dc.date.accessioned | 2023-04-11T06:16:52Z | |
dc.date.available | 2023-04-11T06:16:52Z | |
dc.date.issued | 2023-01-30 | |
dc.identifier.nim | 181910201087 | en_US |
dc.identifier.uri | https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/114911 | |
dc.description.abstract | Algoritma Yolov5...Transportasi adalah salah satu kebutuhan yang sangat penting bagi banyak orang. Transportasi pada lalu lintas terdiri atas kendaraan bermotor roda 2, roda 4, dst. Setiap transportasi ada satu aturan yang mengharuskan sebuah kendaraan yang berada di jalan memiliki sebuah tanda pengenal yang disebut plat nomor kendaraan. Plat Nomor di Indonesia terdiri atas plat nomor hitam, merah, kuning , dan putih untuk yang baru. Plat nomor kendaraan berisikan kode wilayah, nomor seri, masa berlaku, dan sub wilayah kendaraan tersebut terdaftar. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pencatatan otomatis dari nopol kendaraan melalui kamera. Metode yang digunakan adalah You Only Look Once (YOLO) v5 sebagai pendeteksi objek plat nomor kendaraan, Algoritma tersebut digabungkan dengan OCR bernama easyocr untuk melakukan ekstraksi karakter. Hasil pembacaan karakter juga disertai ekstraksi informasi kode wilayah dan ganjil genap. Penelitian ini dibutuhkan sebuah model yolov5 yang dilatih menggunakan dataset gambar sebanyak 400 berisikan plat nomor kendaraan Indonesia. Dilakukan pelatihan model yolov5 dengan beberapa variasi parameter untuk menemukan hasil terbaik.
Hasil pelatihan model yolov5 digunakan untuk mendeteksi objek dari plat nomor dari tangkapan gambar kamera webcam secara real time ternyata mampu untuk bekerja dengan baik. OCR adalah metode untuk mengenali karakter dari sebuah gambar untuk dimunculkan dalam sebuah data string. Easyocr menjadi pilihan dalam melakukan tugas ocr. Easyocr memiliki kelebihan dalam melakukan ekstraksi karakter yang sifatnya potongan kata. Easyocr juga mendukung untuk mengolah gambar yang sifatnya foto natural tidak harus gambar bersih seperti dalam format PDF dsb. Sehingga ini cocok untuk merealisasikan pengenalan karakter dari platnomor dimana video dari rekaman jalan akan diolah tiap frame untuk dideteksi model Yolov5 dan dibaca easyocr untuk tiap plat nomornya. Informasi platnomor yang terbaca seperti waktu, nopol, kode wilayah, dan ganjil genap dicatat dan disimpan ke dalam file csv yang bisa dibuka sewaktu-waktu. Informasi ini juga bisa diakses dan dilihat melalui blynk apps yang telah terpasang ke node mcu. Hasil pembacaan dari yolov5 dan easyocr bisa dikirim ke node mcu dengan komunikasi serial dan dibaca melalui blynk apps yang bersangkutan.
Kinerja dalam pendeteksi yolov5 dan ekstraksi easyocr sangat dipengaruhi oleh jarak dan intensitas cahaya. Intensitas cahaya yang tinggi sangat mendukung performa sistem karena bisa memperjelas gambar yang ditangkap pada kamera. Sebaliknya intensitas cahaya rendah pada malam hari akan menurunkan performanya. Sementara jarak antara kamera dengan plat nomor juga harus berada pada range yang optimal dimana dilakukan pengujian dalam penelitian ini. Kualitas deteksi dan ekstraksi karakter akan menurun seiring dengan bertambahnya jarak. Selain itu posisi dari plat yang tertangkap kamera juga akan berpengaruh pada kinerja easyocr. Terhitung jarak optimal pembacaan dari kendaraan roda 2 berkisar 1.5 m hingga 3 m dan kendaraan roda 4 berkisar 2m hingga 6m dengan kualitas kamera webcam yang telah digunakan di penelitian ini. | en_US |
dc.language.iso | other | en_US |
dc.publisher | Fakultas Teknik | en_US |
dc.title | Algoritma Yolov5 dan Easyocr dalam Pendeteksi dan Pencatatan Otomatis Plat Nomor Kendaraan Indonesia | en_US |
dc.type | Skripsi | en_US |
dc.identifier.prodi | Teknik Elektro | en_US |
dc.identifier.pembimbing1 | Ir. Khairul Anam, S.T., M.T., Ph.D., IPM | en_US |
dc.identifier.pembimbing2 | Ir. Sumardi, S.T., M.T. | en_US |
dc.identifier.finalization | Finalisasi tanggal 11 April 2023_M.Arif Tarchimansyah | en_US |