PENGENALAN OBJEK KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN SINGLE-SHOT MULTIBOX DETECTOR DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS VIDEO

Setiap kendaraan bermotor wajib dilengkapi dengan Surat Tanda Kendaraan Bermotor dan Tanda Nomor Kendaraan Bermotor yang digunakan sebagai pengenal bagi setiap kendaraan. Sehingga pendeteksian dan pengklasifikasian bisa menjadi solusi kasus pengawasan tanda pengenal. Pada umunya pengawasan dilakukan terhadap data berbentuk video. Pendeteksian kumpulan objek dalam 1 frame gambar menggunakan Single Shot Multibox Detector mampu memberikan performa kecepatan mendekati realtime dikarenakan pengunaan beberapa layer deteksi dalam 1 frame. Dimana Single Shot Multibox Detector digunakan sebagai pendeteksi kendaraan dan plat kendaraan. Dalam pelatihan model Single Shot Multibox Detector nilai learning rate yang digunakan 0.1, 0.01 dan 0.001. hasil menunjukan penggunaan learning rate 0.001 mampu meningkatkan akurasi pendeteksian. Selanjutnya untuk tahapan preprocessing gambar terhadap plat kendaraan digunakan metode rotation, blurring, sharpening dan adaptive threshold untuk memperbaiki gambar sebelum dilakukan klasifikasi karakter plat kendaraan. Setelah tahapan preprocessing gambar maka dilakukan pengklasifikasian karakter plat kendaraan menggunakan Convolutional Neural Network. Pelatihan Convolutional Neural Network menggunakan learning rate 0.1, 0.01 dan 0.001. hasil menunjukan learning rate 0.01 mampu meningkatkan akurasi klasifikasi karakter.