Optimalisasi Deteksi Slot Menggunakan Teknik Deteksi Objek Canggih untuk Solusi Parkir Cerdas

Abstrak

Seiring dengan meningkatnya populasi global, permintaan akan kendaraan pribadi dan ruang parkir juga meningkat, menjadikan parkir sebagai tantangan perkotaan yang terus-menerus. Menemukan tempat parkir kosong adalah perjuangan umum bagi pengemudi, terutama pada jam sibuk ketika banyak orang mencari secara bersamaan. Situasi ini mengakibatkan beberapa konsekuensi negatif, termasuk peningkatan polusi, kemacetan lalu lintas, risiko kecelakaan yang lebih tinggi, pemborosan bahan bakar dan waktu, serta meningkatnya frustrasi pengemudi. Untuk mengatasi masalah ini, sistem parkir cerdas dapat secara otomatis mendeteksi ruang yang tersedia dan memandu pengemudi ke tempat kosong terdekat secara efisien. Dalam penelitian ini, kami menyelidiki teknik deteksi objek untuk mengidentifikasi slot parkir yang tersedia, memeriksa ruang kosong dan terisi, serta mengeksplorasi bagaimana visi komputer, pembelajaran mendalam, dan kecerdasan buatan dapat meningkatkan manajemen parkir yang cerdas. Metode seperti deteksi garis kuning, inferensi tempat parkir otomatis, deteksi mobil berbasis You Only Look Once (YOLO), dan visualisasi analisis langsung digunakan dalam studi ini, sementara dataset PKLot digunakan untuk pelatihan dan pengujian. Pendekatan yang diusulkan mencapai akurasi pengujian 99,48%, presisi 99,86%, recall 99,89%, dan skor-F1 99,87% dengan menggunakan 10% gambar dari dataset PKLot. Selain itu, model mencapai akurasi 99%, presisi 97,86%, recall 98,04%, dan skor-F1 98% ketika divalidasi pada segmen video waktu nyata dari area parkir lokal.

Kata Kunci

• sistem parkir cerdas
• pembelajaran mendalam
• kecerdasan buatan
• visi komputer
• deteksi objek
• You Only Look Once (YOLO)
• manajemen parkir