PURNAMA AJI, HAIKAL and Hayaty, Nurul and Efranda, Nolan (2026) IDENTIFIKASI PELAT NOMOR MULTIBARIS MENGGUNAKAN YOLOV8 ORIENTED BOUNDING BOX DAN CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK. S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

	Text (Cover) HAIKAL_PURNAMA_AJI_2201020065_Informatika - Cover.pdf - Published Version Download (965kB)
	Text (ABSTRAK) HAIKAL_PURNAMA_AJI_2201020065_Informatika - ABSTRAK.pdf - Published Version Download (848kB)
	Text (BAB I) HAIKAL_PURNAMA_AJI_2201020065_Informatika - BAB I.pdf - Published Version Download (574kB)
	Text (Daftar Pustaka) HAIKAL_PURNAMA_AJI_2201020065_Informatika - Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (477kB)
	Text (Full Teks) HAIKAL_PURNAMA_AJI_2201020065_Informatika - Full Teks.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Sistem automatic license plate recognition (ALPR) di lingkungan dinamis seperti Kawasan Industri Bintan Inti Industrial Estate (BIIE) menghadapi tantangan distorsi perspektif, kemiringan ekstrem, dan tata letak pelat nomor sepeda motor Indonesia yang multibaris. Metode deteksi kotak pembatas horizontal konvensional rentan menangkap derau latar belakang dan baris masa berlaku. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi arsitektur ALPR presisi tinggi untuk mengekstrak teks pelat nomor multibaris pada kondisi nyata. Sistem yang diusulkan mengintegrasikan algoritma You Only Look Once version 8 oriented bounding box (YOLOv8 OBB) guna melokalisasi baris nomor polisi utama secara akurat beserta sudut kemiringannya. Titik koordinat ini kemudian direktifikasi untuk menghilangkan distorsi rotasi menjadi citra baris tunggal, yang selanjutnya ditranskripsi oleh convolutional recurrent neural network (CRNN) tanpa proses segmentasi karakter manual. Hasil pengujian menunjukkan model YOLOv8 OBB mencapai tingkat mean average precision (mAP50) sebesar 99,5% dan presisi 99,5%. Pada tahap pengenalan karakter, model CRNN mencatatkan akurasi absolut sebesar 90,65% dengan tingkat character error rate (CER) 1,25%. Integrasi sistem ini terbukti tangguh mengatasi variasi sudut maupun pencahayaan ekstrem, sehingga dapat diimplementasikan untuk mengoptimalkan otomatisasi manajemen parkir pintar. Kata kunci: ALPR, CRNN, pelat nomor multibaris, pelurusan citra, YOLOv8 OBB.

Actions (login required)

View Item