Implementasi Canny Filter Optical Character Recognition (OCR) untuk Identifikasi Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB) : Implementation of Canny Filter Optical Character Recognition (OCR) for Identifying Vehicle Registration Number Plates

Pelanggaran lalu lintas yang terjadi dijalan raya saat ini menggunakan sistem tilang elektronik (E-Tilang). E-Tilang menggunakan kamera untuk memonitoring kendaraan dijalan raya. Namun, identikasi kendaraan yang melanggar aturan lalu lintas masih secara manual dilakukan oleh operator. Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB) merupakan nomor registrasi yang sah dan ciri dari sebuah kendaraan. Penelitian ini bertujuan untuk membaca TNKB menggunakan pengolahan citra digital dengan metode canny filter OCR. Sebelum melakukan pengambilan data dengan kamera, dilakukan kalibrasi kamera dengan mengukur intensitas cahaya pada gambar yang diambil. Proses kalibrasi kamera dilakukan untuk memastikan bahwa kamera yang digunakan memberikan hasil yang akurat dan konsisten. Indentifikasi TNKB menggunakan metode canny filter OCR mampu mengidentifikasi TNKB pada siang hari dengan rata-rata akurasi 73,75%. Dari dua belas pengujian di siang hari, dua TNKB dengan akurasi 100% dan sepuluh TNKB lainnya memiliki tingkat akurasi 50%-87%. Pada malam hari dengan tingkat intensitas cahaya <40 lux, sistem juga mampu mengidentifikasi TNKB dengan rata-rata akurasi 67,50%

Deteksi Objek Nomor Kendaraan Pada Citra Kendaraan Bermotor

Motor vehicle police numbers recognation is one of the most important topics in the processof building a smart transportation system. Also this concept and introduction system will bevery useful in various combinations of applications, including in monitoring vehicles when acrime occurs. In this research an object recognition model will be developed by reviewing thesize of the object vertically. Image processing stages starting from the stages of image sizechange, image grayscale, edge detection, morphological operations to the segmentation stage.Based on tests conducted, it was found that the implemented model can be used in the processof recognizing vehicle numbers in the image of motorized vehicle