Tinjauan Teknik Pengenalan Plat Nomor dengan DeepLearning

Abstrak

Artikel ini mengulas pengenalan plat nomor kendaraan (LPR) menggunakan teknik deep learning, yang kini menjadi penting dalam sistem transportasi cerdas, penegakan hukum, dan manajemen parkir. Deep learning, khususnya Convolutional Neural Networks (CNNs), telah menggantikan metode tradisional dengan sistem yang lebih akurat dan kuat, mampu menangani berbagai kondisi dunia nyata. Artikel ini membahas beberapa pendekatan deep learning dalam LPR, termasuk metode fusi, dua tahap, end-to-end, multi-cabang, dan generatif. Metode fusi menggabungkan deep learning dengan pemrosesan gambar tradisional untuk meningkatkan akurasi. Metode dua tahap memisahkan tugas deteksi dan pengenalan ke dalam model yang berbeda. Metode end-to-end menggunakan satu model untuk deteksi dan pengenalan, meningkatkan efisiensi dan mengurangi kesalahan. Metode multi-cabang menggunakan cabang jaringan saraf paralel untuk menangani berbagai tugas secara bersamaan, seperti deteksi plat dan pengenalan karakter. Metode generatif menggunakan Generative Adversarial Networks (GANs) untuk menciptakan gambar plat nomor yang realistis, meningkatkan kinerja pengenalan. Artikel ini mengevaluasi metode-metode tersebut pada dataset acuan dan mengidentifikasi tantangan, seperti meningkatkan ketahanan terhadap kondisi cuaca ekstrem, mengembangkan model ringan untuk pemrosesan real-time pada perangkat terbatas, serta menangani masalah privasi dan keamanan. Ulasan ini memberikan gambaran menyeluruh tentang kemajuan terbaru dalam teknologi LPR berbasis deep learning dan potensinya untuk berbagai aplikasi.