Sistem Monitoring Kendaraan Untuk Mecegah Kendaraan Overload Dan Over Dimensi Pada Kapal

Rianto, Ertansa Rafif (2025) Sistem Monitoring Kendaraan Untuk Mecegah Kendaraan Overload Dan Over Dimensi Pada Kapal. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07111942000006-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2027. Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Transportasi laut memiliki peranan penting di negara kepulauan seperti Indonesia, maka dari itu diperlukan regulasi keselamatan yang ketat untuk mengurangi risiko kecelakaan laut. Pelanggaran Over Dimension Over Load (ODOL), seperti kelebihan muatan kendaraan, tetap menjadi salah satu penyebab utama kecelakaan laut, sering kali terjadi akibat praktik yang bertujuan menghemat biaya dan waktu. Penelitian ini mengusulkan sistem pemantauan kendaraan yang ringkas dan fleksibel untuk mengatasi tantangan ini dengan mengukur beban dan estimasi dimensi kendaraan secara akurat serta identifikasi pelat nomor untuk mempermudah pemantauan agar sesuai dengan regulasi. Sistem ini menggunakan load cell untuk mengukur beban kendaraan dengan presisi pada kendaraan dalam kondisi terkontrol. Pengukuran beban dilakukan dengan konfigurasi dua pelat besi dan satu pelat besi, di mana metode dengan dua plat pada konfigurasi depan memiliki error yang berkisar antara 1,08% hingga 1,28%, namun metode satu pelat juga menunjukkan hasil eror yang berkisar antara 1,23% hingga 1,46% yang menjadi hasil terbaik kedua dengan penghematan peralatan secara signifikan. Untuk estimasi dimensi kendaraan, pemrosesan gambar dengan Computer Vision diterapkan, dengan eror berkisar antara 0,00%–8,86% tergantung pada jenis kendaraan dan kondisi pencahayaan. Sistem ini juga mengintegrasikan pengenalan plat nomor kendaraan yang berhasil mengidentifikasi teks plat nomor dengan skor kepercayaan lebih dari 0,90 dalam kondisi pencahayaan normal, namun menghadapi tantangan dalam kondisi pencahayaan rendah dengan skor kepercayaan turun hingga 0,64 pada beberapa karakter.
=====================================================================================================================================
Marine transportation plays an important role in an archipelagic country like Indonesia, necessitating strict safety regulations to reduce the risk of marine accidents. Over Dimension Over Load (ODOL) violations, such as overloading vehicles, remain a significant contributor to maritime accidents, often caused by practices aimed at reducing costs and time. This study proposes a compact and portable vehicle monitoring system to address these challenges by accurately measuring vehicle loads and dimensions with identification of plate number to ensure compliance with ship capacity regulations. Load measurement was carried out with a configuration of two iron plates and one iron plate, where the method with two plates in the front configuration had an error ranging from 1.08% to 1.28%, but the one plate method also showed error results ranging from 1.23% to 1.46% which was the second-best result with significantly reduced equipment requirements. To estimate vehicle dimensions, Computer Vision techniques were applied, achieving an error range of 0.00%–8.86% depending on the vehicle type and lighting conditions. The system also incorporates license plate recognition, which successfully identified license plate texts with confidence scores exceeding 0.90 under normal lighting conditions but faced challenges in low-light scenarios, with confidence dropping to 0.64 for some characters.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Sistem Pemantauan, Sensor Beban, Computer Vision, Pengenalan Plat Nomor, Pencegahan Kelebihan Muatan, Monitoring System, Weight Sensor, Computer Vision, License Plate Recognition, Overloading Prevention
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7871.674 Detectors. Sensors T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7882.P3 Pattern recognition systems
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Ertansa Rafif Rianto
Date Deposited:	22 Jan 2025 01:57
Last Modified:	22 Jan 2025 01:57
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/116516

Actions (login required)

View Item