Pencarian slot parkir yang kosong telah menjadi salah satu masalah yang dihadapi masyarakat, terutama pada jam-jam sibuk di kota-kota besar. Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi image processing telah berkembang pesat dan membantu menyelesaikan berbagai masalah, termasuk deteksi ketersediaan slot parkir.
Prototipe Deteksi Ketersediaan Slot Parkir Berbasis YOLOv5 dan Image Stitching
Studi ini mengusulkan prototipe deteksi ketersediaan slot parkir berbasis You Only Look Once version 5 (YOLOv5) dan image stitching. Metode YOLOv5 dapat mengklasifikasi slot parkir yang kosong atau terisi mobil dan menunjukkan letaknya dalam citra.
Metode
Studi ini menggunakan dataset CNRPark, yang terdiri dari citra kamera CCTV dari dua kamera yang overlap. Dataset tersebut dibagi menjadi data latih dan data validasi. Langkah pertama adalah membuat ground truth pada data tersebut, kemudian dilakukan augmentasi geometri pada data latih dan data validasi.
Selanjutnya, dataset di-training menggunakan enam konfigurasi YOLOv5 yang berbeda. Bobot yang didapatkan digunakan untuk proses testing. Data uji yang terdiri dari dua kamera overlap dideteksi area overlap-nya menggunakan beberapa metode Image Stitching, yaitu ORB, BRISK, dan AKAZE.
Hasil
Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi ketersediaan slot parkir dengan skor mAP terbaik sebesar 95,3% pada pasangan Kamera 1 dan Kamera 2, serta 94,2% pada pasangan Kamera 3 dan Kamera 4.
Kesimpulan
Studi ini menunjukkan bahwa teknologi image processing dapat membantu menyelesaikan masalah deteksi ketersediaan slot parkir. Prototipe yang diusulkan dalam penelitian ini dapat menjadi acuan bagi pengembangan sistem deteksi ketersediaan slot parkir yang lebih baik.
Uncontrolled Keywords
- Parking space detection
- YOLO
- Image Stitching
- Overlapping camera
- Deteksi slot parkir
- YOLO
- Kamera overlap
- Image stitching