PENGENALAN KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN OPENCV DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

PRASETYO, BAYU AJIE (2024) PENGENALAN KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN OPENCV DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). Skripsi thesis, Universitas Muhammadiyah Lamongan.

	Text Pernyataan - Ajie Prasetyo.pdf Download (484kB)
	Text Persetujuan - Ajie Prasetyo.pdf Download (820kB)
	Text Pengesahan - Ajie Prasetyo.pdf Download (586kB)
	Text Halaman Judul - Ajie Prasetyo.pdf Download (500kB)
	Text BAB I - Ajie Prasetyo.pdf Download (421kB)
	Text BAB II - Ajie Prasetyo.pdf Download (1MB)
	Text BAB III - Ajie Prasetyo.pdf Restricted to Repository staff only Download (599kB)
	Text BAB IV - Ajie Prasetyo.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text BAB V - Ajie Prasetyo.pdf Download (400kB)
	Text Daftar Pustaka - Ajie Prasetyo.pdf Download (300kB)
	Text Lampiran - Ajie Prasetyo.pdf Download (469kB)

Abstraksi

Peningkatan jumlah kendaraan di daerah perkotaan di Indonesia dan kasus kejahatan terkait dengan pelat nomor kendaraan mengindikasikan perlunya sistem pengelolaan parkir yang lebih efisien dan aman. Sistem pengenalan plat nomor kendaraan otomatis (Automatic Number Plate Recognition) menjadi solusi yang menjanjikan dengan kemampuannya untuk mendeteksi, menghitung, dan mengidentifikasi kendaraan secara otomatis. Penelitian ini berjudul “Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan OpenCV dan Convolutional Neural Network (CNN)” bertujuan untuk mengembangkan sistem ANPR berbasis teknologi terkini yang mengintegrasikan OpenCV dan CNN. Penelitian ini mengadopsi algoritma ANPR yang meliputi pengambilan gambar, deteksi pelat nomor, segmentasi karakter, dan pengenalan karakter. Fokus utama adalah pada penerapan teknologi CNN, khususnya metode You Only Look Once (YOLO)v8 dalam deteksi objek dan teks secara real-time. Dengan memanfaatkan OpenCV untuk pemrosesan gambar dan EasyOCR untuk pengenalan karakter, sistem ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam pengenalan plat nomor kendaraan. Hasil yang didapatkan dari pengenalan karakter plat nomor kendaraan menggunakan OpenCV dan Convolutional Neural Network diperolehh rata-rata precision sebesar 40,5%, recall 100%, dan accuracy 42,16%.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Automatic Number Plate Recognition, Convolutional Neural Network, Deep Learning, OpenCV, YOLO,
Subjects:	Fakultas Sains, Teknologi dan Pendidikan > S1 Teknik Komputer
Divisions:	Fakultas Sains, Teknologi dan Pendidikan
Depositing User:	Bayu Ajie Prasetyo
Date Deposited:	18 Sep 2024 01:48
Last Modified:	18 Sep 2024 01:48
URI:	http://repository.umla.ac.id/id/eprint/4571

Actions (login required)

View Item