top of page
  • Nodeflux

Cara Kerja ETLE dengan Computer Vision

Updated: Aug 15, 2023



Dalam era digital ini, teknologi semakin berkembang dengan pesatnya. Salah satu perkembangan teknologi yang menarik adalah penggunaan computer vision dalam Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE). ETLE merupakan sebuah teknologi yang digunakan untuk mencatat pelanggaran lalu lintas secara elektronik guna mendukung keamanan, ketertiban, dan keselamatan dalam berlalu lintas. Dalam artikel ini, kita akan membahas cara kerja ETLE dengan menggunakan computer vision.


Cara Kerja ETLE


Pengenalan Plat Nomor Kendaraan

Salah satu komponen penting dalam sistem ETLE adalah pengenalan plat nomor kendaraan. Pada awalnya, ETLE menggunakan kamera yang terpasang di titik pengawasan tertentu, seperti kendaraan-kendaraan patroli atau jalan raya untuk merekam gambar kendaraan yang melintas. Gambar yang diambil oleh kamera kemudian diproses menggunakan teknologi computer vision untuk mengidentifikasi dan mengekstrak plat nomor kendaraan.


Pre-processing Gambar

Sebelum melakukan pengenalan plat nomor, gambar yang diambil perlu melalui tahap pre-processing. Tahap ini melibatkan pemrosesan gambar untuk memastikan kualitasnya optimal dan memudahkan proses pengenalan plat nomor. Beberapa teknik pre-processing yang umum digunakan di antaranya, cropping, pengaturan kontras, peningkatan kecerahan, dan penghapusan noise.


Segmentasi Plat Nomor

Setelah pre-processing, gambar dipisahkan menjadi beberapa bagian untuk mendapatkan area yang berisi plat nomor. Pada tahap ini, algoritma computer vision digunakan untuk mengidentifikasi dan mengisolasi area plat nomor dari gambar secara akurat. Teknik segmentasi seperti pemrosesan citra berbasis filter, deteksi tepi, dan thresholding digunakan untuk mencapai hal ini.


Pengenalan Karakter

Setelah plat nomor berhasil di-segmentasi, tahap berikutnya adalah pengenalan karakter. Dalam tahap ini, computer vision menggunakan algoritma pengenalan karakter optik OCR (Optical Character Recognition) untuk mengidentifikasi dan membaca karakter pada plat nomor kendaraan. Algoritma ini telah melalui pelatihan menggunakan ribuan sampel plat nomor untuk mengoptimalkan pengenalan karakter yang akurat.


Perbandingan dengan Database Pelanggaran

Setelah karakter plat nomor berhasil diidentifikasi, sistem ETLE akan membandingkan hasil pengenalan karakter dengan database pelanggaran lalu lintas yang tersimpan. Database ini berisi informasi tentang pelanggaran lalu lintas, termasuk nomor plat kendaraan yang terdaftar sebagai pelanggar. Jika karakter plat nomor cocok dengan entri dalam database, maka sistem ETLE akan mengidentifikasi kendaraan sebagai pelanggar.


Mengambil Bukti dan Pengiriman Informasi

Jika sebuah kendaraan diidentifikasi sebagai pelanggar, maka sistem ETLE akan mengambil bukti dalam bentuk gambar dan data terkait, seperti tanggal, waktu, dan lokasi pelanggaran. Informasi ini kemudian dapat digunakan sebagai bukti untuk penindakan lebih lanjut, seperti pengiriman surat tilang ke alamat terdaftar pemilik kendaraan.


Keuntungan dari penggunaan ETLE dengan computer vision adalah efisiensi dan akurasi dalam deteksi pelanggaran lalu lintas. Proses yang dilakukan secara otomatis dan cepat, serta minim pengaruh manusia, mengurangi risiko kesalahan identifikasi dan memberikan keadilan dalam penegakan hukum lalu lintas. Akan tetapi, tetap diperlukan pengawasan dan pengujian yang ketat untuk memastikan sistem ETLE beroperasi dengan baik dan adil bagi semua pengguna jalan raya.


Secara keseluruhan, ETLE dengan computer vision telah membawa perubahan signifikan dalam penegakan hukum lalu lintas. Dengan kemampuan untuk mendeteksi pelanggaran dengan akurat dan memberikan bukti yang kuat, ETLE berpotensi meningkatkan kepatuhan terhadap peraturan lalu lintas dan meningkatkan keamanan jalan raya secara keseluruhan.



Artikel menarik lainnya:

Kommentare


bottom of page