DETEKSI PLAT NOMOR KENDARAAN PADA UNIVERSITAS XYZ MENGGUNAKAN METODE MSER (MAXIMALLY STABLE EXTREMAL REGIONS)

Andhika Wisnu Widyatama; Kusrini Kusrini; Sudarmawan Sudarmawan

doi:10.46764/teknimedia.v3i2.63

Andhika Wisnu Widyatama Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
Kusrini Kusrini Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
Sudarmawan Sudarmawan Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta

DOI: https://doi.org/10.46764/teknimedia.v3i2.63

Kata Kunci: Kendaraan, Deteksi Objek, MSER

Abstrak

Bertambahnya jumlah mahasiswa Universitas xyz Yogyakarta pada setiap tahun diimbangi dengan jumlah kendaraan yang digunakan, perlu diperhatikan untuk mengembangkan kecerdasan yang efisien dan juga sistem transportasi yang aman. Beberapa penelitian metode pengenalan plat telah menunjukkan kinerja menjanjikan, namun beberapa metode mungkin terdapat kelemahan pada situasi variasi posisi dan orientasi plat, pencahyaan, latar belakang, dan benda-benda non-plat. Pada penelitian ini menggunakan metode Maximally Stable Extremal Regions (MSER) yang metode pencarian keypoint berdasarkan extremal regionnya. Metode MSER telah diidentifikasi sebagai salah satu detektor wilayah terbaik karena ketahanannya terhadap perubahan sudut pandang, skala, dan pencahayaan, serta sensitif terhadap citra yang kabur. Dari hasil yang didapatkan tingkat deteksi sebesar 80% dapat mendeteksi plat nomor kendaraan dengan baik.

Referensi

[1] https://www.bps.go.id/indicator/17/57/1/jumlah-kendaraan-bermotor.html
[2] Darma Putra (2010) Pengolahan Citra Digital. 1st edn. Edited by Westriningsih. Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET.
[3] Gou, C. et al (2014) ‘Based on ELM’, pp. 217–221
[4] Mikolajczyk, K. et al. (2005) ‘A comparison of affine region detectors’, International Journal of Computer Vision, 65(1–2), pp. 43–72. doi: 10.1007/s11263-005- 3848-x.
[5] Fraundorfer, F., & Bischof, H. (2005, June). A novel performance evaluation method of local detectors on non-planar scenes. In Computer Vision and Pattern Recognition-Workshops, 2005. CVPR Workshops. IEEE Computer Society Conference on (pp. 33-33). IEEE.
[6] Bahtiar, A. (2016, December). Sistem Deteksi Nomor Polisi Mobil dengan Menggunakan Metode Haar Classifier dan OCR guna Mempermudah Administrasi Pembayaran Parkir. Jurnal of Informatika and Technology, 4(1), 40-46
[7] Rainarli, E. (2020) ‘Maximally Stable Extremal Regions and Naïve Bayes to Detect Scene Text’, in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing Ltd. doi: 10.1088/1757-899X/879/1/012106.
[8] Neumann, L. and Matas, J. (no date) A method for text localization and recognition in real-world images.
[9] https://id.wikipedia.org/wiki/Pelat_nomor
[10] J. Arief, F. Utaminingrum, and Y. A. Sari, “Penentuan Jumlah Karakter pada Plat Nomor Kendaraan dengan menggunakan Selective Ratio Bounding Box,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol.2, no. 1, pp. 256–262, 2018.
[11] T. A. Wijaya and Y. Prayudi, “Implementasi Visi Komputer dan Segmentasi Citra Untuk Klarifikasi Bobot Telur Ayam RAS,” ISSN 1907-5022, vol. 2010, no. Snati, pp. 1–5,2010.