Detail Cantuman Kembali

XML

DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI TANDA NOMORrnKENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMArnCONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN PYTHONrnDAN TENSORFLOW


Pencatatan plat nomor kendaraan di Indonesia pada umumnya masihrnmenggunakan cara konvensional, yaitu dengan mencatat plat nomor kendaraanrnsatu persatu secara manual oleh penjaga parkir atau petugas keamanan yangrnberjaga di tempat tersebut. Seiring dengan pesatnya perkembangan ilmurnpengetahuan dan teknologi saat ini menyebabkan banyak bermunculan inovasirnyang semakin memudahkan manusia untuk melakukan kegiatan sehari-harinya.rnSalah satu yang mengalami perkembangan pesat adalah Pengolahan Citra. Salahrnpegolahan citra adalah Convolutional Neural Network (CNN). Deteksi objekrnConvolutional masih berkembang sebagai teknologi, walaupun metode deteksirnobjeknya lebih hebat. Dengan berkembangnya deteksi objek peneliti inginrnmengetahui bagaimana hasil pendeteksian objek kendaraan bermotor danrnmengetahui model hasil pelatihan pada data gambar untuk identifikasi objekrnkendaraan bermotor menggunakan algoritma convolutional neural network. Hasilrnanalisis menunjukkan bahwa dengan algoritma Convolutional Neural Networkrndidapatkan nilai keakuratan hingga mencapai tingkat akurasi yang sangat tinggirnuntuk melakukan identifikasi objek pada Tanda Nomor Kendaraan Bermotorrn(TNKB).rnKata Kunci : Deep Learning, Convolutional Neural Network, Deteksi Objek,rnTanda Nomor Kendaraan Bermotor, Tensorflow
009 Tau d r.1
NONE
Text Skripsi
Indonesia
STMIK AKAKOM
2018
Yogyakarta
xiv, 46 hlm, ilus; 29 cm
LOADING LIST...
LOADING LIST...