IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK IDENTIFIKASI PELAT NOMOR MOBIL PADA SISTEM PARKIR OTOMATIS
Pada saat ini perkembangan teknologi machine learning yang merupakan bagian dari Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) telah banyak digunakan untuk mempermudah pekerjaan manusia, seperti melakukan pengenalan karakter pada plat nomor otomatis atau Automatic License Plate Detection and Recognition (ALPR). Penelitian ini dilakukan dengan tujuan dapat melakukan pengenalan karakter pada plat nomor dengan memanfaatkan keunggulan metode CRAFT sebagai deteksi teks berdasarkan kode plat, nomor polisi, dan kode daerah serta memanfaatkan keunggulan metode CRNN sebagai pengenalan teks pada masing-masing bagian wilayah pada plat nomor. Dataset yang digunakan yaitu synthetic dataset yang dibuat menggunakan library python. Pengujian pengenalan teks pada plat nomor dilakukan pada citra uji synthetic dan citra uji plat nomor asli yang didapat dari Kaggle.com, github.com, dan images.google.com. Proses training model CRNN dengan dataset synthetic telah menghasilkan model terbaik yang memiliki akurasi sebesar 85,73% terhadap 1500 citra uji synthetic dan akurasi sebesar 77,5 % terhadap 40 citra plat nomor asli yang didapat dari google image dan Kaggle.com.
APA Style
. (2023).IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK IDENTIFIKASI PELAT NOMOR MOBIL PADA SISTEM PARKIR OTOMATIS ().Teknik Informatika:FTI
Chicago Style
.IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK IDENTIFIKASI PELAT NOMOR MOBIL PADA SISTEM PARKIR OTOMATIS ().Teknik Informatika:FTI,2023.Text
MLA Style
.IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK IDENTIFIKASI PELAT NOMOR MOBIL PADA SISTEM PARKIR OTOMATIS ().Teknik Informatika:FTI,2023.Text
Turabian Style
.IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK IDENTIFIKASI PELAT NOMOR MOBIL PADA SISTEM PARKIR OTOMATIS ().Teknik Informatika:FTI,2023.Text
