Sistem Deteksi Plat Kendaraan pada Parkiran Rumah Pribadi dengan Metode Background Subtraction dan Optical Character Recognition

Main Article Content

Achmad Wikan Hamdani
Aditya Prapanca

Abstract

Sistem deteksi objek adalah untuk mendeteksi dan melacak secara otomatis objek yang menarik dari layar video dan kemudian memperoleh informasi yang dibutuhkan oleh pengguna. Metode yang digunakan yaitu metode background subtraction dan optical character recognition, yang dapat mendeteksi dan mengidentifikasi plat kendaraan pada parkiran rumah pribadi, dikarenakan minimnya pengawasan parkiran rumah pribadi pada kebanyakan rumah saat ini, untuk itu sistem ini diharapkan dapat membantu untuk memantau sebagai sistem monitoring terhadap hal – hal yang tidak diinginkan contohnya pencurian kendaraan. Metode background subtraction menggunakan latar belakang untuk mendeteksi objek bergerak, bahkan jika objek bergerak berhenti bergerak untuk sementara , itu masih dapat dideteksi dengan latar depan yang baik efek deteksi, sehingga memungkinkan penerapan metode ini di berbagai sistem pemantauan. Optical character recognition (OCR) adalah metode yang digunakan untuk menkonversi dari gambar ke teks yang dipindai atau dicetak. Pengujian menggunakan 4 video sampel dengan perbedaan waktu yaitu pada siang dan sore hari, dapat ditunjukkan pada hasil dari pengenalan tiap karakter pada plat kendaraan menggunakan metode OCR. Pengujian pada siang hari menggunakan kualitas video 480p didapatkan nilai akurasi sebesar 62,85%, untuk kualitas 720p sebesar 68,57%, dan untuk kualitas 1080p sebesar 82,85%. Sedangkan pada sore hari dengan kualitas video 480p didapatkan nilai akurasi sebesar 48,57%, Kualitas 720p sebesar 54,28%, dan 1080p sebesar 68,67%. kualitas video menentukan besarnya tingkat akurasi pengenalan karakter pada plat kendaraan, namun perbedaan tingkat kecerahan video sangat menentukan tingkat akurasi dari pengenalan karakter pada plat kendaraan tersebut dengan menggunakan metode optical character recognition (OCR).

Article Details

Section
Articles