SISTEM DETEKSI DAN PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN YOLOv11 DAN PADDLEOCR
(1) Universitas Muhammadiyah Semarang
(2) Universitas Muhammadiyah Semarang
(3) Universitas Muhammadiyah Semarang
(4) Universitas Muhammadiyah Semarang
(5) Universitas Muhammadiyah Semarang
(*) Corresponding Author
Abstract
Penelitian ini mengembangkan sistem Automatic License Plate Recognition (ALPR) terintegrasi untuk mendeteksi, membaca, dan mengidentifikasi asal plat nomor dari sebuah gambar. Dengan memanfaatkan arsitektur deep learning YOLOv11 untuk deteksi objek dan PaddleOCR untuk pengenalan karakter, model dilatih menggunakan 2.926 gambar dari Roboflow Universe dan berhasil mencapai kinerja yang sangat baik dengan mAP50 sebesar 0.883. Sistem ini diimplementasikan sebagai aplikasi web interaktif menggunakan ReactJS dan Flask, yang secara efisien mengekstrak teks plat nomor beserta informasi asal daerahnya, menunjukkan potensi signifikan untuk aplikasi dunia nyata seperti manajemen parkir dn pengawasan lalu lintas.
Full Text:
PDFReferences
Widyadara, M. A. D., & Mulya, M. A. J. (2025). Comparing YOLOv5 and YOLOv8 Performance in Vehicle License Plate Detection. International Journal of Research and Review, 12(2), 8-17. https://doi.org/10.52403/ijrr.20250202
Sasinath D., Surya V., Vaishali U., & Sangeetha C. (2025). SURVEY ON EFFICIENT AUTOMATED NUMBER PLATE RECOGNITION SYSTEM USING YOLOV8 AND PADDLE OCR. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 7(3), 4386-4389. https://www.doi.org/10.56726/IRJMETS69511
Nafis, A., Bora, A., Karn, S., Ali, A., & Trivedi, V. (2025). Automatic Number Plate Recognition using YOLOv11. International Journal of Computer Techniques, 12(3). https://ijctjournal.org/
Wisesa, B. A., Wathan, M. H., Faristasari, E., Duli, S. A. J., Swengkys, B., & Agustin, S. (2025). Vehicle Theft Detection Using YOLO Based on License Plates and Vehicle Ownership. International Journal of Informatics and Computation, 7(1). https://doi.org/10.35842/ijicom
Alharbi, F., Alshahrani, R., Zakariah, M., Aldweesh, A., & Alghamdi, A. A. (2023). YOLO and Blockchain Technology Applied to Intelligent Transportation License Plate Character Recognition for Security. Computers, Materials & Continua, 77(3), 3697-3722. DOI: 10.32604/cmc.2023.040086
Alif, M. A. R. (2024). YOLOV11 FOR VEHICLE DETECTION: ADVANCEMENTS, PERFORMANCE, AND APPLICATIONS IN INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS. arXiv preprint arXiv:2410.22898. https://arxiv.org/abs/2410.22898
Khanam, R., & Hussain, M. (2024). YOLOV11: AN OVERVIEW OF THE KEY ARCHITECTURAL ENHANCEMENTS. arXiv preprint arXiv:2410.17725. https://arxiv.org/abs/2410.17725
Article Metrics
Abstract view : 43 timesPDF - 8 times
DOI: https://doi.org/10.26714/jkti.v3i2.18678
Refbacks
- There are currently no refbacks.
=======================================================================================
Penerbit:
- JKTI | Jurnal Komputer dan Teknologi Informasi
- Program Studi S1 Informatika, Unimus| Universitas Muhammadiyah Semarang
- Sekretariat: Gedung Kuliah Bersama II (GKB II) Lantai 7, Jl. Kedungmundu Raya No 18 Semarang
- email: informatika@unimus.ac.id, Phone: + +62 813 2504 3677
- e-ISSN: 2986-7592
Paper Template: Download
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------