Dalam era mobilitas modern, kehidupan urban semakin dipenuhi dengan kendaraan bermotor yang telah menjadi elemen integral dalam kehidupan sehari-hari, memainkan peran penting dalam dukungan konektivitas dan mobilitas manusia. Fenomena peran penting dalam mendukung konektifitas dan mobilitas manusia. Fenomena ini tidak hanya mencerminkan perkembangan teknologi transportasi, tapi juga menggambarkan tranformasi Masyarakat dan kebutuhan akan efisiensi dalam perjalanan
Sistem parkir otomatis yang berbasis pengenalan plat nomor kendaraan adalah salah satu aplikasi teknologi yang dapat meningkatkan efisiensi dan keamanan manajemen parkir. Metode YOLO (You Only Look Once) merupakan salah satu teknik deep learning yang efektif untuk deteksi objek, termasuk plat nomor kendaraan. Artikel ini akan menjelaskan langkah-langkah untuk mengembangkan sistem parkir otomatis menggunakan YOLO untuk mendeteksi plat nomor kendaraan.
Komponen Utama Sistem
- Kamera: Untuk menangkap gambar atau video dari kendaraan yang masuk dan keluar area parkir.
- Model YOLO: Model deep learning untuk mendeteksi dan mengidentifikasi plat nomor kendaraan.
- OCR (Optical Character Recognition): Untuk mengenali dan mengekstraksi teks dari plat nomor yang terdeteksi.
- Komputasi: Perangkat keras untuk menjalankan model YOLO dan OCR secara real-time, seperti GPU atau perangkat edge seperti NVIDIA Jetson.
- Framework Deep Learning: Pytorch atau TensorFlow untuk implementasi dan pelatihan model YOLO.
- Database: Untuk menyimpan data kendaraan, seperti nomor plat dan waktu masuk/keluar.
Langkah-langkah Pengembangan Sistem
1. Pengumpulan Data
- Gambar/Video: Kumpulkan data gambar atau video plat nomor kendaraan dari berbagai sudut dan kondisi pencahayaan.
- Labeling Data: Gunakan alat seperti LabelImg untuk memberi label pada plat nomor dalam gambar atau video untuk pelatihan model YOLO.
2. Pelatihan Model YOLO
- Persiapan Dataset: Buat dataset terlabel dengan format yang sesuai untuk YOLO. Bagi dataset menjadi set pelatihan dan set pengujian.
- Konfigurasi Model: Pilih versi YOLO yang sesuai (misalnya, YOLOv5). Sesuaikan konfigurasi model dan hyperparameters untuk pelatihan.
- Pelatihan: Jalankan proses pelatihan model menggunakan framework deep learning seperti Pytorch atau TensorFlow. Proses ini membutuhkan GPU untuk mempercepat pelatihan.
- Evaluasi Model: Setelah pelatihan, evaluasi model menggunakan set pengujian untuk memastikan akurasi dan kinerja deteksi.
3. Implementasi OCR
Setelah deteksi plat nomor, langkah berikutnya adalah mengimplementasikan OCR untuk mengenali dan mengekstraksi teks dari plat nomor.
- Pustaka OCR: Gunakan pustaka OCR seperti Tesseract untuk mengonversi gambar plat nomor menjadi teks.
- Pra-pemrosesan Gambar: Terapkan teknik pra-pemrosesan gambar seperti konversi ke grayscale dan peningkatan kontras untuk meningkatkan akurasi OCR.
4. Integrasi Sistem
- Kamera: Pasang kamera di pintu masuk dan keluar area parkir untuk menangkap gambar atau video kendaraan.
- Pengolahan Real-time: Implementasikan pipeline untuk menangkap frame dari video, menjalankan deteksi plat nomor menggunakan model YOLO, dan menerapkan OCR untuk mengekstraksi teks.
- Penyimpanan Data: Simpan data plat nomor dan waktu masuk/keluar ke dalam database.
5. Pengujian dan Optimasi
- Pengujian: Uji sistem dengan berbagai kondisi pencahayaan dan sudut untuk memastikan akurasi dan keandalan deteksi.
- Optimasi: Sesuaikan parameter dan algoritma pra-pemrosesan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi sistem.
Implementasi Contoh
Berikut adalah contoh kode implementasi untuk mendeteksi dan mengenali plat nomor menggunakan YOLO dan Tesseract OCR:
python
Salin kode
import cv2
import torch
from yolov5 import YOLOv5
import pytesseract
# Load YOLOv5 model
model = YOLOv5(“yolov5s.pt”, device=”cuda”)
# Initialize video capture
cap = cv2.VideoCapture(“parking_lot_video.mp4”)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# Perform license plate detection
results = model(frame)
for result in results:
bbox = result[“bbox”]
label = result[“label”]
if label == “license_plate”:
# Crop the detected license plate area
x1, y1, x2, y2 = bbox
license_plate = frame[y1:y2, x1:x2]
# Preprocess the cropped image for OCR
gray = cv2.cvtColor(license_plate, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# Perform OCR on the processed image
text = pytesseract.image_to_string(binary, config=’–psm 7′)
print(“Detected License Plate Number:”, text.strip())
# Draw bounding box and label on the frame
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, text.strip(), (x1, y1 – 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
# Display the frame
cv2.imshow(“License Plate Detection”, frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(“q”):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Manfaat Sistem Parkir Berbasis Plat Nomor
- Efisiensi: Mengurangi waktu yang diperlukan untuk memasuki dan keluar dari area parkir.
- Keamanan: Meningkatkan keamanan dengan mencatat semua kendaraan yang masuk dan keluar.
- Otomatisasi: Mengurangi kebutuhan akan intervensi manusia dalam proses manajemen parkir.
Kesimpulan
Pengembangan sistem parkir berbasis plat nomor dengan metode YOLO dan OCR memberikan solusi yang efektif dan efisien untuk manajemen parkir. Dengan memanfaatkan teknologi deep learning dan pengenalan teks, sistem ini dapat secara otomatis mendeteksi dan mencatat plat nomor kendaraan, meningkatkan efisiensi dan keamanan area parkir. Implementasi dan optimasi yang tepat akan memastikan kinerja sistem yang optimal dalam berbagai kondisi nyata.