Abstrak—Banyaknya masyarakat yang menggunakan kendaraan  pribadi  berdampak  pada  kebutuhan  masyarakat terhadap area  parkir semakin meningkat,  termasuk  di  kawasan hunian  apartemen.  Keterbatasan  untuk  memperoleh  informasi ketersediaan  slot  parkir  mengakibatkan  pengemudi  kesulitan menemukan lokasi parkir yang tersedia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan  sistem  pemetaan  slot  parkir  yang  efektif  bagi pengelola dan user apartemen dengan menggunakan konfigurasi segmentasi analisis image processing dan MySQL server. Desain sistem bekerja untuk memproses plat kendaraan yang terdeteksi oleh kamera menggunakan segmentasi analisis pengolahan citra. Pemrosesan data menggunakan perangkat Visual Studio sebagai interface yang terhubung dengan MySQL sebagai database server dan  mengaktifkan  visualisasi  slot  dan  lokasi  parkir  melalui aplikasi  Blynk.  Hasil  penelitian  menunjukan  sistem  dapat membaca  plat  kendaraan  yang  terdeteksi  dan  mengirimkan notifikasi ke Blynk untuk menginformasikan status slot dan lokasi parkir  yang  tersedia.  Pengujian  sistem  juga  dilakukan  untuk setiap variasi jarak dan posisi sudut kamera untuk menentukan standar parameter sistem operasi yang baik.
Kata Kunci: Blynk, Image Processing, MySQL, Sistem Parkir
Abstract—The large number of people who use private vehicles has  an  impact  on  increasing  people's  need  for  parking  areas, including  in  residential  apartments.  Limitations  to  getting information on the availability of parking slots result in difficulties for drivers finding available parking locations.  This study aims to develop  an  effective  parking  slot  mapping  system  for  apartment managers and users using the configuration of image processing and MySQL servers. System design works to process vehicle plates recognized  on  camera  using  segmentation  and  analysis  image processing.  Data  processing  uses  a  Visual  Studio  tool  as  an interface  that  is  connected  to  MySQL  as  a  database  server  and activates the visualization of  slots and parking locations through the Blynk apps. The results show that the system can read detected vehicle plates and send notifications to  Blynk apps to inform the slot  status  and  available  parking  locations.  System  testing  was carried  out  for  any  variations  of  distance  and  camera  angle positions  to  determine  the  standard  parameters  for  a  good operating system.
Keywords: Blynk, Image Processing, MySQL, Parking System

## I. P ENDAHULUAN
K EBUTUHAN lokasi  parkir  menjadi  masalah  penting  di perkotaan [1] termasuk area parkir di gedung apartemen karena menyangkut  dengan  kenyamanan  penghuni  yang  memiliki kendaraan. Area parkir yang terbatas membutuhkan pengaturan strategis oleh pengelola apartemen agar area yang tersedia bisa dimanfaatkan  dengan  baik  dan  cukup  untuk  menampung kendaraan milik penghuni.
Umumnya banyak pemetaan smart sistem dan alokasi parkir yang dikembangkan dengan menggunakan berbagai pendekatan  teknologi  termasuk IoT  [2]-[5], machine  learning [6],  [7]  WSN  [8],  [9],  serta  konfigurasi  teknik  dari  teknologi yang  berkembang  [10],  [11].  Meskipun  demikian,  penerapan teknologi  pemetaan  parkir  di  area  apartemen  masih  sangat terbatas yaitu dengan cara memakai tiket atau penggunaan stiker sebagai tanda bahwa kendaraan tersebut merupakan milik dari penghuni unit apartemen. Pada sistem yang saat ini digunakan masih  terdapat  banyak  kekurangan,  antara  lain:  tidak terjaminnya  penghuni  atau  pemilik  kendaraan  mendapatkan slot parkir  karena  area  tersebut  digunakan  oleh  pihak  tamu pendatang atau pengunjung yang sebenarnya bukan merupakan penghuni  unit  apartemen  tersebut.  Hal  tersebut  disebabkan karena kurangnya proses verifikasi dan pengawasan data yang dilakukan  ketika  pemilik  kendaraan  memasuki  area  parkir. Seharusnya,  sistem  dapat  membedakan  antara  pemilik apartemen  dengan  tamu/pengunjung.  Jika  pemilik  apartemen, maka  akan  memperoleh  tempat  parkir  sedangkan  tamu  atau pengunjung tidak diperkenankan untuk menempati tempat area parkir  yang  diperuntukan  bagi  warga  apartemen.  Tamu apartemen  dapat  disediakan  area  parkir  khusus  bagi pengunjung.
Penelitian  sebelumnya  terkait  sistem  pemetaan  area  parkir dengan  pendekatan  pengolahan  citra  diantaranya  telah dilakukan  oleh  Kaarthik,  K,  dkk,  yang  menggunakan  teknik segmetasi image  processing dan platform matlab  [12]. Pemrosesan  citra  gambar  seutuhnya  ditangkap  dari  tampilan body kendaraan. Selain itu, para peneliti lain juga berfokus pada deteksi plat nomor kendaraan menggunakan konfigurasi teknik pengolahan citra [13], [14].
Selanjutnya,  pada  penelitian  ini  akan  diadopsi  teknik segmentasi  dan  analisis image  processing dengan  objek  citra berfokus pada gambar plat nomor kendaraan dan

## Sistem Pemetaan Parkir Menggunakan Teknik Image Processing
Nico Fransisco Utomo 1 , B. Budiana 1 , Adlian Jefiza 1 , dan Fitriyanti Nakul 1,2*
1 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
2 Anggota Persatuan Insinyur Indonesia (PII), Indonesia
* Email: fitriyantinakul@polibatam.ac.id
dikembangkan  dengan  konfigurasi  pemrosesan  data  dengan MySQL server dan visualisasi status dan lokasi pemetaan slot parkir  melalui interface aplikasi  Blynk.  Sistem  ditunjang dengan  perangkat  sensor  ultrasonik  untuk  deteksi  keberadaan kendaraan  dan  otomatisasi  buka  tutup  portal  di  area  parkir gedung.  Sistem  yang  dikembangkan  ini  bertujuan  membantu mengelola  sistem  parkir  di  apartemen  secara  otomatis  mulai dari  deteksi  kendaraan,  deteksi  pelat  nomor  kendaraan, pencocokan  dengan  hak  akses user sesuai database dan notifikasi slot dan  lokasi  parkir.  Dengan  implementasi  sistem ini, penghuni unit apartemen sekaligus pemilik kendaraan dapat memperoleh kemudahan akses lokasi parkir yang tersedia dan hemat  waktu  serta  energi  tanpa  perlu  mengelilingi  tempat parkir.

## II. M ETODE

## A. Perancangan Software
Sistem ini dikembangkan menggunakan beberapa perangkat sebagai  pendukung  proses  kerja  alat  agar  dapat  beroperasi dengan  baik.  Salah  satunya  menggunakan  mikrokontroler sebagai  sarana  prosesor  dari  sistem  tersebut.  Gambar.  1. menunjukkan blok diagram perancangan sistem.
Gambar. 1. Blok diagram perancangan sistem
Kamera dihubungkan dengan port PC atau Laptop, kemudian dikoneksikan  pada  aplikasi  Visual  Studio.  Kamera  berfungsi mendeteksi  gambar  atau  merekam  keadaan  sekitar  pada plat kendaraan. Kamera membaca data dari gambar yang dideteksi kemudian  memproses  data.  Visual  Studio  merupakan penghubung antara kamera dengan program dan server. Server digunakan  sebagai  tempat  menyimpan  data  berupa database plat kendaran.  GUI (Graphical  User  Interface) adalah  sistem antarmuka  yang  digunakan untuk  berinteraksi  dengan  sistem operasi.
Pada  sistem  pemetaan  lahan  parkir  menggunakan image processing ini  terdapat  tiga  alur  kerja  sistem,  yaitu;  (1)  Alur kerja sistem pada perangkat buka tutup portal (Gambar. 2. (A)); (2) Alur kerja sistem  pada kamera (Gambar. 2. (B));  (3) Alur kerja sistem pada server (Gambar. 3).
Alur kerja perangkat (Gambar. 2 (A)) pada sistem pemetaan lahan  parkir  menggunakan image  processing dimulai  dengan inisialiasi  alat  dalam  keadaan  status ready ,  sensor  ultrasonik akan  bekerja  mendeteksi  keberadaan  objek  yang  ada didepannya, jika objek tidak terdeteksi maka akan kembali ke
status ready dan  jika  objek  terdeteksi  maka  kamera  akan membaca objek plat kendaraan, selanjutnya menentukan lokasi parkir yang sudah disediakan. Jika kamera tidak dapat membaca objek plat kendaraan,  maka  kembali  pada  status  inisialisasi. Setelah  sistem  menentukan  lokasi  parkir  yang  tersedia,  maka portal terbuka dan pengendara bisa memarkirkan kendaraannya pada tempat yang sudah ditentukan.
Gambar. 2. Alur kerja perangkat (A); dan Kamera (B) pada  sistem pemetaan parkir
Selanjutnya,  sistem  kerja  pada  kamera  (Gambar.  2. (B))  yang  difungsikan  untuk  membaca plat kendaraan  yang terdeteksi  oleh  sensor  ultrasonik,  akan  beroperasi  dengan kondisi  awal  yaitu  posisi  kamera  dalam  keadaan standby , setelah itu kamera akan membaca objek plat kendaraan yang ada di depannya, jika objek tidak terbaca oleh kamera maka akan kembali pada posisi kamera stand by dan jika objek terdeteksi maka  kamera  akan  mengambil  data  pada plat kendaraan tersebut  kemudian  mengecek  apakah plat kendaraan  tersebut sudah terdaftar di server, jika tidak terdaftar maka kembali pada inisialiasi kamera stand  by . Setelah mengecek plat kendaraan terdaftar  di  server,  maka  kamera  akan  mengambil  data plat kendaraan tersebut.
Gambar.  3.  menunjukkan  alur  kerja  dari database server sistem pemetaan lahan parkir menggunakan image processing . Alur  kerja  pada database server  ini  berfungsi  untuk mengurutkan  proses  kerja  dari  MySQL  server.  Data  yang dikirimkan  melalui  Visual  Studio  akan  dicek  oleh  MySQL server  untuk  memeriksa  kembali  apakah plat atau  data  yang dikirimkan  sudah  terdaftar  di database atau  belum,  sehingga dapat  memilah  data plat penghuni  apartemen  dan  tamu apartemen.  Setelah  data plat terverifikasi  oleh  server  maka aplikasi  Blynk  akan  menampilkan slot parkir  yang  tersedia untuk  penghuni  apartemen  dan  tamu  apartemen.  Aplikasi Blynk  secara default tidak  terhubung  ke  MySQL,  sehingga untuk  menghubungkan  antara  Blynk  dan  MySQL  adalah dengan meng- upload data Blynk pada arduino ke
mikrokontroler  yang  sudah  terhubung  ke  Visual  Studio, kemudian  Visual  Studio  yang  sudah  terhubung  ke  MySQL akan  membaca  data  Blynk  yang  sudah  di upload ,  setelah  itu Visual  Studio  akan  membaca  data  Blynk  dengan  MySQL server.
Gambar. 3. Flowchart database server

## B. Perancangan Electrikal Wiring
Pada  perangkat  keras  sistem,  digunakan  komponen- komponen elektronika utama antara lain:  Arduino Mega2560, Kamera Webcam ,  Sensor  Ultrasonik,  Motor  Servo,  Kabel Jumper,  Laptop,  Wifi  Module,  dan Step  Down  Power  Supply Modul.  Beberapa  perangkat  keras  yang  dihubungkan  pada mikrokontroler sebagai tempat proses dan pengolahan data dari alat ditunjukkan pada Gambar. 4.
Gambar. 4. Perancangan wiring elektrikal
1) Module Wifi ESP8266;
a. Pin Vin dihubungkan ke pin 3.3 V.
b. Pin GND dihubungkan ke pin GND
Arduino.
c. Pin TX dihubungkan ke pin RX serial1 Arduino.
d. Pin RX dihubungkan ke pin TW serial1
Arduino.
2) Sensor Ultrasonic;
a. Pin Vin dihubungkan ke pin 5.0 V.
b. Pin GND dihubungkan ke pin GND Arduino
c. Pin Trig dihubungkan ke beberapa pin seperti digambar. d. Pin Echo dihubungkan ke beberapa pin seperti pada Gambar. 4. 3) Buzzer; a. Pin positif dihubungkan ke pin Analog A1 Arduino. b. Pin negatif dihubungkan ke pin Analog D1
4) Servo;
a. Pin Signal dihubungkan ke beberapa pin seperti pada gambar. b. Pin Vin dihubungkan ke pin 5.0 V.
c. Pin GND dihubungkan ke pin GND Arduino.

## C. Perancangan Skema Uji Pemetaan Lahan Parkir
Dalam pengujian sistem, digunakan skema pemetaan lahan parkir seperti ditunjukkan pada Gambar. 5. Skema uji lahan didesain terdiri dari Lot A dan Lot B.

## Gambar. 5. Skema pemetaan lahan parkir
Keterangan:
1) Lot  A:  Terdapat  3 slot parkir  yaitu  A1  kondisi  merah  menandakan slot parkir  telah  terisi  oleh  kendaraan,  A2  dan  A3  kondisi  hijau menandakan slot parkir masih kosong.
2) Lot B: Terdapat 3 slot parkir yaitu B1 dan B3 kondisi hijau menandakan slot parkir masih kosong, dan B2 kondisi merah menandakan slot parkir telah terisi oleh kendaraan.

## D. Interface Blynk
Penggunaan aplikasi  Blynk  pada  sistem  ini  diperuntukkan
sebagai notifikasi slot parkir kepada pengguna, yaitu penghuni apartemen  maupun  tamu.  Pada  aplikasi  Blynk  terdapat beberapa fitur yang dapat digunakan sesuai fungsi dari program yang dibuat (Gambar. 6).
Gambar. 6. Tampilan blynk saat kondisi parkiran kosong
Pada  TAB  1  di  Gambar.  6.  hasil  yang  ditampilkan  adalah parkiran kosong yang menandakan bahwa parkiran belum terisi oleh  kendaraan  penghuni apartemen,  pada TAB  2  hasil  yang ditampilkan adalah basement kosong yang menandakan bahwa parkiran belum terisi oleh kendaraan tamu apartemen.

## E. Teknik Pengolahan Analisis Citra
Pengolahan  citra  gambar  menggunakan  teknik  segmentasi analisis  citra  gambar.  Teknik  segmentasi  berfungsi  untuk melokalisasi objek [12]-[15], dan analisis citra ditujukan untuk menghitung  besaran  kuantitatif  dari  citra  untuk  menghasilkan deskripsinya.
Gambar. 7. Flowchart segmentasi citra Gambar. 8. Proses analisis segmentasi citra
Gambar. 7. menunjukkan langkah-langkah proses segmentasi gambar yang digunakan untuk mengidentifikasi dan menampilkan hasil pemrosesan citra.  Diawali dengan capture awal  objek  kemudian  masuk  ke  bagian  tampilan capture original  objek,  setelah  objek  original  diperoleh  maka  sistem akan  mengidentifikasi  nomor plat di  gambar,  selanjutnya sistem  akan  mengambil  karakter  dari  nomor plat yang  sudah
tertangkap  dan  masuk  ke  proses  pengenalan  karakter  proses ekstraksi,  langkah  berikutnya  sistem  akan  melakukan  proses teknik thresholding atau  proses  penentuan  nilai  pada  citra digital, dan terakhir sistem akan menampilkan hasil akhir dari proses segmentasi citra.
Gambar. 8. merupakan proses segmentasi analisis citra yang dilakukan  untuk  mendapatkan  deskripsi  dari  suatu  objek  dan untuk melokalisasikan objek yang diinginkan dari sekelilingnya. Kamera akan mendeteksi objek atau gambar asli plat kendaraan,  kemudian  disegmentasi  menggunakan  teknik analisis  citra  untuk  mendapatkan  besaran  kuantitatif  dan menghasilkan deskripsi dari objek, setelah diproses maka dari hasil segmentasi  akan menampilkan deskripsi  berupa karakter yang ada nomor plat kendaraan [16].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil Pengujian Deteksi Plat Kendaraan
Hasil pengujian plat kendaraan yang dideteksi oleh kamera, telah  diproses  sistem  untuk  mengelola  citra  pada gambar  dan menampilkan  hasil  berupa  deskripsi plat kendaraan.  Pada Gambar. 9.
Gambar. 9. Hasil deteksi plat kendaraan
Sistem  pengolahan  citra  mengubah  gambar  dengan plat nomor kendaraan B1042PJ menjadi deskripsi. Pada license plat data  dapat  dijelaskan  bahwa  nama  Dina  dengan plat nomor kendaraan  B1042PJ  sudah  terdaftar  di parking  lot A1  dan penghuni Apartment Number A2. Pada pengujian deteksi plat kendaraan ini sistem masih menggunakan rancangan prototipe , sehingga  proses  pembacaan plat masih  menggunakan  hasil capture plat kendaraan berupa foto.

## B. Hasil Uji Sample
Pengujian sistem dilakukan untuk mendeteksi plat kendaraan dengan  menggunakan  parameter  jarak  dan  sudut  kemiringan kamera terhadap objek ( plat kendaraan). Terdapat 6 (enam) plat kendaraan  sebagai  sampel.    Uji sample yang  digunakan  yaitu small sample , terhadap ke-6 sample nomor plat kendaraan yang berbeda, masing-masing dengan jarak uji deteksi 1 cm sampai 30 cm, dan sudut kemiringan kamera dari 0 derajat, 45 derajat, 90 derajat, 135 derajat, dan 180 derajat.

## 1) Pengujian Jarak
Tabel 1 menunjukan hasil pengujian small sampel dilakukan
dengan  jarak  terkecil  dari  1  cm  sampai  dengan  30  cm. Plat BP6704WJF hanya terdeteksi sampai jarak terjauh yaitu 25 cm, sedangkan Plat D1541ACF, B6501SGD, B1042PJ, B9320VUA,  dan  B144DAB  masih  dapat  terdeteksi  sampai jarak  30  cm  dengan  hasil  deteksi  yang  konsisten.  Perbedaan perubahan  hasil  jarak  minimum  yang  dideteksi  pada  masing- masing  sampel  uji  kendaraan  karena  dipengaruhi  pada intensitas cahaya sekitar.
Gambar. 10. Hasil uji pembacaan data sampel dengan variasi jarak

## 2) Pengujian Sudut Kemiringan Kamera
Representasi  sudut  kemiringan  kamera  untuk  pengujian diilustrasikan  pada  Gambar.  11.  dengan  Sudut  kemiringan  0 derajat sampai dengan 180 derajat.
Pengujian sampel dilakukan dengan jarak terkecil dari 1 cm sampai  dengan  30  cm  dan  sudut  kemiringan  kamera  dari  0 derajat,  45  derajat,  90  derajat,  135  derajat,  dan  180  derajat (Gambar.  12.).  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  sudut  0 derajat dari jarak 1 cm sampai 30 cm tidak dapat dideteksi oleh kamera, pada sudut 45 derajat jarak yang dapat dideteksi oleh kamera yaitu 11 cm sampai dengan 26 cm, sudut 90 derajat jarak yang dapat dideteksi oleh kamera yaitu 10 cm sampai dengan 27 cm, sudut 135 derajat jarak yang dapat dideteksi oleh kamera yaitu 3 cm sampai dengan 19 cm, dan sudut 180 derajat tidak dapat  dideteksi  oleh  kamera  pada  jarak  1  cm  sampai  30  cm. Berdasarkan hasil tersebut diperoleh bahwa sudut 0 derajat dan 180 derajat tidak dapat  dideteksi  oleh kamera dari  jarak 1 cm sampai dengan 30 cm.

## Gambar. 11. Ilustrasi sudut Kemiringan Kamera
Gambar. 12. Hasil uji dengan variasi sudut kemiringan kamera

## 3) Pengujian Waktu Pembacaan Data
Sebagai  informasi  pendukung,  kecepatan  proses  performa sistem  dari  indikator  waktu  pembacaan  data  dilakukan pengujian dengan menggunakan small sample (jarak deteksi, 1 cm – 30 cm) dan large sample (jarak deteksi, 31 cm – 60 cm). Hasil perbandingan rata-rata waktu perdetik plat kendaraan yang  terdeteksi  oleh  kamera  (Gambar.  13.),  diperoleh  bahwa pada plat BP6703WJF  jumlah  rata-rata  secara  keseluruhan pembacaan  data plat kendaraan  yaitu  1.98  detik, plat D1541ACF  2.38  detik, plat B6501SGD  2.28  detik, plat B1042PJ  2.52  detik, plat B9320VUA  2.45  detik,  dan plat B144DAB  2.25  detik.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa pembacaan data plat tercepat yaitu BP6703WJF dengan waktu 1.98 detik, dan terlama yaitu B1042PJ dengan waktu 2.52 detik. Dengan demikian total rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk pembacaan  data  adalah  2.31  detik.  Durasi  ini  tergolong  cepat dalam proses performa kerja sistem.
Gambar. 13. Grafik rata-rata waktu pembacaan data
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  pengujian  sistem maka  selanjutnya  sistem  dapat  distandarisasi  dengan  kriteria berdasarkan parameter uji (Gambar. 14.) yang meliputi kriteria jarak dan sudut kemiringan kamera terhadap kendaraan ( plat ), standar kecukupan intensitas cahaya, dan resolusi kamera yang digunakan.  Parameter  ini  menjadi  referensi  untuk  iterasi program  pengembangan  pengoperasian  sistem  ke  depannya sehingga performa kerja sistem dapat menampilkan hasil yang sesuai dengan perintah. Dari hasil pendeteksian, diperoleh rata- rata tingkat akurasi mencapai 63 %.
Gambar. 14. Kriteria pengoperasian sistem pemetaan parkir

## C. Hasil Tampilan Notifikasi pada Blynk
Contoh    hasil  tampilan  aplikasi  Blynk  untuk  pemetaan sistem parkir ditunjukkan pada Gambar. 15. Pada TAB 1 hasil yang  ditampilkan  adalah  parkiran slot 2  terisi  yang menandakan bahwa 2 slot parkiran penghuni apartemen sudah terisi  2 slot , sehingga tersisa 1 slot yang masih  kosong. Pada TAB  2  hasil  yang  ditampilkan  adalah basement  slot 2  terisi yang menandakan bahwa 2 slot parkiran tamu apartemen sudah terisi, sehingga tersisa 1 slot yang masih kosong.
Gambar. 15. Tampilan Blynk kondisi saat slot parkiran dan basement terisi 2 slot

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  pemetaan  parkir  menggunakan  teknik  analisis pengolahan  citra  dari  pengenalan plat kendaraan  yang terdeteksi  telah  berhasil  dikembangkan.  Sistem  ini  mampu memproses informasi terkait ketersediaan lokasi parkir di area apartemen  sehingga  dapat  diketahui  penghuni  tanpa  harus mengelilingi area parkir. Data yang dikirimkan melalui Visual Studio  dicek  dan  diverifikasi  dengan database oleh  MySQL server sehingga  sistem  dapat  beroperasi  memilah  data plat penghuni  apartemen  dan  tamu  apartemen  untuk  proses program  pemetaan  posisi  parkir.  Informasi  kapasitas  dan ketersediaan  tempat  dan slot parkir  tertampilkan  dan ternotifikasi  melalui  aplikasi  Blynk  yang  digunakan user . Sistem  juga  beroperasi  dilengkapi  dengan  akses  masuk otomatis buka tutup portal area gedung apartemen berdasarkan hasil deteksi sensor ultrasonik. Kriteria standar pengoperasian yang  ditetapkan  dari  hasil  uji  untuk  standar  target  parameter jarak, sudut kemiringan, resolusi kamera dan intensitas cahaya pada  area  sekitar  sangat  mempengaruhi  stabilitas  performa kerja sistem.

## R EFERENSI
[1] A. Fahim, M. Hasan, and M. A. Chowdhury, “Smart parking systems: comprehensive review based on various aspects,” Heliyon , vol. 7, no. 5, p. e07050, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07050.
[2] D.  Ashok,  A. Tiwari,  and  V. Jirge,  “Smart  Parking  System  using  IoT Technology,” in 2020 International Conference on Emerging Trends in Information Technology and Engineering (ic-ETITE) , 2020, pp. 1–7. doi: 10.1109/ic-ETITE47903.2020.457.
[3] G. Ali et al. , “IoT Based Smart Parking System Using Deep Long Short Memory  Network,” Electronics ,  vol.  9,  no.  10,  2020,  doi: 10.3390/electronics9101696.
[4] M.  M.  Abdellatif,  N.  H.  Elshabasy,  A.  E.  Elashmawy,  and  M. AbdelRaheem, “A low cost IoT-based Arabic license plat e recognition model for smart parking systems,” Ain Shams Eng. J. , vol. 14, no. 6, p.
102178, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.asej.2023.102178.
[5] M.  Venkata  Sudhakar,  A.  V  Anoora  Reddy,  K.  Mounika,  M.  V  Sai Kumar,  and  T.  Bharani,  “Development  of  smart  parking  management system,” Mater.  Today  Proc. ,  vol.  80,  pp.  2794–2798,  2023,  doi: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.07.040.
[6] A. Camero, J. Toutouh, D. H. Stolfi, and E. Alba, “Evolutionary Deep Learning  for  Car  Park  Occupancy  Prediction  in  Smart  Cities,”  in
Learning  and  Intelligent  Optimization ,  R.  Battiti,  M.  Brunato,  I. Kotsireas,  and  P.  M.  Pardalos,  Eds.,  Cham:  Springer  International Publishing, 2019, pp. 386–401.
[7] S. Yang, W. Ma, X. Pi, and S. Qian, “A deep learning approach to real- time  parking  occupancy  prediction  in  transportation  networks incorporating multiple spatio-temporal data sources,” Transp. Res. Part C Emerg. Technol. , vol. 107, pp. 248–265, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.08.010.
[8] S. Nayak, R. Renganathan, A. Nair, L. R. Saritha, and L. Ladge, “Smart Car Parking System using Wireless Sensor Networks,” in 2020 Fourth International  Conference  on  Inventive  Systems  and  Control  (ICISC) , 2020, pp. 220–224. doi: 10.1109/ICISC47916.2020.9171154.
[9] F. Mohammadi, G.-A. Nazri, and M. Saif, “A Real-Time Cloud-Based Intelligent  Car  Parking  System  for  Smart  Cities,”  in 2019  IEEE  2nd International  Conference  on  Information  Communication  and  Signal
Processing (ICICSP) , 2019, pp. 235–240. doi:
10.1109/ICICSP48821.2019.8958543.
[10]  G.  Manjula,  G.  Govinda  Rajulu,  R.  Anand,  and  J.  T.  Thirukrishna, “Implementation of Smart Parking Application Using IoT and Machine Learning  Algorithms,”  in Computer  Networks  and  Inventive Communication Technologies , S. Smys, R. Bestak, R. Palanisamy, and I. Kotuliak, Eds., Singapore: Springer Singapore, 2022, pp. 247–257.
[11]  S. C. Koumetio Tekouabou, E. A. Abdellaoui Alaoui, W. Cherif, and H.
Silkan, “Improving parking availability prediction in smart cities with IoT and ensemble-based model,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol.
34, no. 3, pp. 687–697, 2022,
doi: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2020.01.008.
[12]  Kaarthik.K, Sridevi.A and Vivek.C, “Image processing based intelligent parking system,” Int. Conf. Electr. Instrum. Commun. Eng. , 2017, doi: 10.1109/ICEICE.2017.8191876.
[13]  W.  S.  Chowdhury  and  A.  R.  K.  Jia  Uddin,  “Vehicle  License Plat e Detection  Using  Image  Segmentation  and  Morphological  Image Processing,” Int.  Symp.  Signal  Process.  Intell.  Recognit. ,  2018,  doi: DOI:10.1007/978-3-319-67934-1_13.
[14]  D.  Islam,  T.  Mahmud,  and  T.  Chowdhury,  “An  efficient  automated vehicle  license plat e  recognition  system  under  image  processing,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 29, pp. 1055–1062, 2023, doi: 10.11591/ijeecs.v29.i2.pp1055-1062.
[15]  M. D. S. Salwa Khalid Abdulateef, “A Comprehensive Review of Image Segmentation Techniques,” Iraqi J. Electr. Electron. Eng. , vol. 17, pp. 166–175, 2021, doi: https://doi.org/10.37917/ijeee.17.2.18.
[16]  S.  Rahman,  T.  A.  Trisha,  and  M.  Imran  Hossain  Imu,  “Automated Vehicle  License Plat e  Recognition  System:  An  Adaptive  Approach Using Digital Image Processing,” in Sustainable Advanced Computing , S.  Aurelia,  S.  S.  Hiremath,  K.  Subramanian,  and  S.  K.  Biswas,  Eds., Singapore: Springer Singapore, 2022, pp. 303–319.