Kursus/Jasa YOLO | Implementasi YOLO dalam Sistem Otomatisasi Perparkiran untuk Deteksi Pelat Nomor Kendaraan secara Real-Time

Silabus Implementasi YOLO dalam Sistem Otomatisasi Perparkiran untuk Deteksi Pelat Nomor Kendaraan secara Real-Time

Session 1-5: Pengenalan dan Persiapan Lingkungan

1. Session 1:
   • Pengenalan Sistem Otomatisasi Perparkiran.
   • Pemahaman tentang YOLO (You Only Look Once) sebagai algoritma deteksi objek.
   • Penjelasan arsitektur YOLO dan bagaimana YOLO bekerja.
   • Instalasi dan konfigurasi Python, OpenCV, dan perpustakaan pendukung.
2. Session 2:
   • Pengenalan tentang dataset pelat nomor kendaraan.
   • Pengumpulan dataset: Memilih dataset yang sesuai atau membuat dataset kustom.
   • Teknik pelabelan dataset menggunakan tool seperti LabelImg.
3. Session 3:
   • Penjelasan tentang format data YOLO (file .txt dan .names).
   • Konversi dataset ke format YOLO.
   • Pembagian dataset untuk training dan testing.
4. Session 4:
   • Pengenalan tentang framework YOLO (Darknet, YOLOv5).
   • Instalasi dan konfigurasi framework YOLO.
   • Persiapan file konfigurasi YOLO (cfg, data, dan weights).
5. Session 5:
   • Penjelasan tentang transfer learning dan pre-trained model.
   • Implementasi transfer learning pada YOLO menggunakan model pre-trained.

---

Session 6-10: Training Model YOLO

6. Session 6:
   • Penjelasan hyperparameter pada YOLO.
   • Pemilihan dan penyesuaian hyperparameter untuk deteksi pelat nomor.
7. Session 7:
   • Menyiapkan file konfigurasi dan command untuk training YOLO.
   • Memulai proses training model YOLO.
8. Session 8:
   • Monitoring dan evaluasi training (melihat loss dan mAP).
   • Teknik troubleshooting saat training mengalami masalah.
9. Session 9:
   • Penggunaan TensorBoard untuk visualisasi hasil training.
   • Memperbaiki kesalahan deteksi dengan augmentasi data.
10. Session 10:
    • Menyimpan model yang sudah terlatih.
    • Evaluasi model dengan dataset testing.

---

Session 11-15: Implementasi Deteksi Pelat Nomor dengan YOLO

11. Session 11:
    • Implementasi model YOLO untuk deteksi pelat nomor pada video.
    • Penggunaan OpenCV untuk pemrosesan video.
12. Session 12:
    • Menampilkan bounding box dan confidence score pada hasil deteksi.
    • Teknik filtering hasil deteksi berdasarkan threshold confidence.
13. Session 13:
    • Implementasi multi-frame detection untuk meningkatkan akurasi deteksi.
    • Penanganan false positive dan false negative.
14. Session 14:
    • Penerapan non-maximum suppression (NMS) untuk menghilangkan duplikasi deteksi.
    • Penjelasan tentang Intersection over Union (IoU).
15. Session 15:
    • Mengintegrasikan model deteksi pelat nomor dengan sistem otomasi perparkiran.
    • Implementasi deteksi real-time menggunakan kamera CCTV.

---

Session 16-20: Ekstraksi Teks Pelat Nomor

16. Session 16:
    • Penggunaan Tesseract OCR untuk ekstraksi teks dari gambar pelat nomor.
    • Instalasi dan konfigurasi Tesseract OCR di Python.
17. Session 17:
    • Pemrosesan gambar pelat nomor untuk meningkatkan akurasi OCR.
    • Teknik preprocessing seperti thresholding dan cropping.
18. Session 18:
    • Integrasi YOLO dengan Tesseract untuk ekstraksi teks secara otomatis.
    • Menangani kasus OCR error dan teknik cleaning data teks.
19. Session 19:
    • Implementasi pipeline lengkap: deteksi pelat nomor dan ekstraksi teks.
    • Uji coba pipeline pada berbagai kondisi (siang, malam, kondisi hujan).
20. Session 20:
    • Optimasi pipeline untuk mempercepat deteksi dan ekstraksi teks.
    • Implementasi multi-threading untuk meningkatkan performa sistem.

---

Session 21-25: Integrasi dengan Sistem Otomasi Perparkiran

21. Session 21:
    • Pengenalan tentang sistem manajemen perparkiran otomatis.
    • Mengintegrasikan sistem deteksi pelat nomor dengan sistem perparkiran.
22. Session 22:
    • Implementasi API untuk komunikasi antara sistem deteksi pelat nomor dan sistem manajemen parkir.
    • Menggunakan Flask/Django untuk pengembangan API.
23. Session 23:
    • Implementasi database untuk menyimpan data kendaraan (pelat nomor, waktu masuk/keluar, dll).
    • Pemilihan database (MySQL, SQLite) dan struktur tabel yang sesuai.
24. Session 24:
    • Integrasi API deteksi pelat nomor dengan database.
    • Penyimpanan data deteksi dan pengelolaan data parkir secara otomatis.
25. Session 25:
    • Membuat dashboard monitoring untuk sistem perparkiran.
    • Menampilkan data kendaraan, waktu parkir, dan analisis statistik.

---

Session 26-30: Pengujian dan Optimalisasi Sistem

26. Session 26:
    • Pengujian sistem deteksi pelat nomor pada berbagai kondisi nyata.
    • Uji coba performa sistem pada berbagai jenis kamera dan resolusi.
27. Session 27:
    • Analisis akurasi sistem menggunakan metrik evaluasi (Precision, Recall, F1-Score).
    • Identifikasi dan solusi untuk kesalahan deteksi.
28. Session 28:
    • Optimalisasi model YOLO untuk perangkat keras terbatas (Raspberry Pi, Jetson Nano).
    • Implementasi model ringan seperti YOLOv5-nano untuk perangkat IoT.
29. Session 29:
    • Teknik kompresi model untuk mempercepat inferensi (pruning, quantization).
    • Implementasi kompresi model dan uji performa setelah kompresi.
30. Session 30:
    • Penggunaan GPU dan TPU untuk mempercepat inferensi.
    • Konfigurasi sistem untuk menggunakan perangkat keras akselerasi.

---

Session 31-35: Pengembangan Aplikasi Front-End

31. Session 31:
    • Pengenalan framework front-end untuk pengembangan UI sistem perparkiran.
    • Instalasi dan konfigurasi framework seperti React atau Angular.
32. Session 32:
    • Pembuatan UI dasar untuk sistem perparkiran.
    • Menampilkan informasi deteksi pelat nomor dan status parkir.
33. Session 33:
    • Penggunaan Chart.js atau D3.js untuk visualisasi data parkir.
    • Menampilkan statistik kendaraan masuk dan keluar.
34. Session 34:
    • Implementasi fitur pencarian data pelat nomor di database.
    • Menampilkan histori kendaraan berdasarkan pelat nomor.
35. Session 35:
    • Pengembangan fitur notifikasi otomatis untuk kendaraan tertentu.
    • Implementasi push notification atau email untuk notifikasi.

---

Session 36-40: Deployment dan Pemeliharaan Sistem

36. Session 36:
    • Persiapan untuk deployment sistem di server lokal atau cloud.
    • Penjelasan tentang containerization menggunakan Docker.
37. Session 37:
    • Deployment sistem deteksi pelat nomor di cloud menggunakan AWS atau Google Cloud.
    • Konfigurasi server dan penyimpanan data di cloud.
38. Session 38:
    • Implementasi sistem backup dan pemeliharaan database.
    • Teknik optimasi database untuk performa tinggi.
39. Session 39:
    • Pengujian akhir dan validasi seluruh sistem.
    • Penanganan masalah dan bug fixing.
40. Session 40:
    • Dokumentasi akhir dan penyusunan laporan.
    • Presentasi hasil akhir sistem otomasi perparkiran dengan deteksi pelat nomor real-time.

---

Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang implementasi YOLO dalam sistem otomasi perparkiran, mulai dari persiapan hingga deployment sistem yang komprehensif.