## Sistem Otomatisasi Pajak Parkir Kendaraan Bermotor Menggunakan Raspberry Pi dan Image Processing
Bayu Nugroho, Muhammad Saifuddin Mahfudz, Anggi Andriyadi, Dona Yuliawati Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya Bandar Lampung, Indonesia bayu@darmajaya.ac.id, mahfud.1811060042@mail.darmajaya.ac.id, anggi.andriyadi@darmajaya.ac.id, donayuliawati@darmajaya.ac.id
Abstract- Technological developments in computer science have significantly impacted the digital age. Computers process text data and multimedia such as images, audio, and video. Imagery is an essential element in multimedia and plays a role in delivering visual information. Image processing, especially image processing, has evolved from static images to real-time video. This research uses image technology and the Internet of Things (IoT) to monitor and improve parking lot management in Lampung Province, which faces  transparency  and  fraud  problems  in  parking  tax  payments.  Based  on  information  obtained  from  the  Regional  Tax  and Retribution Management Agency (BPPPRD) of Bandar Lampung City in 2023, parking tax revenue will only reach 6.6 billion or 70.5% of the declared target of 8 billion. This research proposes digital image processing with Raspberry Pi and IoT for vehicle identification in and out parking lots. This system enables real-time monitoring and prevents parking provider fraud in revenue tax reporting  to  the  Regional  Revenue  Agency  (BAPENDA).  The  study  was  conducted  in  the  parking area  of  the  shops  without changing  the  existing  parking  system.  The  results  showed  that  IoT  monitoring  tools  can  accurately  detect  the  type  of  vehicle depending on factors such as distance, object brightness, and webcam focus. However, this study also has some drawbacks: the accuracy of vehicle-type detection can be affected by factors such as distance, object brightness, and webcam focus, which can limit the effectiveness of the system under certain conditions therefore, the vehicle detection delay times range is become from 0.3 to 2 seconds, thus requiring further improvements to improve system responsiveness. Nevertheless, this research still contributes positively  by  providing  innovative  solutions  in  parking  lot  monitoring,  parking  tax  supervision,  and  the  potential  to  reduce misappropriation of funds and corruption
Keywords: Raspberry Pi, Image Processing, Internet of Things (IoT), Parking Management
Abstrak- Perkembangan teknologi di ilmu komputer berdampak besar dalam era digital. Komputer tidak hanya mengolah data teks, tetapi  juga  multimedia  seperti  gambar,  audio,  dan  video.  Citra  adalah  unsur  penting  dalam  multimedia  dan  berperan  dalam penyampaian informasi visual. Pengolahan citra, khususnya image processing, telah berkembang dari gambar statis hingga video real-time. Penelitian ini berfokus pada penggunaan teknologi citra dan Internet of Things (IoT) untuk memonitor dan meningkatkan pengelolaan lahan parkir di Provinsi Lampung yang menghadapi masalah transparansi dan kecurangan dalam pembayaran pajak parkir.  Berdasarkan  informasi  yang  diperoleh  dari  Badan  Pengelolaan  Pajak  dan  Retribusi  Daerah  (BPPPRD)  Kota  Bandar Lampung pada tahun 2023, penerimaan pajak parkir hanya mencapai 6.6 Milyar atau 70,5% dari target yang dicanangkan sebesar 8 miliar. Penelitian ini mengusulkan pengolahan citra digital dengan Raspberry Pi dan IoT untuk identifikasi kendaraan masuk dan keluar  dari  lahan  parkir.  Sistem  ini  memungkinkan  pengawasan  real-time  dan  mencegah  kecurangan  penyedia  parkir  dalam pelaporan  pajak  pendapatan  ke  Badan  Pendapatan  Daerah  (BAPENDA).  Penelitian  dilakukan  di  area  parkir  pertokoan  tanpa mengubah sistem parkir yang ada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  alat monitoring IoT dapat mendeteksi jenis kendaraan dengan akurasi tergantung pada faktor seperti jarak, kecerahan objek, dan fokus webcam. Namun, penelitian ini juga memiliki beberapa kelemahan yaitu dimana akurasi deteksi jenis kendaraan dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti jarak, kecerahan objek, dan fokus webcam, yang dapat membatasi efektivitas sistem  dalam kondisi tertentu, sehingga waktu delay pendeteksian kendaraan berkisar antara 0,3 hingga 2 detik, sehingga memerlukan perbaikan lebih lanjut untuk meningkatkan respons sistem. Meskipun demikian, penelitian ini tetap memberikan kontribusi positif dengan memberikan solusi inovatif dalam pemantauan lahan parkir, pengawasan pajak parkir, dan potensial dalam mengurangi penyelewengan dana dan korupsi.
Kata Kunci: Raspberry Pi, Pengolahan Citra, Internet of Things (IoT), Manajemen Park

## 1. Pendahuluan
Kemajuan  teknologi  di  bidang  ilmu  komputer  telah membawa  berbagai  perubahan  signifikan  dalam  era digital.  Komputasi  dan  algoritma  digunakan  secara  luas dalam memecahkan berbagai masalah dalam analisis data.

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
Komputer  tidak  hanya  mampu  mengolah  data  teks, melainkan  juga  mampu  mengelola  multimedia,  seperti gambar,  audio  (suara,  suara,  musik),  dan  video,  yang secara  bersama-sama  disebut  multimedia.  Integrasi fungsionalitas multimedia ini umumnya ditemukan dalam kehidupan  sehari-hari,  seperti  situs  web  internet  yang dirancang  agar  menarik  secara  visual  dengan menggunakan  visualisasi  gambar  [1].  Gambar  memiliki peran  sentral  sebagai  bentuk  informasi  visual  dalam multimedia,  dan  pemahaman  terhadap  gambar  sangat terkait  dengan  prinsip-prinsip  matematika  [2].  Bidang- bidang  terkait  dengan  gambar  mencakup  pengolahan gambar, grafika komputer, visi komputer, dan pengenalan pola [3]. Keempat bidang ini terintegrasi dalam teknologi yang diterapkan dengan tujuan untuk menyederhanakan aktivitas  manusia.  Penggunaan  gambar  dalam  sistem cerdas  sangat  diterima,  terutama  dengan  perkembangan grafik visual beresolusi tinggi di komputer dan ponsel [4]. Lebih lanjut, Pengolahan gambar melibatkan manipulasi dan  transformasi  data  gambar  melalui  berbagai  teknik. Evolusi ini tidak hanya terbatas pada pemrosesan gambar statis  tetapi  juga  mencakup  pemrosesan  video  real-time yang terhubung langsung ke server[5].
Teknologi  pengolahan  citra  ini  juga  dapat  menjadi solusi terhadap pengawasan lahan parkir yang merupakan salah satu objek pajak dari pemerintah provinsi Lampung. Hal  ini  dikarenakan  kurangnya  transparansi  di  antara penyedia jasa parkir dalam penyetoran pajak rutin kepada Badan Pendapatan Daerah (BAPENDA). Penyedia jasa
parkir  cenderung  memanipulasi  data  jumlah  kendaraan, sehingga pendapatan pajak parkir yang seharusnya tidak disetorkan  secara  penuh.  Selain  itu,  manipulasi  biaya parkir  terkadang  dilakukan  per  kendaraan,  dan  terdapat peluang  untuk  memanipulasi  durasi  parkir  kendaraan. Seringkali, petugas mengutip alasan perbaikan sistem atau kesalahan  sebagai  alasan  ketidaksesuaian.  Berdasarkan informasi yang dihimpun pada (Badan Pengelolaan Pajak dan  Retribusi  Daerah)  BPPPRD  pada  tahun  2023 penerimaan  pajak  parkir  hanya  mencapai  70,5%  yaitu sebesar 5,6% dari total target yaitu sebesar 8 milyar pada tahun 2023 [6].
Berdasarkan  hal  tersebut  peneliti  merumuskan  ide untuk  meminimalkan  aktivitas  manipulasi  data  parkir dengan menerapkan pengolahan gambar digital berpadu dengan  Internet  of  Things  (IoT).  Pengolahan  gambar dipermudah  melalui  komputer  mini  Raspberry  Pi,  yang memungkinkan  kendali  dan  akses  jarak  jauh.  Arsitektur deteksi  objek  MobileNet-SSD  membantu  dalam pengolahan gambar [7]. Titik fokus penelitian ini adalah area parkir, di mana data tentang durasi parkir kendaraan, nomor  plat  kendaraan,  dan  jenis  kendaraan  akan ditampilkan.  Yang  penting,  sistem  ini  beroperasi  secara independen  dari  sistem  parkir  yang  digunakan  oleh penyedia  jasa  parkir.  Sistem  ini  diharapkan  dapat memberikan pengawasan real-time terhadap pengumpulan  biaya  parkir  di  lokasi  tertentu,  dengan demikian  mengurangi  aktivitas  manipulasi  data  saat melaporkan pajak penghasilan kepada BAPENDA.

## 2. Metodologi
Penelitian  ini  mengusung  Sistem  Otomatisasi  Pajak Parkir  Kendaraan  Bermotor  dengan  menggunakan Raspberry  Pi  dan  teknologi  pengolahan  citra  berbasis model MobileNets. Adapun metodologi penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Metode Penelitian
A. Instalasi Library
Pada tahap pertama, pemilihan library dan model menjadi langkah awal yang krusial. Library OpenCV dipilih karena keandalan  dan  fleksibilitasnya  dalam  pengolahan  citra. Sementara itu, model MobileNets dipilih karena arsitektur
konvolusi  efisien  yang  mampu  menjawab  kebutuhan sumber daya komputasi yang efisien. Dua elemen inilah yang  menjadi  dasar  utama  dalam  implementasi  sistem ini.[8] [9].

## B. Persiapan Hardware
Selanjutnya  Perangkat  keras  yang  diintegrasikan  dalam penelitian  ini  melibatkan  Raspberry  Pi  4  sebagai  otak utama sistem. Raspberry Pi ini dilengkapi dengan sistem operasi  Linux  dan  terhubung  dengan  perangkat  keras lainnya  seperti  webcam  USB,  monitor  TFT  LCD  [10], dongle  USB  Wifi  ,  dan  power  supply  switching  jarring [11].  Webcam  USB  berfungsi  sebagai  perangkat  input untuk  menangkap  gambar  dari  area  parkir,  sementara monitor TFT LCD berperan sebagai output pemantauan. Pengaturan  daya  dilakukan  melalui  power  supply switching jaring, dan konektivitas internet dihubungkan melalui dongle USB Wifi.
Instalasi Library Hardware Rangka Parkir
Segmentasi Citra Uji Coba
Gambar 2. Raspberry Pi 4
Gambar 3. Monitor TFT LCD
C. Perancangan Rangka Alat
Integrasi  dilakukan  dengan  mengelas  segmen penyangga CCTV, panel box, dan kaki rangka alat. Panel box di bagian atas bertujuan melindungi Raspberry Pi dan power supply dari pengaruh eksternal seperti cuaca dan kerusakan, juga untuk mempermudah akses langsung dan pemeriksaan.  Penggunaan  housing  CCTV  bertujuan memudahkan akses dan pemeriksaan terhadap webcam.
Gambar 4. Perancangan Rangka Alat

## D. Perancangan Segmentasi
Ilustrasi perancangan perangkat lunak dapat disajikan melalui diagram alur berikut ini.
Gambar  4. Flowchart Perangkat Lunak
Rancangan  sistem  yang  akan  diintegrasikan  adalah menggunakan  program  Python.  Program  ini  akan menjadi  elemen  inti  dalam  proses  pengolahan  citra  dan juga akan berfungsi sebagai bagian dari laman dashboard yang  ditampilkan  secara  web.  Proses  deteksi  akan mengandalkan  OpenCV  sebagai  library  utama  dalam program  Python,  dengan  dukungan  dari  arsitektur tambahan  yaitu  MobileNet  Single  Shot  Multibox Detector  (SSD)  untuk  mengimplementasikan  algoritma segmentasi gambar yang lebih akurat. MobileNets adalah salah satu jenis arsitektur Convolutional Neural Network (CNN)  yang  cocok  untuk  mengatasi  kebutuhan  akan sumber  daya  komputasi  yang  efisien.  Perbedaan mendasar  antara  arsitektur  MobileNet  dan  arsitektur CNN konvensional terletak pada penggunaan lapisan
konvolusi dengan ketebalan filter yang sesuai dengan ketebalan  dari  gambar  masukan.  Gambaran  mengenai arsitektur  MobileNet  dapat  dilihat  pada  gambar  berikut ini [12], [13].
Gambar 5. Skema Pendeteksian MobileNet-SSD

## 3. Hasil dan Pembahasan

## A. Uji Coba Deteksi Objek
Dalam  uji  coba  ini,  kita  akan  mengevaluasi kemampuan kamera untuk mendeteksi objek kendaraan yang bergerak dalam bentuk video dengan menggunakan algoritma image segmentation pada python.
1. Uji Coba
Berdasarkan
Kesamaan Karakteristik Objek Maya Evaluasi  awal  terhadap  tingkat  akurasi  deteksi kendaraan diperlukan melalui serangkaian uji coba pada program pengolahan citra yang diimplementasikan dalam perpustakaan  Python.  Pada  langkah  awal  ini,  gambar- gambar  kendaraan  dipresentasikan  untuk  dianalisis, bertujuan  untuk  mengevaluasi  tingkat  keakuratan  hasil deteksi [14].  Kami memulai dengan uji deteksi pertama yang fokus  pada pengenalan objek gambar mobil. Pada tahap ini, sistem diuji untuk mendeteksi objek visual dari kendaraan  mobil  pada  gambar  yang  telah  disiapkan sebelumnya.  Proses  evaluasi  ini  menciptakan  landasan penting  untuk  memahami  sejauh  mana  sistem  mampu mengenali  objek  target  dalam  konteks  aplikasi  deteksi kendaraan  [15].  Setelah  uji  coba  pertama  dilakukan dengan menitikberatkan pada pengenalan objek gambar mobil,  langkah  selanjutnya  adalah  menganalisis  dan mengevaluasi  hasil  deteksi.  Kami  akan  memperhatikan parameter akurasi, seperti true positive, false positive, dan false  negative,  untuk  memahami  sejauh  mana  sistem mampu mengidentifikasi kendaraan secara tepat.
Gambar 6. Uji Deteksi Kendaraan Mobil
Selain  dari  kendaraan  mobil,  kami  juga  menguji kendaraan  bermotor  dalam  bentuk  gambar,  untuk menguji  apakah  sistem  dapat  mendeteksi  objek  gambar motor yang diberikan.
Gambar 7. Uji Deteksi Kendaraan Motor
Selanjutnya  hasil  uji  tersebut  dicatat  pada  tingkat akurasi dan delay pendeteksian. Pada kendaraan bermotor tingkat akurasi mencapai 70 – 100& dengan delay antara
0.3s – 2s. Sedangkan untuk mobil tingkat akurasi deteksi mencapai 70 – 100 % dengan tingkat delay sebesar 0.4s –
1s.
Tabel 1 Hasil Deteksi Objek Maya
Arah Kendaraan Jenis Kendaraan Hasil pendeteksian kendaraan Akurasi (%) Delay (s) Depan Motor Terdeteksi 85-100 0.3 s Belakang Motor Terdeteksi 70-90 0.8 s Samping Motor Terdeteksi 75-100 2 s Depan Mobil Terdeteksi 85-100 0,4 s Belakang Mobil Terdeteksi 70-90 0,6 s Samping Mobil Terdeteksi 75-100 1 s 2. Uji Coba Berdasarkan Kesamaan Karakteristik Objek Nyata Tingkat  akurasi  deteksi  kendaraan  kemudian  diuji dengan  menggunakan  objek  nyata  berupa  miniatur
kendaraan.  Dalam  pengujian  deteksi  kendaraan  pada miniatur  ini,  hanya  satu  unit  miniature  motor  dan  satu unit miniatur mobil yang dipilih.
Gambar  8. Uji Deteksi Kendaraan Miniatur Motor
Berikut  hasil  uji  pada  karakterisitik  objek  nyata  yang menggunakan  minatur  motor.  Tercatat  bahw  hasil pendeteksian kendaraan berhasil dengan delay 1,2s untuk motor dan 1s untuk mobil.
Tabel 2 Hasil Deteksi Objek Nyata Jenis Kendaraan (Umum) Hasil Pendeteksian Kendaraan Delay (S) Motor Terdeteksi 1,2 s Mobil Terdeteksi 1 s
Hasil ini menunjukkan bahwa model ini dapat digunakan dengan  efektif  dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk pengawasan  lalu  lintas,  pemantauan  parkir,  atau pengembangan  teknologi  otonom.  Waktu  respons  yang cepat dalam mendeteksi motor dan mobil sangat penting untuk keamanan dan efisiensi dalam pengaturan lalu lintas dan lingkungan berbasis kendaraan.
3. Uji Coba Cropping Objek
Setelah  berhasil  menguji  sistem  deteksi  objek  kendaraan, langkah selanjutnya dalam proses ini adalah menyederhanakan  data  dengan  melakukan  pemotongan pada  objek  kendaraan  yang  telah  terdeteksi.  Pemotongan ini bertujuan untuk memisahkan objek kendaraan dari latar belakang dan objek lainnya dalam gambar atau video. Dengan cara ini, kita dapat fokus pada objek kendaraan yang  relevan  dan  menghilangkan  informasi  yang  tidak diperlukan.
Proses pemotongan ini melibatkan penggunaan algoritma komputer  vision  atau  deep  learning  yang  telah terlatih.Objek kendaraan yang terdeteksi akan diperoleh dalam bentuk yang lebih jelas dan terpisah sehingga dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti pengenalan plat nomor, analisis perilaku kendaraan, atau pengawasan lalu lintas. Selain itu, data yang sudah disederhanakan ini juga dapat  menjadi  dasar  untuk  langkah-langkah  berikutnya dalam sistem pengawasan atau analisis berbasis komputer.
Gambar  9. Uji Deteksi Dengan Cropping Objek Hasil  eksperimen  pemangkasan  kode  program  adalah sebagai berikut dimana didapatkan berhasil deteksi motor dan mobil tercatat delay selama 1s. Hal ini menunjukkan bahwa proses deteksi kendaraan berjalan dengan efisien, dan  hasilnya  dapat  diandalkan  untuk  mendeteksi kendaran bermotor yang masuk untuk melakukan parkir.
Tabel 3 Hasil Deteksi Objek Nyata Jenis Kendaraan (Umum) Hasil Crop Delay (S) Motor Berhasil 1s Mobil Berhasil 1s

## 4. Kesimpulan
Hasil  eksperimen  ini  memberikan  pemahaman  yang lebih  dalam  terkait  dengan  alat  monitoring  penggunaan berkonsep  IoT  yang  telah  dirancang.  Berikut  adalah beberapa  kesimpulan  pada  penelitian  ini  yaitu: Keberhasilan  Desain  Alat  Monitoring:  Alat  monitoring yang  dikembangkan  berhasil  mengidentifikasi  jenis kendaraan,  baik  motor  maupun  mobil,  sesuai  dengan tujuan pengembangannya, Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Akurasi:  Tingkat  akurasi  dari  sistem deteksi terkait dengan beberapa faktor, seperti jarak objek dari kamera, tingkat kecerahan objek yang terdeteksi, dan titik  fokus  kamera.  Ini  menunjukkan  pentingnya pengaturan yang tepat untuk mencapai hasil yang optimal, Waktu  Delay:  Proses  pendeteksian  kendaraan  memiliki waktu delay yang bervariasi, berkisar antara 0,3 hingga 2 detik. Hal ini perlu diperhatikan dalam penggunaan sistem ini,  terutama  dalam  konteks  penggunaan  real-time. Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  wawasan yang  berharga  tentang  kinerja  alat  monitoring  berbasis IoT  dalam  mendeteksi  kendaraan,  dan  mengidentifikasi beberapa  faktor  yang  perlu  diperhitungkan  untuk meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  sistem.  Sebagai masukan untuk penelitian selanjutnya dengan tema yang sama,  dapat  dipertimbangkan  untuk:  Melibatkan  lebih banyak  variabel  atau  sensor  untuk  meningkatkan ketepatan  deteksi,  Mengintegrasikan  machine  learning atau  teknik  pengolahan  citra  untuk  meningkatkan kemampuan  identifikasi  kendaraan,  Melakukan  uji  coba lapangan yang lebih luas dengan skenario yang beragam untuk memvalidasi hasil penelitian.

## 5. Daftar Pustaka
[1] K. Karnadi, “Pengembangan Aplikasi Digital Image Processing  Dengan  Microsoft  Visual  Basic,”  Jurnal Digital Teknologi Informasi, vol. 1, no. 1, pp. 15 – 26, May 2018, doi: 10.32502/DIGITAL.V1I1.933.
[2] Subria  Mamis  et  al.,  Dasar-Dasar  Desain Komunikasi  Visual  (Dkv):  Panduan  Lengkap  Untuk Memasuki  Dunia  Kreatif  Visual,  1st  ed.,  vol.  1.  Jambi: Sonpedia  Publishing,  2023.  Accessed:  Sep.  18,  2023. [Online].
Available: https://books.google.co.id/books?id=70rPEAAAQBAJ &dq=Gambar+memiliki+peran+sentral+sebagai+bentu k+informasi+visual+dalam+multimedia,+dan+pemaha man+terhadap+gambar+sangat+terkait+dengan+prinsi p- prinsip+matematika&lr=&hl=id&source=gbs_navlinks _s [3] Kartika  Candra  Kirana,  Pengolahan  Citra  Digital,
1st ed. Malang: Ahlimedia Press, 2021. Accessed: Sep. 18,
2023. [Online]. Available:
https://www.google.co.id/books/edition/PENGOLA HAN_CITRA_DIGITAL/cN1SEAAAQBAJ?hl=id&g bpv=0&bshm=rimc/1
[4] Hurriyatul  Fitriyah  and  Randy  Cahya  Wihandika,
Dasar  Dasar  Pengolahan  Citra  Digital,  1st  ed.,  vol.  1. Malang: Universitas Brawijaya Press, 2021.
[5] S. Berg et al., “ilastik: interactive machine learning for (bio)image analysis,” Nature Methods 2019 16:12, vol.
16,  no.  12,  pp.  1226 – 1232,  Sep.  2019,  doi: 10.1038/s41592-019-0582-9.
[6] Pemerintah  Provinsi  Lampung,  “  Penerimaan daerah  provinsi  lampung  tahun  Anggaran  2023.” Accessed:  Nov.  16,  2023.  [Online].  Available: https://bankdata.bpkad.lampungprov.go.id/public/ho me/penerimaan_daerah [7] Z. Lyu, D. Zhang, and J. Luo, “A GPU -free real- time  object  detection  method  for  apron  surveillance video based on quantized MobileNet- SSD,” IET Image Process,  vol.  16,  no.  8,  pp.  2196 – 2209,  Jun.  2022,  doi:
10.1049/IPR2.12483.
[8] M. D. A. Praveena, M. K. Eriki, and D. T. Enjam, “Implementation  of  smart attendance monitoring using open- CV and python,” J Comput Theor Nanosci, vol. 16, no.
8, pp. 3290 – 3295, 2019, doi: 10.1166/JCTN.2019.8179. [9] W.  Sae-Lim,  W.  Wettayaprasit,  and  P.  Aiyarak, “Convolutional  Neural  Networks  Using  MobileNet  for Skin  Lesion  Classification,”  JCSSE  2019 -  16th International Joint Conference on Computer Science and Software  Engineering:  Knowledge  Evolution  Towards Singularity  of  Man-Machine  Intelligence,  pp.  242 – 247, Jul. 2019, doi: 10.1109/JCSSE.2019.8864155.
[10] C. F. Chien, Y. M. Ling, S. X. Kao, and C. H. Lin, “Image -Based Defect Classification for TFT-LCD Array via Convolutional Neural Network,” IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, vol. 35, no. 4, pp. 650 – 657, Nov. 2022, doi: 10.1109/TSM.2022.3199856.
[11] Z.  Zhu,  X.  Liu,  W.  Yan,  Y.  Zhao,  and  W.  Bai, “Research on Shielding Effectiveness of Switched -Mode Power  Supply  based  on  Particle  Swarm  Optimization Algorithm,” PEAS 2021 - 2021 IEEE 1st International Power  Electronics  and  Application  Symposium,
Conference Proceedings, 2021, doi: 10.1109/PEAS53589.2021.9628663.
[12] I.  Muneer,  M.  Saddique,  Z.  Habib,  and  H.  G.
Mohamed, “Shoplifting Detection Using Hybrid Neural Network  CNN-BiLSMT  and  Development  of Benchmark  Dataset,”  Applied  Sciences  (Switzerland), vol. 13, no. 14, 2023, doi: 10.3390/app13148341.
[13] Q. Chen, G. Pan, L. Zhao, J. Fan, W. Chen, and A. Zhang,  “An  Adaptive  Hybrid  Attention  Based Convolutional Neural Net for Intelligent Transportation
Object Recognition,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation  Systems,  vol.  24,  no.  7,  pp.  7791 – 7801, Jul. 2023, doi: 10.1109/TITS.2022.3227245.
[14] M.  Aquib  Ansari,  D.  K.  Singh,  and  V.  P.  Singh, “Detecting  abnormal  behavior  in  megastore  for intelligent  surveillance  through  3D  deep  convolutional
model,” Journal of Electrical Engineering, vol. 74, no. 3, pp. 140 – 153, 2023, doi: 10.2478/jee-2023-0020.
[15] W.  J.  Chang  and  L.  B.  Chen,  “Design  and Implementation of an Intelligent Motorcycle Helmet for Large Vehicle Approach Intimation,” IEEE Sens J, vol. 19,  no.  10,  pp.  3882 – 3892,  May  2019,  doi: 10.1109/JSEN.2019.2895130.