IVETIVET

Joined Journal (Journal of Informatics Education)Joined Journal (Journal of Informatics Education)

Peningkatan jumlah pengguna mobil di perguruan tinggi telah menimbulkan tantangan signifikan dalam mengelola lahan parkir secara efektif. Penelitian ini berfokus pada implementasi Google Cloud Vision untuk mendeteksi dan memantau ketersediaan lahan parkir mobil di lingkungan perguruan tinggi. Dengan memanfaatkan layanan pemrosesan citra berbasis cloud dan algoritma pembelajaran mesin dari Google Cloud Vision, sistem yang diusulkan bertujuan untuk menyediakan analisis dan pelaporan waktu nyata tentang ketersediaan slot parkir. Metodologi yang digunakan melibatkan pengambilan gambar area parkir menggunakan kamera yang ditempatkan secara strategis, kemudian mengunggah gambar-gambar ini ke Google Cloud Vision untuk mendeteksi keberadaan atau ketidakhadiran mobil. Sistem ini dirancang agar dapat diskalakan, memastikan bahwa sistem ini dapat menangani berbagai ukuran dan kompleksitas area parkir yang berbeda. Hasil awal menunjukkan bahwa pendekatan menggunakan Google Cloud Vision menawarkan tingkat akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi slot parkir yang terisi dan kosong, sehingga memberikan alat yang andal untuk manajemen parkir di lingkungan perguruan tinggi. Karya ini membahas pengembangan, implementasi, dan evaluasi sistem, serta menyoroti potensinya dalam meningkatkan efisiensi pemanfaatan lahan parkir dan mengurangi waktu yang dihabiskan pengguna untuk mencari tempat parkir yang tersedia.

Penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi Google Cloud Vision dan neural network meningkatkan efisiensi manajemen parkir.Sistem mencapai akurasi 95% dan mengurangi waktu pencarian parkir.Namun, perlu peningkatan dalam pencahayaan dan sudut pengambilan gambar.

Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi pengaruh kondisi cuaca ekstrem terhadap akurasi deteksi sistem. Selanjutnya, pengembangan integrasi teknologi sensor tambahan untuk meningkatkan keandalan deteksi visual dapat menjadi fokus. Terakhir, studi tentang pengaruh sudut pengambilan gambar terhadap kinerja sistem perlu dilakukan untuk optimasi kualitas data. Ketiga saran ini mengembangkan konsep yang sudah ada di paper dengan menambahkan aspek teknis baru dan memperluas cakupan penelitian untuk meningkatkan relevansi aplikasi di lingkungan nyata.

  1. Aplikasi Pengenalan Citra Wajah di KTP Menggunakan Google Cloud Vision API dan Kairos API Berbasis Android... doi.org/10.28926/ilkomnika.v4i2.504Aplikasi Pengenalan Citra Wajah di KTP Menggunakan Google Cloud Vision API dan Kairos API Berbasis Android doi 10 28926 ilkomnika v4i2 504
Read online
File size440.42 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

ads-block-test