ITHBITHB

Jurnal TelematikaJurnal Telematika

Deteksi pelat nomor sangat penting dalam pemantauan lintas, penegakan hukum, dan sistem transportasi cerdas. Namun, metode yang ada masih mengalami kesulitan dalam melacak kendaraan secara akurat pada kondisi lalu lintas padat. Studi ini mengatasi hal tersebut dengan menggabungkan model deteksi YOLOv8 dan pelacakan DeepSORT. Dengan menggunakan 453 gambar dari Kaggle, penelitian ini menganalisis pengaruh variasi ukuran batch serta epoch terhadap kinerja model. Model terbaik mencapai presisi 95,5%, recall 95,1%, mAP50 98,7%, dan mAP95 64,5%. Integrasi YOLOv8 dan DeepSort dapat meningkatkan konsistensi pelacakan, mengurangi kesalahan ID switching, serta meningkatkan keandalan sistem pengenalan pelat nomor otomatis.

Sistem pengenalan plat nomor otomatis (ALPR) berbasis YOLOv8 dan DeepSORT telah terbukti lebih stabil dan akurat dibandingkan beberapa pendekatan sebelumnya, serta memiliki potensi untuk diterapkan dalam berbagai aplikasi, seperti pemantauan lalu lintas, penegakan hukum, dan sistem transportasi cerdas.Dengan beberapa peningkatan di masa depan, sistem ini dapat menjadi bagian dari solusi yang lebih canggih dalam pengelolaan transportasi dan keamanan lalu lintas berbasis AI.

Untuk penelitian lanjutan, dapat dieksplorasi penggunaan teknik augmentasi data yang lebih luas untuk meningkatkan akurasi deteksi dalam kondisi pencahayaan rendah. Selain itu, perlu dilakukan eksplorasi metode pelacakan lain, seperti ByteTrack atau transformer-based tracking, untuk meningkatkan stabilitas dalam mempertahankan identitas kendaraan dalam kondisi lalu lintas yang kompleks. Implementasi sistem ini dalam lingkungan real-time dengan perangkat komputasi terbatas juga perlu diuji lebih lanjut untuk memastikan efisiensi dan performa deteksi dan pelacakan yang optimal.

  1.  . 0 mdpi.com/2076-3417/12/3/1319A 0 mdpi 2076 3417 12 3 1319
  2. Vehicle Counting System Using YOLOv5 and DeepSORT Algorithms | Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi.... doi.org/10.28932/jutisi.v10i1.7519Vehicle Counting System Using YOLOv5 and DeepSORT Algorithms Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi doi 10 28932 jutisi v10i1 7519
  3. The relationship between Precision-Recall and ROC curves | Proceedings of the 23rd international conference... doi.org/10.1145/1143844.1143874The relationship between Precision Recall and ROC curves Proceedings of the 23rd international conference doi 10 1145 1143844 1143874
  4. [2304.00501] A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision: From YOLOv1 to YOLOv8 and... arxiv.org/abs/2304.005012304 00501 A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision From YOLOv1 to YOLOv8 and arxiv abs 2304 00501
Read online
File size1.03 MB
Pages7
DMCAReport

Related /

ads-block-test