WASTUKANCANAWASTUKANCANA
Jurnal TeknologikaJurnal TeknologikaArtikel ini mengulas pengenalan plat nomor kendaraan (LPR) menggunakan teknik deep learning, yang kini menjadi penting dalam sistem transportasi cerdas, penegakan hukum, dan manajemen parkir. Deep learning, khususnya Convolutional Neural Networks (CNNs), telah menggantikan metode tradisional dengan sistem yang lebih akurat dan kuat, mampu menangani berbagai kondisi dunia nyata. Artikel ini membahas beberapa pendekatan Deep Learning dalam LPR, termasuk metode fusi, dua tahap, end-to-end, multi-cabang, dan generatif. Metode fusi menggabungkan Deep Learning dengan pemrosesan gambar tradisional untuk meningkatkan akurasi. Metode dua tahap memisahkan tugas deteksi dan pengenalan ke dalam model yang berbeda. Metode end-to-end menggunakan satu model untuk deteksi dan pengenalan, meningkatkan efisiensi dan mengurangi kesalahan. Metode multi-cabang menggunakan cabang jaringan saraf paralel untuk menangani berbagai tugas secara bersamaan, seperti deteksi plat dan pengenalan karakter. Metode generatif menggunakan Generative Adversarial Networks (GANs) untuk menciptakan gambar plat nomor yang realistis, meningkatkan kinerja pengenalan. Artikel ini mengevaluasi metode-metode tersebut pada dataset acuan dan mengidentifikasi tantangan, seperti meningkatkan ketahanan terhadap kondisi cuaca ekstrem, mengembangkan model ringan untuk pemrosesan real-time pada perangkat terbatas, serta menangani masalah privasi dan keamanan. Ulasan ini memberikan gambaran menyeluruh tentang kemajuan terbaru dalam teknologi LPR berbasis Deep Learning dan potensinya untuk berbagai aplikasi.
Sistem Pengenalan Plat Nomor Otomatis (ALPR) yang berbasis visi komputer telah memanfaatkan teknik pembelajaran mendalam dengan pendekatan klasik yang menyeimbangkan akurasi, efisiensi, dan keterbatasan sumber daya, sementara model dua tahap meningkatkan akurasi namun menambah latensi, dan model end-to-end menyederhanakan proses dengan kebutuhan komputasi lebih tinggi.Meskipun arsitektur multi‑cabang dan penggunaan GAN untuk augmentasi data meningkatkan ketangguhan dalam skenario kompleks, masih terdapat tantangan seperti obstruksi, pantulan, dan variasi gaya plat nomor serta kondisi lingkungan yang beragam.Oleh karena itu, penelitian masa depan harus mengeksplorasi pendekatan hibrida yang mengintegrasikan transformer, CNN, Capsule Networks, Reinforcement Learning, serta teknik GAN dan mekanisme perhatian untuk meningkatkan adaptivitas, ketahanan, dan efisiensi sistem ALPR.
Penelitian selanjutnya dapat menyelidiki bagaimana mengembangkan model ALPR end‑to‑end yang ringan untuk perangkat tepi dengan menggunakan teknik kompresi model seperti pruning dan quantization tanpa mengorbankan akurasi pada kondisi cuaca ekstrem. Selain itu, perlu dipelajari apakah arsitektur berbasis transformer yang dipadukan dengan jaringan kapsul dapat meningkatkan ketahanan terhadap occlusion dan variasi gaya plat nomor pada lingkungan yang beragam. Selanjutnya, penelitian dapat mengeksplorasi penggunaan conditional GAN untuk menghasilkan data sintetik yang mencerminkan kondisi cahaya, hujan, kabut, dan sudut pandang yang beragam, serta mengukur dampaknya terhadap kemampuan generalisasi model. Pertanyaan-pertanyaan ini dapat dijawab melalui eksperimen pada dataset multinasional yang mencakup variasi geografis dan kondisi lingkungan, serta dengan membandingkan performa model yang dioptimalkan dengan pendekatan tradisional. Dengan demikian, hasilnya diharapkan dapat memberikan panduan praktis bagi pengembangan sistem ALPR yang adaptif, efisien, dan dapat diimplementasikan pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
| File size | 417.47 KB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
PNMPNM Salah satu penyebab kecelakaan lalu lintas adalah kerusakan jalan yang tidak mendapatkan perawatan dan penanganan. Kerusakan jalan juga memiliki dampakSalah satu penyebab kecelakaan lalu lintas adalah kerusakan jalan yang tidak mendapatkan perawatan dan penanganan. Kerusakan jalan juga memiliki dampak
PNMPNM Berdasarkan percobaan, sistem pendeteksian menggunakan MobileNet‑SSD v2 memperoleh akurasi perhitungan kendaraan sepeda motor 50 %, kendaraan ringanBerdasarkan percobaan, sistem pendeteksian menggunakan MobileNet‑SSD v2 memperoleh akurasi perhitungan kendaraan sepeda motor 50 %, kendaraan ringan
STAISKUTIMSTAISKUTIM Dengan demikian, sosialisasi pengembangan deep learning menjadi langkah strategis dalam meningkatkan kualitas proses belajar di sekolah dasar Desa WahauDengan demikian, sosialisasi pengembangan deep learning menjadi langkah strategis dalam meningkatkan kualitas proses belajar di sekolah dasar Desa Wahau
WASTUKANCANAWASTUKANCANA Menggunakan data dunia nyata dari produsen alas kaki olahraga terkemuka, model ini divalidasi di bawah operasi normal dan tiga skenario gangguan yang berbeda:Menggunakan data dunia nyata dari produsen alas kaki olahraga terkemuka, model ini divalidasi di bawah operasi normal dan tiga skenario gangguan yang berbeda:
IAESCOREIAESCORE Pada tahap awal video masukan diubah menjadi frame, kemudian dilakukan pra‑pemrosesan seperti deionisasi dan perubahan ukuran. Frame‑frame tersebutPada tahap awal video masukan diubah menjadi frame, kemudian dilakukan pra‑pemrosesan seperti deionisasi dan perubahan ukuran. Frame‑frame tersebut
ISKIISKI Dengan menggunakan Teori Tindakan Beralasan (Theory of Reasoned Action), penelitian ini mengungkapkan bahwa motivasi bergeser dari tujuan materialistikDengan menggunakan Teori Tindakan Beralasan (Theory of Reasoned Action), penelitian ini mengungkapkan bahwa motivasi bergeser dari tujuan materialistik
WASTUKANCANAWASTUKANCANA Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa nilai jaringan syaraf buatan tertinggi mencapai 0. 20 adalah dari pusat kognisi pada pengalaman karir dan sekolahnya,Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa nilai jaringan syaraf buatan tertinggi mencapai 0. 20 adalah dari pusat kognisi pada pengalaman karir dan sekolahnya,
WASTUKANCANAWASTUKANCANA Hasil pengolahan data menunjukan karyawan 2 sebagai prioritas utama untuk pengambilan keputusan dengan perolehan nilai sebesar 0,464 nilai tersebut diperolehHasil pengolahan data menunjukan karyawan 2 sebagai prioritas utama untuk pengambilan keputusan dengan perolehan nilai sebesar 0,464 nilai tersebut diperoleh
Useful /
PNMPNM Berdasarkan data Dit Lantas Polda Metro Jaya, tercatat 40 kasus kecelakaan, dengan rincian 12 kasus disebabkan oleh jalan rusak, 15 kasus akibat jalanBerdasarkan data Dit Lantas Polda Metro Jaya, tercatat 40 kasus kecelakaan, dengan rincian 12 kasus disebabkan oleh jalan rusak, 15 kasus akibat jalan
PNMPNM Hasil pengujian tersebut kemudian diterapkan dalam pembuatan visor kendaraan menggunakan metode pengepresan. Peningkatan proporsi bagasse secara signifikanHasil pengujian tersebut kemudian diterapkan dalam pembuatan visor kendaraan menggunakan metode pengepresan. Peningkatan proporsi bagasse secara signifikan
WASTUKANCANAWASTUKANCANA Indikator lainnya juga menunjukkan hasil memuaskan, yaitu empati sebesar 81%, kejelasan komunikasi sebesar 85%, dan sikap rendah hati sebesar 75%, yangIndikator lainnya juga menunjukkan hasil memuaskan, yaitu empati sebesar 81%, kejelasan komunikasi sebesar 85%, dan sikap rendah hati sebesar 75%, yang
WASTUKANCANAWASTUKANCANA Hasil menunjukkan konfigurasi 20 cm memberikan kinerja terbaik dengan daya maksimum 5,98 watt pada kecepatan 6,4 m/s dan Koefisien Kinerja (CP) sebesarHasil menunjukkan konfigurasi 20 cm memberikan kinerja terbaik dengan daya maksimum 5,98 watt pada kecepatan 6,4 m/s dan Koefisien Kinerja (CP) sebesar