beroperasi dijalanan diwajibkan untuk melengkapi kendaraannya dengan plat nomor atau Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB) yang sesuai dengan kode wilayah, nomor registrasi dan masa berlaku. Plat nomor di Indonesia terdapat 3 warna yang dipakai yaitu hitam, merah dan kuning dengan masing masing warna untuk fungsi yang berbeda. Dengan jumlah kendaraan di Indonesia, sistem pengenalan plat nomor dibuat secara otomatis bisa di implementasikan untuk memudahkan berbagai hal dalam pendataan plat nomor diantaranya pengecekan plat nomor ketika di area parkir, menemukan kendaraan yang dicuri ataupun mobil yang melanggar lampu merah. Pada penelitian ini terdapat 2 metode yang sering digunakan untuk pengenalan plat nomor otomatis yaitu KNN (K-Nearest Neighbour) dan NN (Neural Network). Setelah dilakukan pengujian menggunakan 3 analisis uji yang sudah dilakukan oleh penulis, akurasi metode neural network berhasil mencapai 88,8% sedangkan pada K-Nearest Neighbor akurasinya mencapai 72,2%. Metode NN lebih baik daripada KNN pada pengujian kali ini disebabkan adanya modifikasi pada variable yang dapat membuat akurasi NN lebih baik daripada KNN. Sedangkan pada metode KNN tidak dapat merubah akurasi yang telah didapatkan.

---

Number plate is a type of motor vehicle identification. Every motorized vehicle operating on the road is required to complete the vehicle with a license plate or Motor Vehicle Number (TNKB) that matches the area code, registration number and validity period. Number plates in Indonesia there are 3 colors used, namely black, red and yellow with each color for different functions. With the number of vehicles in Indonesia, the number plate recognition system is made automatically can be implemented to facilitate various things in number plate registration including checking license plates when in the parking area, finding stolen vehicles or cars that violate red lights. In this study there are 2 methods that are often used for automatic number plate recognition, namely K-Nearest Neighbor and NN (Neural Network). After testing using 3 test analyzes carried out by the author, the accuracy of the neural network method reached 88.8% while the K-Nearest Neighbor accuracy was 72.2%. The NN method is better than KNN in this test due to a modification in the variable that can make the accuracy of NN better than KNN. While the KNN method cannot change the accuracy that has been obtained."

"Pada sistem parkir yang ada saat ini, proses pengecekan plat nomor atau Tanda Nomor Kendaraan Bermotor TNKB dilakukan dengan mencocokkan plat nomor melalui foto yang diambil saat pengguna masuk ke area parkir. Hasil pengenalan plat nomor kemudian diinput ke komputer dengan cara diketik. Proses yang dilakukan secara manual oleh operator ini memakan waktu yang relatif lama. Tugas akhir ini mengembangkan pengenalan plat nomor otomatis untuk mengatasi masalah tersebut. Pengenalan plat nomor otomatis merupakan teknologi yang memudahkan ekstraksi karakter-karakter pada plat nomor. Pengembangan sistem parkir ini menggunakan OpenCV sebagai pustaka pengolah citra, algoritma KNN K-Nearest Neighbour untuk Optical Character Recognition, dan sistem basis data untuk sistem parkir. Berdasarkan hasil pengujian, kombinasi nilai variabel block size dan weight terbaik untuk proses thresholding dalam pengenalan plat nomor adalah b=71 dan w=20 dengan hasil akurasi segmentasi karakter sebesar 89, akurasi rekognisi sebesar 82, dan jumlah rekognisi yang tepat 100 sebesar 26. Sistem dapat membaca plat nomor dengan baik pada jarak optimal 60 cm dengan akurasi segmentasi karakter sebesar 89, akurasi rekognisi sebesar 79, dan jumlah rekognisi yang tepat 100 sebesar 26. Resolusi input gambar juga memengaruhi proses pengenalan plat nomor. Resolusi yang optimal untuk rekognisi adalah 1024 x 768 dengan hasil akurasi segmentasi karakter sebesar 89, akurasi rekognisi keseluruhan sebesar 81, jumlah rekognisi yang tepat 100 sebesar 26, dan dengan rata-rata waktu pemrosesan selama 0,174 detik. Akurasi rekognisi plat nomor juga diperngaruhi oleh faktor lain seperti pencahayaan dan kondisi plat nomor apakah rusak atau tidak, tertutup sesuatu atau tidak . Selain itu, kondisi plat nomor yang ideal diperlukan untuk pengenalan plat nomor otomatis secara optimal. Secara keseluruhan, sistem parkir otomatis memiliki akurasi rekognisi yang baik.

---

In current parking system, number plate checking is done by matching it through the photo taken when user enters the parking area. The operator then types the recognised number plate into computer. The process, which is done manually by operator, takes a relatively long time. This thesis develops an automatic license plate recognition to overcome the problem. Automatic license plate recognition is a technology which makes computer able to recognize characters in a license plate. The development of the system uses OpenCV as image processing library, KNN algorithm for Optical Character Recognition OCR, and database system for parking data.

Based on the test result, the combination of the best block size and weight value for the thresholding process in the recognition of the number plate is b 71 and w 20 with character segmentation accuracy of 89, recognition accuracy of 82, and the number of fully recognized number plate of 1. The system can read the number plate well at an optimal distance of 60 cm with character segmentation accuracy 89, recognition accuracy of 79, and fully recognized number plate 26. Image input resolution also affects the number plate recognition process.

The optimal resolution for recognition is 1024 x 768 with character segmentation accuracy of 89, overall segmentation accuracy of 81, the number of fully recognized number plate of 26, and with average processing time of 0.174 seconds. The accuracy of plate number recognition is also affected by other factors such as lighting and the condition of the number plate whether it is damaged or not, obstructed by something or not. In addition, the ideal number plate conditions are required for optimal number plate recognition. Overall, the automated parking system has a good recognition accuracy."