Implementasi dan Pengembangan Sistem Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Secara Otomatis Menggunakan Yolo v5 dan Google Vision OCR

Abstract

Pengenalan Plat Nomor Otomatis (Automatic License Plate Recognition/ALPR) merupakan teknologi penting dalam berbagai aplikasi, seperti pengawasan lalu lintas, kontrol akses, dan sistem pembayaran otomatis. Penelitian ini mengembangkan sistem ALPR yang menggabungkan model deteksi objek YOLOv5 dan teknologi Optical Character Recognition (OCR) berbasis Google Vision. Dataset yang digunakan terdiri dari 5.564 citra plat nomor kendaraan Indonesia, yang telah melalui proses augmentasi untuk meningkatkan keragaman data dan ketahanan model terhadap variasi pencahayaan, sudut pandang, dan kondisi cuaca. YOLOv5 digunakan untuk mendeteksi posisi plat nomor, sedangkan Google Vision OCR digunakan untuk mengenali karakter plat nomor secara lebih akurat. Hasil deteksi plat nomor yang valid disimpan dalam database MySQL guna mendukung efisiensi pengelolaan data. Berdasarkan pengujian pada data uji yang belum pernah dilihat oleh model, sistem ini menunjukkan tingkat akurasi tinggi dalam deteksi dan pengenalan plat nomor, dengan kecepatan pemrosesan yang memenuhi kebutuhan aplikasi real-time. Sistem yang diusulkan mampu mengatasi tantangan deteksi dalam kondisi lingkungan yang dinamis dan kompleks, serta memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan metode konvensional.