Electronic traffic law enforcement (ETLE) merupakan solusi yang diharapkan membantu mengurangi pelanggaran lalu lintas. Dengan ETLE, kemacetan akibat tindakan polisi untuk memberhentikan kendaraan langsung di tempat serta terjadinya tindakan suap dapat dihilangkan. Salah satu hal penting pada ETLE adalah identifikasi kendaraan pada citra atau video seperti pelat kendaraan, kondisi pengemudi dan lain sebagainya. Sebelum identifikasi, model harus mendeteksi terlebih dahulu mana bagian yang ingin diidentifikasi. Deteksi pelat mobil pada citra mobil merupakan salah satu tantangan yang berat. Penelitian ini dilakukan dengan data yang tergolong kecil, sehingga terlihat apakah model dapat berjalan dengan baik atau tidak. Analisis kinerja model dapat dilihat dari kurva yang dihasilkan model YOLOv7 beserta hasil uji yang dilakukan. Adanya penelitian ini diharapkan dapat memberi wawasan yang lebih baik dalam pengembangan dan peningkatan model deteksi objek yang efisien dan akurat di masa depan.
Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE) is a solution that is expected to help reduce traffic violations. With ETLE, traffic jams due to police action stop vehicles right where they occur and acts of bribery can be eliminated. One of the important things in ETLE is vehicle identification on images or videos, such as vehicle plates, driver conditions, and so on. Before identification, the model must first detect which part it wants to identify. The detection of car plates on car images is a formidable challenge. This research was conducted with relatively small data, so it showed whether the model works well or not. An analysis of the performance of the model can be seen from the curves that are produced by the YOLOv7 model, along with the results of the tests that were carried out. The existence of this research is expected to provide better insight into the development and improvement of efficient and accurate object detection models in the future. |
S-Hansen Jonathan.pdf :: Unduh