PENGENALAN KARAKTER PLAT NOMOR MOBIL SECARA REAL TIME

IKHWAN RUSLIANTO, Drs. Agus Harjoko, M.Sc, Ph.D

2012 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Penelitian pengenalan plat nomor di Indonesia masih cenderung diimplementasikan pada sistem perparkiran. Proses segmentasi plat masih dilakukan pada background yang statis (seragam). Pengenalan plat nomor dapat dikembangkan tidak hanya pada kondisi background yang statis, tetapi dapat dikembangkan untuk mengenali plat nomor kendaraan yang melintas dijalan raya secara real time,sehingga dapat diimplementasikan untuk melakukan pengenalan terhadap plat nomor secara real dengan kondisi background yang dinamis. Penelitian ini memberikan alternatif lain dengan melakukan pengenalan karakter plat nomor mobil menggunakan metode connected component analysis dan template matching secara real time menggunakan rekaman video sehingga dapat menyelesaikan permasalahan pengenalan dengan background yang kompleks dan mobil yang bergerak dijalan raya. Hasil pengujian terhadap 17 data video bahwa metode connected component analysis berhasil diterapkan pada proses segmentasi plat secara real time dengan kondisi background yang kompleks dengan waktu tercepat untuk melakukan segmentasi plat yaitu 0,4201 detik dan waktu terlama 0,5618 detik. Sedangkan metode template matching berhasil melakukan proses pengenalan karakter secara real time dengan waktu rata-rata pengenalan 2-4 detik. Dari 110 karakter yang berhasil diekstrak, 95 karakter berhasil dikenali dengan benar, sehingga tingkat keberhasilan pengenalan yaitu 86,36%.

Number plate recognition research in Indonesia is still likely to be implemented in the parking system. Plate segmentation process is performed on a static background (uniform). Number plate recognition can be developed not only on the condition of a static background, but can be developed to recognize license plates of vehicles that crossed the street highway in real time, so it can be implemented to make the introduction of a real license plate with a dynamic background conditions. This study provides another alternative by car number plate character recognition using connected component analysis and template matching in real time using video recordings so that they can solve problems with the introduction of a complex background and a moving car on the road. Test results on 17 video data that the method successfully connected component analysis is applied to the segmentation of the plate in real time with a complex background conditions with the fastest time to perform segmentation of the plate is 0.4201 seconds and the longest time 0.5618 seconds. While the template matching method successfully perform the character recognition process in real time with an average time of the introduction of 2-4 seconds. Of 110 characters successfully extracted, 95 characters successfully detected properly, so the recognition success rate is 86.36%.

Kata Kunci : real time, connected component analysis, template matching