I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   15 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 25 ,   p p .   883 ~ 893   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 15 i 1 . pp 8 8 3 - 8 9 3           883       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Desig n of a  ro a ma rking  vio la tion detec tion sy stem   a ra ilwa y   lev el cross ing s       H elf y   Su s ila wa t i 1 ,   Sifa   Nurpa dil la h 1 ,   Wa hju  Sedio no 2 ,   A g un g   I hwa n Nur din 1   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t a G a r u t ,   G a r u t ,   I n d o n e si a     2 D e p a r t me n t   o f   M e c h a t r o n i c s   E n g i n e e r i n g ,   I n t e r n a t i o n a l   I sl a mi c   U n i v e r si t y   M a l a y si a ,   K u a l a   Lu m p u r ,   M a l a y si a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   5 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Au g   1 3 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Au g   2 0 ,   2 0 2 4       Wh e n   a   train   p a ss e d   th ro u g h   a   ra il wa y - lev e c ro ss in g ,   a   c o m m o n   p h e n o m e n o n   wa t h a m a n y   v e h icle a tt e m p ted   t o   o v e rtak e   o th e rs  b y   c ro ss in g   i n to   lan e d e sig n a ted   fo o n c o m i n g   traffic,  re su lt in g   i n   b o th   r o a d s   b e c o m in g   c o n g e ste d   wit h   m o to r ize d   v e h icle s.  At  th a ti m e ,   n o   sy ste m   wa in   p lac e   to   e n fo rc e   p e n a lt ies   f o v io latin g   r o a d   m a rk in g a lev e c ro ss in g s.   Th e re fo re ,   a   sy ste m   c a p a b le   o f   d e tec ti n g   su c h   v io lati o n s   wh e n   t ra in p a ss   th ro u g h   wa n e e d e d .   T h e   d e sig n e d   sy ste m   u ti li z e d   a   Ra sp b e rr y   P i   4 ,   a   we b c a m ,   a n d   a n   u lt ra so n ic  se n s o r.   T h e   sin g le  sh o d e tec to ( S S D)  m e th o d   wa e m p lo y e d   fo v e h icle   c las si fica ti o n .   T h e   o p t ica c h a ra c ter  r e c o g n it i o n   (OCR)  m e th o d   wa u se d   f o c h a ra c ter  re c o g n it io n   o n   li c e n se   p l a tes .   Th e   re se a rc h   in v o l v e d   o b jec d e tec ti o n   a lev e c r o ss in g u sin g   v a ri e d   o b jec ts   (c a rs  a n d   m o t o rc y c les wit h   li c e n se   p late c a teg o rize d   in to   two   ty p e s:  wh it e   b a c k g ro u n d   p late wit h   b lac k   n u m b e rs  a n d   b lac k   b a c k g r o u n d   p late with   wh it e   n u m b e rs.  Ba se d   o n   t h e   re se a rc h   re su lt s,  tu rn in g   o n   th e   we b c a m   wh e n   th e   b a o p e n e d   a n d   c l o se d   u si n g   a n   u lt ra so n ic  se n so g o a n   a v e ra g e   e rro o f   0 . 5 7 3 %   a n d   0 . 5 8 2 % .   Th e   sy ste m   c o u l d   d isti n g u is h   o b jec ts  wit h   a n   a v e ra g e   re c o g n it i o n   d e lay   o f   0 . 5 5 4   se c o n d a n d   0 . 7 0 2   se c o n d s   fo r   c a a n d   m o to rb i k e   o b jec ts.  Re g a r d in g   n u m b e p lat e   d e tec ti o n ,   t h e   su c c e ss   ra te  o f   c h a ra c ter   re c o g n it i o n   sto o d   a 6 4 . 4 5 % .   K ey w o r d s :   Op tical  ch ar ac ter   r ec o g n itio n   R ailway   lev el  cr o s s in g   R asp b er r y   P   R o ad   m ar k in g s   Sin g le  s h o t d etec to r   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Helf y   Su s ilawati   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Facu lty   o f   E n g in ee r in g ,   Un iv er s itas   Gar u t   1 3   T er u s an   R o ad ,   T ar o g o n g   K aler   Su b d is tr ic,   Gar u t Reg en c y ,   W est J av a,   I n d o n esia   E m ail: h elf y . s u s ilawati@ u n ig a. ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   R ailway   tr an s p o r tatio n   is   co m m o n ly   u tili ze d   m o d e   o f   tr a n s p o r in   n ea r l y   ev er y   co u n tr y ,   in clu d in g   I n d o n esia.  Du r in g   o p er atio n s ,   it is   in ev itab le  f o r   r ailway   tr ac k s   to   in ter s ec t w i th   lan d   tr an s p o r t m o d es,  s u ch   as  r o ad s .   T h is   in ter s ec tio n   b etwe en   r ailway   lin an d   p u b lic  r o ad   is   r ef er r ed   t o   as  r ailway   cr o s s in g .   r ailway   cr o s s in g   is   th p o i n wh er e   th r ailway   in ter s ec ts   with   th h ig h way   [ 1 ] .   I n d o n esia  is   o n o f   t h co u n tr ies  g r ap p li n g   with   s af ety   is s u es  at   r ailway   cr o s s in g s   [ 2 ] .   I n   I n d o n esia,  co m m o n   o c cu r r en ce   at  r ailway   cr o s s in g s   wh en   tr ain s   p ass   is   th m o v em e n o f   v eh icles,  s u ch   as  ca r s   an d   m o t o r b ik es,  th at  s h o u ld   b u s in g   o n ly   o n la n e.   Ho wev er ,   wh e n   th tr ain   p ass es,  m an y   v eh icles  cr o s s   o v er   th r o ad   m ar k in g s ,   r esu ltin g   in   b o th   lan es  b ec o m in g   f u lly   o cc u p ie d   b y   ca r s   an d   m o to r b ik es.  T h is   s i tu atio n   o cc u r s   in   b o th   d ir ec tio n s   o f   th r o ad ,   ca u s in g   v e h icles  f r o m   o p p o s ite  d ir ec tio n s   to   f ac ea c h   o th er   af ter   th e   tr ain   h as  p ass ed .   T h is   in ci d en is   ex tr em ely   h az ar d o u s   as  it   ca n   lead   to   ac cid en ts   [ 3 ] .   T h e   m ain   o b jectiv p o in o f   th is   wo r k   is   t o   p r o v i d war n in g s   to   d r iv er s   wh o   cr o s s r o ad   m ar k i n g   b o u n d a r ies  wh en   tr ain s   p ass   th r o u g h   lev el  cr o s s in g s   b y   r ec o r d in g   licen s p late  d ata   in   a   d ata b a s e.   T h is   d ata   ca n   th en   b e   u s ed   b y   p o lice  as  g r o u n d s   f o r   is s u in g   f in es.  T h is   r esear ch   is   im p o r tan t to   en s u r e   th at  ca r   an d   m o to r cy cle  d r iv e r s   ad h er to   r eg u latio n s   at  r ailway   cr o s s in g s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 25 :   8 8 3 - 893   884   R esear ch   h as  b ee n   co n d u cted   to   p r ev e n ac cid en ts   at  r ailwa y   lev el  cr o s s in g s ,   o n m eth o d   o f   wh ich   in v o lv es  ca lcu latin g   th d is tan ce   b etwe en   th d r iv er   an d   th lev el  cr o s s in g   u s in g   ca m er im ag es  s to r ed   in   th v eh icle  [ 4 ] .   I n   ad d itio n   to   ac cid en ts ,   th is   will  al s o   ca u s co n g esti o n   [ 5 ] .   T h er a r n u m er o u s   s tu d ies  o n   m o d if icatio n s   to   lev el   cr o s s in g s   aim ed   at  r e d u cin g   ac cid e n ts ,   in clu d in g   r esear ch   o n   al g o r ith m s   f o r   tr af f i c   co n tr o at  th ese  cr o s s in g s   [ 6 ] .   An o th er   r esear ch   r ev o lv es   ar o u n d   m a n ag in g   tr af f ic  lig h ts   at  r ailway - lev el   cr o s s in g s   th r o u g h   th e   ap p licat io n   o f   c o m p u te r   v is io n   [ 7 ] .   A d d itio n ally ,   o th er   s tu d ies  in v e s tig ate  o b s tacle s   at   r ailway - lev el  cr o s s in g s ,   d e m o n s tr atin g   th at  t h d e v elo p e d   s y s tem   ca n   ef f ec tiv ely   d ete ct  o b jects  at  th ese  cr o s s in g s   an d   ca n   b im p lem e n ted   in   r ea l - wo r ld   s ce n ar io s   [ 8 ] .   R asp b er r y   Pi  is   u tili ze d   as  m icr o co n tr o ller   in   th is   r esear ch ,   alo n g   with   d ig it al  im ag p r o ce s s in g   to   id en tif y   o b jects  an d   r ea d   t h n u m b e r   p lates  o f   ca r s   o r   m o to r b ik es  clo s est  to   th e   d o o r s to p .   Dig ital  im ag p r o ce s s in g   is   ex ten s iv ely   e m p lo y e d   i n   v ar io u s   d o m ai n s ,   in clu d in g   f ir e - d etec tio n   a p p li ca tio n s   [ 9 ] ,   r ail  wea r   d etec tio n   [ 1 0 ] ,   f o r   au to n o m o u s   v e h ic les  [ 1 1 ] ,   an d   m an y   m o r e.   T h is   r esear ch   d if f er s   f r o m   p r e v io u s   s tu d ies  b ec a u s ea r lier   r esear ch   aim e d   to   im p r o v r ailway   s y s tem s   o r   m o n ito r   tr ain   co n d itio n s   to   p r ev en ac cid e n ts .   C u r r en tly ,   th s y s tem   u s ed   to   war n   th o s wh o   v io late  r o a d   m ar k in g s   at  r ailway   cr o s s in g s   in v o lv es  d ir ec an n o u n ce m e n t s   b y   r ailway   g u ar d s .   Ho wev er ,   th is   ap p r o ac h   h as  p r o v e n   in e f f ec tiv e.   T h er e f o r e,   s y s tem   is   n ee d ed   th at  ca n   p r o v id e   war n in g s   an d   d eter   v io latio n s   th r o u g h   th e   is s u an ce   o f   f in es.  Ho wev er ,   t h is   s tu d y   f o cu s es  o n   d esig n in g   s y s tem   aim e d   at   p en alizin g   v e h icle  u s er s   wh o   v io late  r o ad   m ar k in g s   b y   r ec o r d in g   th eir   licen s p late  n u m b er s .   T h is   d ata  ca n   t h en   b e   u s ed   b y   p o lice  f o r   is s u in g   f in es.       2.   M E T H O D   2 . 1 .       F lo wcha rt   s y s t em   Fig u r 1   d ep icts   th o v er all  o p er atio n   o f   th s y s tem ,   s tar tin g   with   th in p u o f   a n   u ltra s o n ic   s en s o r   to   d eter m in th d is tan ce   b etwe en   th r o ad   s u r f ac an d   th r ailway   cr o s s in g   g ate  wh en   th g ate  is   clo s in g .   T h e   u ltra s o n ic  s en s o r   u s ed   f o r   d is t an ce   d etec tio n   is   p o s itio n ed   at  th m id p o in o f   th r ailway   cr o s s in g   g ate.   I f   th e   d is tan ce   v alu f r o m   th g ate  to   th r o a d   s u r f ac is   1 1 0   c m   an d   1 4 0   cm ,   th s en s o r   s en d s   s ig n al  to   th e   R asp b er r y   Pi  to   ac tiv ate  th e   web ca m .   T h we b ca m   ca p t u r es  v id eo   an d   i d en tifie s   th d etec tio n   ar ea   ac co r d in g   t o   th lin es  o n   th o p p o s ite  lan e.   Af ter war d ,   th s y s tem   p er f o r m s   v e h icle  o b ject   d etec tio n   u s in g   th e   s in g le  s h o d etec to r   m eth o d   to   class if y   o b jects.  I n   th is   s t u d y ,   o b jects  ar class if ied   in to   two   ca teg o r ies:   m o to r cy cles  a n d   ca r s .   I f   th e   s y s tem   d etec ts   an   o b ject  ac co r d i n g   to   th e   s p ec if ied   class if icatio n s ,   it  will  p r o d u ce   war n in g   s o u n d   o u t p u th r o u g h   wir eless   B lu eto o th   s p ea k er .   Su b s eq u e n tly ,   af te r   1 5   s ec o n d s ,   v e h icle  p lat e   d etec tio n   will  b c o n d u cted   u s in g   th Haa r   ca s ca d e   class if i er   m eth o d ,   an d   th e   r esu ltin g   d ata  will  b s en t o   th d atab ase.   T h is   r esear ch   u tili ze s   R asp b er r y   Pi  as  th m icr o p r o ce s s o r ,   u ltra s o n ic  s en s o r s   to   d etec th d is tan ce   f r o m   th r o ad   to   th lev el  cr o s s in g   g ate,   web ca m   to   ca p tu r im ag es  o f   v eh icles  at  th lev el  cr o s s in g ,   an d   a   b u zz er   to   p r o v id war n in g s   f o r   v eh icles  th at  v io late.   R a s p b er r y   Pi  is   al s o   em p lo y ed   f o r   v e h icle  class if icat io n   an d   f o r   id e n tify in g   a n d   tr an s latin g   ch ar ac ter s   o n   licen s p lates  with in   th d etec tio n   ar ea .   T h s in g le  s h o d etec to r   ( SS D)   m eth o d   is   em p lo y ed   to   d etec an d   class if y   v e h icle  o b jects,  wh ile   th o p tical  ch a r ac ter   r ec o g n itio n   ( OC R )   m eth o d   is   u s ed   to   tr an s late  ch ar ac ter s   o n   licen s p lates.  ca r   o r   m o t o r b ik in   p r o x im ity   to   d o o r s to p   b u t n o t   with in   it s   d esig n ated   la n in d icate s   th a it  h as  c r o s s ed   th e   r o a d   m ar k i n g   lim it.   T h er e f o r e,   ca r s   o r   m o to r b ik es n ea r   th d o o r s to p   will r ec eiv war n in g   t h r o u g h   b u zz er .   T wo   m i n u tes af ter   th b u zz er   is   ac tiv ated ,   th ca m e r will  ca p tu r th e   v eh icle' s   licen s p late  n u m b e r ,   wh ich   will  th en   b co n v er ted   in to   alp h an u m e r ic  ch ar ac ter s .   Su b s eq u en tly ,   th is   in f o r m atio n   will  b tr an s m itted   to   d esig n ated   web s ite  s er v in g   as  d atab ase  f o r   tr a f f ic  v i o lato r s   wh o   h a v cr o s s ed   r o ad   m a r k in g s .   T h is   s tu d y   o n l y   d etec t s   an d   class if ies  two   o b jects,  n am ely   ca r s   an d   m o to r cy cles.  Ad d itio n ally ,   th r esear ch   o n ly   r ec o r d s   licen s p lates  th at  v io late  r o ad   m ar k in g s   al o n g   with   th e   tim estam p   o f   d ata   ac q u is itio n .   T h e   o wn er   d ata  o f   th e   d etec ted   licen s p lates  r em ain s   d u m m y   d ata  th at  h as n o t b ee n   in teg r ated   with   g o v er n m en t li ce n s p late  d ata.     2 . 2 .     H a rdwa re   s y s t em   T h h ar d war s y s tem   co m p r is es  R a s p b er r y   Pi  as  m icr o co n tr o ller ,   web ca m   ca m er f o r   ca p tu r in g   im ag es,  an   u ltra s o n ic  s en s o r   to   m ea s u r th d is tan ce   f r o m   t h cr o s s in g   g ate  to   th r o ad ,   a n d   b u zz er   to   em it   war n in g   s o u n d s   f o r   ca r s   o r   m o to r b ik es  v i o latin g   th r o ad   m ar k in g s .   T o   m ain tain   th p o wer ,   th web ca m   ca m er will  ac tiv ate  wh en   th d is tan ce   f r o m   th d o o r s tep   to   th r o ad   r ea c h es  1 1 0   to   1 4 0   cm .   I f   th d is tan c e   v alu f r o m   th d ev ice  to   th r o ad   is   1 1 0   cm   an d   1 4 0   cm ,   th s en s o r   will  s en d   s ig n al  to   th R asp b er r y   Pi   to   tu r n   o n   th web ca m ,   an d   th web ca m   will  tak v id eo ,   t h en   d eter m in th e   d etec tio n   a r ea   ac co r d in g   to   th lin in   t h o p p o s ite  d ir ec tio n .   T h e   u s o f   R asp b er r y   Pi   was  ch o s en   b ec au s R asp b er r y   Pi  h as  b ee n   wid el y   u s ed   in   o b ject  r ec o g n itio n   [ 1 2 ]   an d   [ 1 3 ] .   I n   ad d itio n ,   R asp b er r y   Pi  ca n   also   b u s ed   to   p er f o r m   o b ject   d etec tio n   in   r ea l - tim [ 1 4 ] .   Fig u r 2   d e p icts   th elec tr o n ic  h ar d war s y s tem   d esig n   co m p r is in g   R asp b er r y   Pi,  web ca m   ca m er a,   an   u ltra s o n ic  s en s o r ,   an d   th war n in g   s o u n d   em itted   v ia  B lu eto o th   s p ea k er .   Fig u r 3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       Desig n   o f a   r o a d   ma r kin g   vio l a tio n   d etec tio n   s ystem  a t ra ilw a leve l c r o s s in g s   ( Helfy  S u s ila w a ti )   885   d ep icts   th p r o to t y p e   o f   th r ailway   d o o r s to p ,   co n s tr u cted   at  s ca le  o f   1 :2   i n   c o m p ar is o n   to   th e   o r i g in al  d o o r s to p .   T h p o s itio n in g   o f   th d ev ice  alig n s   with   th e   in i tial  d esig n ,   s itu ated   in   th ce n ter   o f   t h r ailway   d o o r s to p   p r o t o ty p e.             Fig u r 1 .   Flo wch ar t sy s tem               Fig u r 2 .   E lectr o n ic  s y s tem   d e s ig n   Fig u r 3 .   Pro t o ty p r ailway   d o o r   cr o s s in g       2 . 3 .     O bje c t   cla s s if ica t io   Ob ject  d etec tio n   is   cr u cial  p ar am eter   in   th is   r esear ch .   I f   a n   o b ject  is   d etec ted   with in   th e   d etec tio n   ar ea ,   it  s ig n if ies  v io latio n   o f   r o ad   m ar k in g s .   T h o b jects  in   th is   r e s ea r ch   ar ca teg o r ized   in to   two   class if icatio n s ca r s   an d   m o to r b ik es.  T h m eth o d   em p lo y e d   f o r   o b ject  class if icatio n   is   th SS m eth o d .   SS D   was  s elec ted   d u e   to   its   h ig h   ac cu r ac y   an d   r ap i d   p r o ce s s in g   ca p a b ilit ies  [ 1 5 ] .   Acc o r d in g   to   r esear ch ,   SS y ield s   h ig h er   p r ec is io n   co m p ar ed   to   s u p p o r v ec t o r   m ac h in ( SVM)   [ 1 6 ] .   I n   th co n d u cted   r esear ch ,   th p r o ce s s ed   d ata   co n s is ted   o f   1   f r am e   p e r   s ec o n d   ( f p s ) ,   wh e r ein   th e   in ten d ed   r ea l - tim c o n d itio n   d u r i n g   th Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 25 :   8 8 3 - 893   886   s tu d y   r e f er s   to   test in g   b ein g   c ar r ied   o u t   in   r ea l - tim with in   ac tu al  en v ir o n m e n tal  s ettin g s ,   r esu ltin g   in   d elay   in   o b ject  class if icatio n   tim in g .   T h in itial  p r o ce d u r f o r   o b ject  class if icat io n   in v o lv es  c ap tu r in g   v id eo   at  th r ailway   lev el  cr o s s in g .   Su b s eq u en tly ,   th is   v id eo   is   s eg m en ted   in to   m u ltip le  f r am es.  Fig u r 4   d ep icts   th e   estab lis h m en o f   d etec tio n   ar ea   wh er v eh icles  s u r p ass in g   th r o ad   m a r k in g   lim it  ar co n s id er ed   f o r   class if icatio n .   On ce   th e   d etec tio n   ar ea   is   d ef in e d ,   th s u b s eq u en t step   is   to   class if y   th d etec ted   o b jects.  Ob ject  class if icatio n   test in g   is   co n d u cte d   th r o u g h   two   a p p r o ac h es:  f ir s t,  d ir ec tly   at  th e   r ailway   cr o s s in g   s ite,   an d   s e co n d ,   in   alter n ativ e   lo ca tio n s   u tili zin g   t h d e v el o p ed   p r o t o ty p e.   Dete ctio n   a r ea s   in   im ag es  u s in g   Py th o n   as  p r o g r am m in g   lan g u ag a n d   u s in g   R asp b er r y   Pi OS a n d   v is u al  s tu d io   co d e   f o r   s o f twar e.           Fig u r 4 .   Dete ctio n   a r ea   im ag e       2 . 4 .     Vehicle  nu m ber  pla t det ec t io n   T h n u m b er   p late  o b ject  d etec tio n   m eth o d   u s es  th Haa r   C ascad c lass if ier   to   d etec letter s   an d   n u m b er s   o n   th n u m b e r   p late  u s in g   th OC R   m eth o d .   T h e   u s o f   th Haa r   ca s ca d clas s if ier   an d   OC R   f o r   p late  d etec tio n   h as  also   b ee n   d o n i n   p r ev io u s   s tu d ies  [ 1 7 ] .   T h d if f e r en ce   b etwe en   th is   r esear ch   an d   th o n e   co n d u cte d   is   th at  af ter   o b ject   d etec tio n   an d   c h ar ac ter   r ec o g n itio n ,   th r esu lts   o f   c h ar ac t er   r ec o g n itio n   ar s to r ed   in   th d atab ase  an d   d is p lay ed   o n   th web s ite.   Sen d in g   d ata  to   t h d atab ase  will  b th b asis   f o r   tick etin g   f o r   v i o latin g   r o ad   m ar k in g s .   T h u s o f   OC R   was  ch o s en   b ec a u s OC R   is   o n o f   th g o o d   m eth o d s   u s ed   f o r   ch ar ac ter   r ec o g n itio n   with   f air ly   g o o d   ac cu r ac y   [ 1 8 ] .   OC R   is   wid ely   u s ed   f o r   h a n d wr itin g   r esear c h ,   in clu d in g   f o r   r ec o g n izin g   E n g lis h   h an d wr itten   tex [ 1 9 ] ,   Ma lay alam   h a n d wr itten   te x [ 2 0 ] ,   Dev an ag a r s cr ip t   h an d wr itin g   [ 2 1 ] ,   an d   m an y   m o r e.   OC R   is   also   u s ed   in   r esear ch   f o r   th d ig itizatio n   o f   m ed ical  r ec o r d s ,   wh er e   th er r o r   r esu lts   o f   OC R   r ea c h ed   6 %,  wh ic h   is   lo wer   th a n   u s in g   th Gate d - C NN - B L STM   alg o r ith m   m eth o d ,   wh ich   is   9 [ 2 2 ] .   Dete ctio n   l icen s p late  u s in g   Py th o n   as  p r o g r am m i n g   la n g u a g an d   u s in g   R asp b er r y   Pi   OS a n d   v is u al  s tu d io   co d f o r   s o f twar e.       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O   T h is   s ec tio n   d is cu s s e s   th r ese ar ch   r esu lts   d ep icted   in   f ig u r e s   an d   tab les.  T h is   s ec tio n   will  b d iv id ed   in to   s ev er al  p ar ts .   T h f ir s p a r d is cu s s es  th test in g   o f   ea ch   co m p o n en in d i v id u ally ,   f o llo wed   b y   test in g   th e   en tire   s y s tem   as  wh o le.   S y s tem   test in g   f o r   ea c h   co m p o n en in clu d es  u ltra s o n ic  s en s o r   test in g ,   o b ject   d etec tio n   test in g ,   licen s p late   r ea d in g   test in g ,   an d   d ata  tr an s m is s io n   test in g   to   th d atab ase .       3 . 1 .     E x perim ent   ultr a s o nic sens o re a din g   o f   webca m   co nd it io ns   T h d o o r s to p   au to m atica lly   clo s es  u p o n   th ar r iv al  o f   tr ai n   s ch ed u le.   Du r in g   th clo s u r p r o ce s s ,   an   u ltra s o n ic  s en s o r   m ea s u r es  th d is tan ce   b etwe en   th h e ig h o f   th cr o s s b ar   an d   th r o ad   s u r f ac e.   I f   th e   d is tan ce   f alls   with in   th e   r an g o f   1 1 0   cm   an d   1 4 0   cm ,   th web ca m   ac tiv ates,  an d   th s y s tem   b ec o m es  o p er atio n al.   T h d is tan ce   1 1 0   cm   an d   1 4 0   cm   is   ch o s en   b ased   o n   th ac t u al  h eig h o f   t h r ailway   cr o s s in g   g ate  ab o v th e   g r o u n d   ( as  p er   th p r o to ty p e   co n s tr u cte d ) ,   wh ich   is   1 1 0   c m .   T h web ca m   ac tiv atio n   th r esh o ld   b eg in s   wh en   th u ltra s o n ic  s e n s o r   d etec ts   d is tan ce   f r o m   t h g ate  t o   th e   g r o u n d   b elo w   1 4 0   cm .   T h is   en s u r es  th at  b y   th e   tim th c r o s s in g   g ate  is   f u lly   clo s ed   ( at  d is tan ce   o f   1 1 0   cm   f r o m   th g r o u n d ) ,   t h web ca m   is   r ea d y   to   ca p tu r e   im ag es  an d   p er f o r m   d etec tio n   a n d   class if icatio n   task s .   T h is   is   d o n s o   t h at  th s y s tem   d o es  n o co n tin u o u s ly   ac tiv ate  th ca m er a.   T h u ltra s o n ic  s e n s o r   r ea d in g s   ar test ed   u n d er   clea r   wea th er   co n d itio n s   an d   g o o d   illu m in at io n   ( d u r in g   d ay tim e) ,   allo win g   th u ltra s o n ic  s en s o r   t o   ac c u r ately   m ea s u r th e   d is tan ce   b etwe en   th cr o s s in g   g ate  an d   th g r o u n d .   Ho wev er ,   in   ad v er s wea th er   co n d iti o n s   s u ch   as  r ain   o r   in s u f f icien t lig h tin g ,   th r ea d in g s   f r o m   th u ltra s o n ic  s en s o r   m ay   b ec o m less   ac cu r ate.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       Desig n   o f a   r o a d   ma r kin g   vio l a tio n   d etec tio n   s ystem  a t ra ilw a leve l c r o s s in g s   ( Helfy  S u s ila w a ti )   887   T ab le  1   p r esen ts   th s y s tem   test in g   r esu lts   co m p ar in g   u l tr aso n ic  s en s o r   r ea d in g s   with   web ca m   ac tiv atio n   co n d itio n s   ac r o s s   v ar y in g   d is tan ce s   f r o m   th e   lo w est  to   th h ig h est  r a n g a n d   f r o m   th e   f u r th est  to   th clo s est  d is tan ce   p o s itio n s .   Fro m   th d ata  i n   T ab le  1 ,   it  is   o b s er v ed   th at  th we b ca m   ac tiv ates  wh en   th s en s o r   r ea d in g s   r an g f r o m   1 0 9 . 8 6   to   1 3 9 . 6 1   cm   an d   f r o m   1 1 0 . 0 9   to   1 3 8 . 1 5   cm   b etwe en   t h g ate  an d   th r o ad   s u r f ac e.   C o n v er s ely ,   t h web c am   r em ain s   in ac tiv wh en   t h e   s en s o r   r ea d in g s   ar b etwe en   9 . 9 7   to   1 0 0 . 1 4   c m ,   1 4 7 . 9 7   to   1 8 9 . 1 4   cm ,   1 0 . 0 7   t o   1 0 3 . 1 4   cm ,   an d   1 5 4 . 0 4   to   1 8 9 . 8 8   cm .   T h s en s o r   u ltra s o n ic  d ata  was  cr o s s - ch ec k ed   with   ac tu al  d is tan ce s   u s in g   r u ler .   T a b le  1   in d i ca tes  th at  th av er a g er r o r   o f   u ltra s o n ic   s en s o r   r ea d in g s   is   0 . 5 7 3 % a n d   0 . 5 8 2 %.  T h av er ag e   e r r o r   in   T a b le  1   is   ca lcu lated   u s in g   ( 1 ) :       ( % ) =   |      |      100%   ( 1 )       T ab le  1 .   T h in f lu e n ce   o f   s en s o r   r ea d i n g s   o n   we b ca m   co n d it io n s   f r o m   l o to   h ig h   an d   f r o m   h ig h   t o   lo d is tan ce s   S e n s o r   r e a d i n g o n   w e b c a c o n d i t i o n s fr o l o w   t o   h i g h   d i s t a n c e s   S e n s o r   r e a d i n g o n   w e b c a c o n d i t i o n s fr o h i g h   t o   l o w   d i s t a n c e s   R e f e r e n c e   v a l u e   met e r   ( c m)   S e n s o r   r e a d i n g   r e s u l t   ( c m)   S e n s o r   r e a d i n g   e r r o r   r a t e   ( %)   W e b c a c o n d i t i o n   R e f e r e n c e   v a l u e s   o f   t h e   m e t e r   ( c m)   S e n s o r   r e a d i n g   r e s u l t s (c m)   S e n s o r   r e a d i n g   e r r o r   r a t e   ( %)   W e b c a c o n d i t i o n   10   9 . 9 7   0 . 3 0   Off   1 9 0   1 8 9 . 8 8   0 . 0 6   Off   20   1 9 . 5 8   2 . 1 0   Off   1 8 0   1 7 9 . 9 3   0 . 0 3   Off   30   2 9 . 9 7   0 . 1 0   Off   1 7 0   1 7 0 . 1 6   0 . 0 9   Off   40   4 0 . 1 2   0 . 3 0   Off   1 6 0   1 6 0 . 5 6   0 . 3 5   Off   50   5 0 . 6 1   1 . 2 2   Off   1 5 0   1 5 4 . 0 4   2 . 6 9   Off   60   5 9 . 6 9   0 . 5 1   Off   1 4 0   1 3 8 . 1 5   1 . 3 2   On   70   7 0 . 1 4   0 . 2 0   Off   1 3 0   1 2 9 . 7 5   0 . 1 9   On   80   8 0 . 1 8   0 . 2 2   Off   1 2 0   1 1 9 . 9 6   0 . 0 3   On   90   9 0 . 3 1   0 . 3 4   Off   1 1 0   1 1 0 . 0 9   0 . 0 8   On   1 0 0   1 0 0 . 1 4   0 . 1 4   Off   1 0 0   1 0 3 . 1 4   3 . 1 4   Off   1 1 0   1 0 9 . 8 6   0 . 1 2   On   90   9 0 . 3 1   0 . 3 4   Off   1 2 0   1 1 9 . 7 0   0 . 2 5   On   80   8 0 . 1 8   0 . 2 2   Off   1 3 0   1 2 8 . 9 6   0 . 8 0   On   70   7 0 . 3 1   0 . 4 4   Off   1 4 0   1 3 9 . 6 1   0 . 2 7   On   60   6 0 . 0 9   0 . 1 5   Off   1 5 0   1 4 7 . 9 7   1 . 3 5   Off   50   4 9 . 9 7   0 . 0 6   Off   1 6 0   1 6 0 . 1 4   0 . 0 8   Off   40   4 0 . 1 2   0 . 3 0   Off   1 7 0   1 7 0 . 5 8   0 . 3 4   Off   30   3 0 . 1 4   0 . 4 6   Off   1 8 0   1 7 7 . 9 8   1 . 1 2   Off   20   1 9 . 9 7   0 . 1 5   Off   1 9 0   1 8 9 . 1 4   1 . 1 2   Off   10   1 0 . 0 7   0 . 7 0   Off   A v e r a g e   e r r o r   ( %)   0 . 5 7 3     A v e r a g e   e r r o r   ( %)   0 . 5 8 2         3 . 2 .     O bje c t   cla s s if ica t io n t esting   T h im ag es  d er iv ed   f r o m   th e   r ec o r d e d   v id e o   r esu lts   ar s u b s eq u en tly   ca teg o r ized   i n to   tw o   o b jects:  m o to r b ik o b jects  an d   ca r   o b jects.  T esti n g   is   co n d u cted   u tili zin g   p r ev io u s ly   d e v elo p e d   p r o to t y p e,   wh ich   em p lo y s   d etec tio n   ar ea   tailo r ed   to   th ch ar ac ter is tics   o f   lev el  cr o s s in g s .   I n   Fig u r 5 ,   th g r ee n   lin e   d elin ea tes  th d etec tio n   ar ea ,   wh ile  th b lu lin e   r ep r esen ts   th class if icatio n   o f   m o to r b ik o b jects.  I is   ev id en f r o m   th f i g u r th at  t h er ar two   m o to r cy cles;  h o wev er ,   th o s o u ts id th d ete ctio n   ar ea   ar n o t   class if ied .   Fig u r 6   illu s tr ate s   th class if icatio n   o f   th ca r   o b ject.   T h d etec tio n   ar ea   is   in d icate d   b y   g r ee n   lin e,   wh ile  th ca r   class if icati o n   is   d en o ted   b y   r ed   lin e.   T h r o u g h o u th d etec tio n   p r o ce s s ,   th tim d elay   n ec ess ar y   f o r   o b ject  class if icatio n   is   ass es s ed .   T ab le  2   d is p lay s   th tim r eq u ir ed   f o r   o b ject  class if icatio n .   T h av er ag tim f o r   class if y in g   m o to r b ik o b jects  is   0 . 7 0 2   s ec o n d s ,   wh ile  f o r   class if y in g   ca r   o b jects,  it  is     0 . 5 5 4   s ec o n d s .       3 . 3 .     Vehicle  nu m ber  pla t det ec t io n t est   T h d etec tio n   o f   v e h icle  n u m b er   p lates  u tili ze s   th Haa r   C ascad c lass if ier ,   wh ile   ch ar ac te r   r ec o g n itio n   o n   t h n u m b e r   p late  is   ac h iev ed   u s in g   OC R .   T h p r o ce s s   o f   d etec tin g   an d   r ec o g n izin g   ch a r ac ter s   o n   th n u m b er   p late  in v o lv es  s ev er al  s tep s ,   in clu d in g   cr o p p in g ,   g r ay s ca le  co n v er s io n ,   r es izin g ,   d ilatio n ,   an d   er o s io n .   T o   f in d   o u t th e   s tar tin g   p er ce n ta g o f   s u cc ess   in   ch ar ac ter   r ec o g n itio n ,   we  ca n   u s ( 2 ) :     Su cc ess   ( %)  = cl o s e s t   char act er   t r ue   char act er 100%   ( 2 )     T h o u tco m es  o f   th s y s tem ' s   ch ar ac ter   r ec o g n itio n   s u cc ess   ca lcu latio n   f o r   th ch ar ac ter s   with in   th n u m b er   p late.   T ab le  3   d is p la y s   th ex p er im en t   in v o l v ed   i n   co n d u ctin g   5   test s   u s in g   th s am n u m b e r   p late   o b ject.   I n   t h ca s o f   th n u m b er   p late  with   a   wh ite  b ac k g r o u n d ,   s ev er al   test s   f ailed   to   r ec o g n ize   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 25 :   8 8 3 - 893   888   ch ar ac ter s   o n   th e   p late.   C o n v er s ely ,   with   th e   b lack   n u m b e r   p late,   it  was  o b s er v ed   t h at  all  ch ar ac ter s   wer e   s u cc ess f u lly   r ec o g n ize d .   Ou t   o f   th e   f iv e   test s   co n d u cte d   wi th   th wh ite   p late,   o n ly   two   te s ts   wer s u cc ess f u l   in   ch ar ac ter   r ec o g n itio n ,   wh er ea s   all  test s   co n d u cte d   wi th   th e   b lack   p late  s u cc ess f u lly   r ec o g n ized   th e   ch ar ac ter s .   T h en tire   test in g   was  co n d u cted   u n d e r   clea r   wea th er   co n d itio n s   an d   b r ig h illu m in atio n ,   s p ec if ically   d u r in g   d ay lig h t h o u r s .           Fig u r 5 .   C lass if icatio n   o f   m o t o r b ik o b jects           Fig u r 6 .   C lass if icatio n   o f   ca r   o b jects       T ab le  2 .   Ob ject  class if icatio n   tim d elay   tab le   Te st i n g   O b j e c t   c l a ssi f i c a t i o n   t i m e   M o t o r b i k e   C a r s   1   0 . 7 8   0 . 6 5   2   0 . 9 1   0 . 5 7   3   0 . 6 2   0 . 5 6   4   0 . 7 3   0 . 4 7   5   0 . 4 7   0 . 5 2   A v e r a g e   d e l a y   0 . 7 0 2   0 . 5 5 4   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       Desig n   o f a   r o a d   ma r kin g   vio l a tio n   d etec tio n   s ystem  a t ra ilw a leve l c r o s s in g s   ( Helfy  S u s ila w a ti )   889   Fu r th er m o r e ,   to   o b tain   n u m b er   p late  th at   ca n   b e   ea s ily   d etec ted   a n d   r ec o g n ize d ,   t h ca m er a' s   p o s itio n   r elativ to   th n u m b er   p late  m u s b p er p en d ic u lar .   I f   th n u m b er   p late  o b tai n ed   f r o m   th v id e o   r esu lts   is   m is alig n ed ,   th is   also   af f ec ts   th c h ar ac ter   r ec o g n itio n   p r o ce s s   o n   t h n u m b er   p l ate.   Nu m b er   p lates   with   b lack   b ac k g r o u n d s   ar e   ea s ier   to   r ec o g n ize  c h ar ac t er s   b ec au s th ey   alig n   b etter   with   th im a g p r o ce s s in g   p r o ce s s ,   p ar ticu l ar ly   th e   g r a y s ca le  co n v er s io n .   W h en   g r a y s ca le  co n v er s io n   is   p er f o r m ed ,   ch ar ac ter s   o n   b lack   p lates  ap p ea r   b r ig h ter   c o m p ar e d   to   th o s o n   wh ite  n u m b e r   p lates.  T h en tire   test in g   was   co n d u cte d   u n d er   clea r   wea th e r   co n d itio n s   an d   b r ig h t illu m in atio n ,   s p ec if ically   d u r in g   d ay li g h t h o u r s .       T ab le  3 .   Nu m b er   p late  test in g   tab le   Te st i n g   t o -   O r i g i n a l   c h a r a c t e r   I mag e   p r o c e ssi n g   C h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   r e s u l t   P e r c e n t a g e   ( %)   O b j e c t   1   C a r   ( B l a c k   P l a t e )   1   D 1 1 7 5 N W     O 1 1 7 5 N W   8 5 . 1 7   2     O 1 1 7 5 N W   8 5 . 1 7   3     D 1 1 7 5 N W   1 0 0   4     D 1 1 7 5 N W   1 0 0   5     O 1 1 Z 5 N W   7 1 . 4 2   O b j e c t   2   M o t o r b i k e   ( W h i t e   P l a t e )   1   Z2 6 6 4 D B D     Z2 6 6 4 D B I   8 7 . 5 0   2     Z2 6 6 4 D B D   1 0 0   3     -   0   4     -   0   5     -   0   O b j e c t   3   M o t o r b i k e   ( B l a c k   P l a t e )   1   Z4 7 2 4 D A Q     Z4 7 2 4 D A O   8 7 . 5 0   2     ZL7 2 LD A O   6 2 . 5 0   3     ZL7 2 LD A G   6 2 . 5 0   4     ZL7 2 LD A C   6 2 . 5 0   5     ZL7 2 LD A C   6 2 . 5 0   A v e r a g e   p e r c e n t a g e   o f   s u c c e ss ( %)   6 4 . 4 5       I n   Fig u r 7 ,   it  is   n o ted   th at   b o th   class if ied   o b jects,  n am ely   ca r s   an d   m o to r c y cles,  ca n   b e   id en tifie d .   T h is   is   ev id en t   f r o m   th d etec tio n   ar ea s   o n   th e   ca r s   an d   m o t o r cy cles  ex ce e d in g   th e   r o a d   m ar k in g   b o u n d ar ies.  I n   b o th   in s tan ce s   wh er m o to r cy cles  v io late  th r o ad   m ar k in g s ,   th f ir s d etec ted   m o to r cy cle  is   th b lack - co lo r ed   o n e,   wh er class if icatio n   d ata  an d   licen s p late  in f o r m atio n   ar o b tain ed .   T h a d jace n m o to r c y cle   o b ject  is   d etec ted   af ter   o b tain in g   th licen s p late  o f   th f ir s m o to r cy cle  o b ject.   I n   Fig u r 8 ,   it  is   o b s er v ed   th at  th s y s tem   i s   ca p ab le  o f   class if y in g   o b jects  an d   d eter m in in g   th em   as  m o to r cy cles.   Ho wev er ,   f o r   th y ello w - co lo r e d   m o to r c y cle,   th ch ar ac ter s   o n   th licen s p lat ca n n o t b r ec o g n ize d   d u to   th p o o r   q u ality   o f   th d etec ted   licen s p late  im ag e.   B ec au s th licen s p lat is   n o alig n ed   with   th ca m er p lace m en t,  th e   s y s tem   ca n n o r ec o g n ize  th e   licen s p late  o n   th ca r   at  all.   T h er ef o r e,   th an g le  o f   t h ca m er ca p tu r e   co n ce r n in g   th licen s p late  o n   th o b ject  also   n ee d s   to   b e   c o n s id er ed .   Up o n   d etec tio n   o f   an   o b ject   a lev el   cr o s s in g ,   th s y s tem   ac tiv ates  b u zz e r   to   war n   th e   o b ject   n o to   cr o s s   th r o ad   m ar k in g s .   I f   th o b ject  is   s til d etec ted   af ter   th b u zz er   war n i n g ,   th s y s tem   p r o ce ed s   to   r ec o g n ize  th licen s p late  ch ar ac ter s ,   r ec o r d in g   th em   as  v i o latio n   r ec o r d s .   R esear ch   f in d in g s   also   in d icate   th s u cc ess f u f u n ctio n ality   o f   th b u zz e r   an d   d ata  tr a n s m is s io n   to   th e   d atab ase.   Ho wev e r ,   th er is   n ee d   f o r   im p r o v em e n in   th c h ar ac ter   r ec o g n itio n   co m p o n en t o   en s u r r ec o g n itio n   u n d e r   all  co n d itio n s .   T h s y s tem 's   p u r p o s is   to   p r o v id war n in g s   an d   d eter r e n ce   to   r o a d   m a r k in g   v i o lato r s   at  lev el  r ailway   cr o s s in g s ,   an   ar ea   wh er ef f ec tiv war n in g   a n d   d eter r en ce   s y s tem s   ar cu r r e n tly   lack in g ,   p ar ticu lar ly   in   I n d o n esia.      3 . 4 .     T esting   s endin g   da t a   t o   t he  da t a ba s e   Fo llo win g   th ch ar ac ter   r ea d i n g   test   o n   th n u m b e r   p late,   t h s u b s eq u en s tep   in v o lv es  tr an s m itti n g   th n u m b e r   p late  ch ar ac ter   d ata  to   th d atab ase.   Fig u r 9   d ep icts   an   im ag o f   t h web s ite  d esig n ed   f o r   r ec o r d in g   v io latio n s   o f   r o ad   m ar k in g s   at  r ailway - lev el  cr o s s in g s .   I m ag ca p tu r o cc u r s   wh en   th s y s te m   d etec ts   m o to r b ik o r   ca r   p ass in g   th r o u g h   th r o ad ,   f o ll o wed   b y   war n i n g   is s u ed   th r o u g h   B lu eto o th   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 25 :   8 8 3 - 893   890   s p ea k er   to   p r o m p th v eh icl to   s witch   to   th ap p r o p r iate   lan e.   Su b s eq u en tly ,   af ter   2 - m in u te  in ter v al,   a   p ictu r is   tak e n   o f   th e   v e h icle  th at  v i o lates  th r o ad   m ar k in g s   at  th e   f r o n t.  T h is   im ag is   th en   tr an s m itted   t o   th web s ite  alo n g   with   th tim estam p   o f   th v io latio n .                   Fig u r 7 .   Dete ctio n   a n d   class if icatio n   o f   o b jects  alo n g   with   licen s p late  r ea d in g   o n   th f ir s m o to r cy cle  o b ject  ( b lac k   co lo r )   Fig u r 8 .   I ll u s tr ates th d etec tio n   an d   class if icatio n   o f   o b jects a lo n g   with   th licen s p late  r ea d in g   o n   th s ec o n d   m o to r b i k ( h ig h lig h ted   in   y ello w)           Fig u r 9 .   W eb s ite  f o r   r ec o r d in g   v io lato r s   o f   r o a d   m ar k in g s   a t r ailway   lev el  cr o s s in g s       3. 5 .     Da t a   a na ly s is   a nd   dis c u s s io n   T h is   r esear ch   aim s   to   p r e v en tr af f ic  co n g esti o n   a n d   ac cid e n ts   wh en   r ailway   cr o s s in g   g ate s   ar o p e n   ca u s ed   b y   m o to r is ts   u s in g   b o t h   s id es  o f   th e   r o ad .   T h e   u s o f   b o th   s id es  f r o m   o p p o s ite  d ir ec tio n s   ca n   lead   to   co n g esti o n   an d   p o s ac cid en r is k s .   T h is   s tu d y   d esig n s   s y s tem   to   d etec v eh icles  cr o s s in g   r o ad   m ar k in g   b o u n d ar ies  an d   aler d r iv er s   t o   r ef r ain   f r o m   d o in g   s o .   I als o   aim s   to   d eter   v io latio n s   b y   r ec o r d in g   th lice n s p lates o f   v eh icles th at  cr o s s   th m ar k in g s   wh ile  tr ain s   ar p ass in g ,   wh ich   ca n   lead   to   s u b s e q u en t le g al  ac tio n s .   T h is   r esear ch   is   cr u cial  as  its   p r im ar y   g o al  is   to   cr ea te  a   d et er r en ef f ec t,   f o s ter in g   awa r en ess   am o n g   d r iv e r s   n o to   cr o s s   r o ad   m ar k in g s   w h en   tr ain s   a r p ass in g .   E f f ec tiv u s o f   ca p ab le   m icr o c o n tr o ll er s   an d   o p tim izin g   th ca m er s y s tem   f o r   v ar io u s   co n d itio n s   ar k ey   asp ec ts   f o r   f u tu r s y s tem   d e v elo p m e n t.   Sev er al  s tu d ies  h av b ee n   co n d u cte d   to   p r ev en ac cid e n ts   at  r ailway   cr o s s in g s ,   f o cu s in g   o n   in f r astru ctu r e   d ev el o p m en t   with o u r aisi n g   awa r en ess   am o n g   r ailway   cr o s s in g   u s er s .   On s u ch   s tu d y   in v o lv es   th d etec tio n   o f   r ailway   tr ac k   d am ag [ 2 3 ] ,   t h d etec tio n   o f   tr ain   lo ca tio n   [ 2 4 ] ,   an d   th e   m o n ito r in g   o f   r ailway   tr ac k s   [ 2 5 ] .   T h u s o f   ca m er as  at  r ailway   cr o s s in g s   is   em p lo y ed   f o r   th e   d ec en tr aliza tio n   o f   r ailway   s y s tem s ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       Desig n   o f a   r o a d   ma r kin g   vio l a tio n   d etec tio n   s ystem  a t ra ilw a leve l c r o s s in g s   ( Helfy  S u s ila w a ti )   891   wh er d ec e n tr alizin g   r ailway   cr o s s in g   s y s tem s   b ec o m es  a   l o n g - ter m   s o lu tio n   to   r ailway   cr o s s in g   is s u es  [ 2 6 ] Pre v io u s   s tu d ies  h av f o cu s ed   o n   th e   d ev ices  u s ed   at   r ailway   cr o s s in g s .   Ho wev er ,   th is   r esear ch   aim s   to   cr ea t e   d eter r en e f f ec t,  p ar ticu lar ly   f o r   d r iv er s   wh o   v i o late  r o a d   m ar k in g s   u s in g   web ca m ,   to   p r ev e n ac cid en ts .   T h d eter r en e f f ec g en er ate d   b y   th e   s y s tem   b ec o m es  th e   s tr en g th   o f   th s y s tem   b ec au s o n ce   d r iv er s   a r e   d eter r ed ,   t h ey   ar less   lik ely   to   co m m it v io latio n s   th at  c o u ld   l ea d   to   ac cid en ts .     T h u s o f   web ca m   an d   R asp b er r y   Pi  4   in   t h in itial  h y p o th esis   is   ex p ec ted   to   y ield   g o o d   r esu lts .   T h web ca m   ca n   p r o v id g o o d   r esu lts   in   im ag ac q u is itio n   p r o ce s s es  [ 2 7 ] ,   a n d   th R asp b er r y   Pi  4 ,   as   h ar d war e,   ca n   also   b p r o f ici en tly   u s ed   in   d ig ital  im ag p r o ce s s in g   an d   as  co n tr o f o r   th o v er all  s y s tem   [ 2 8 ] .   H o wev er ,   in   t h co n d u c ted   r esear ch ,   th web ca m   d id   n o f u n cti o n   well  b ec au s it  c an   o n ly   b u s ed   in   th d ay tim u n d er   clea r   wea th er   co n d itio n s .   T h web ca m   f a ils   to   p r o d u ce   g o o d   im ag es  d u r in g   n ig h ttime   an d   r ain y   co n d itio n s .   Fu r th er m o r e ,   th u s o f   R asp b er r y   Pi  4   al s o   p r o v ed   less   p r o f icien t,  ev i d en ce d   b y   th jer k y   m o v em en o f   o b jects  d u r in g   d etec tio n   an d   class if icatio n   ( n o s m o o th ) .   d r awb ac k   o f   th is   r esear ch   is   th r elativ ely   lo n g   d etec tio n   d el ay .   T h is   d elay   m ay   o cc u r   b ec au s th R asp b er r y   Pi  u til ized   p er f o r m s   d u al   f u n ctio n s ,   n am ely   p r o ce s s in g   im ag es  o b tain ed   a n d   s im u ltan eo u s ly   c o n tr o llin g   an d   r ec o r d in g   d ata   f o r   th e   s en s o r .   T h e   in itial  h y p o th esi s   u s in g   th e   SS m eth o d   s h o wed   p r o m is in   ac cu r ately   an aly zi n g   o b ject   d etec tio n ,   as  SS ca n   s er v a s   an   ef f ec tiv e   an d   ef f icie n d e tectio n   m eth o d ,   d em o n s tr atin g   g o o d   p er f o r m an ce   ac r o s s   v ar io u s   d atasets   [ 2 9 ] .   I n   th co n d u cted   r esear ch ,   it  was  f o u n d   th at  th u s o f   SS p er f o r m e d   well  in   d etec tin g   an d   class if y in g   o b j ec ts   s u ch   as  ca r s   an d   m o to r c y cles.  T h h y p o t h esis   r eg ar d i n g   th u s o f   OC R   s h o wed   p r o m is in g   p er f o r m a n ce   f o r   licen s p late  d etec tio n   [ 3 0 ] .   Ho wev er ,   i n   th c o n d u c ted   r esear ch ,   OC R   s till   h as   s o m s h o r tco m in g s ,   in clu d in g   its   in ab ilit y   to   d is ti n g u is h   b etwe en   ch ar ac ter s   o r   n u m b er s   th at  h av e   s im ilar   s h ap es,  s u ch   as d is tin g u is h in g   b etwe en   th e   n u m b er   2   an d   th letter   Z .   B ased   o n   th r esear ch   r esu lts ,   th u ltra s o n ic  s en s o r   r ea d in g s   u s ed   as  tr ig g er s   f o r   web ca m   co n d itio n s   ex h ib ited   lo er r o r   r ea d in g s   o f   0 . 5 7 3 an d   0 . 5 8 2 %.   I n   th o b ject  class if icatio n   tes ts ,   th s y s tem   s u cc es s f u lly   class if ied   two   d if f er en t   o b ject s ca r s   an d   m o to r cy cles.  H o wev er ,   b o th   class if icatio n s   ex p e r ien ce d   s ig n if ica n t   d elay s ,   s p ec if ically   0 . 7 0 2   s e co n d s   f o r   ca r s   an d   0 . 5 5 4   s e co n d s   f o r   m o to r cy cles.  Du r i n g   test in g   with   p r e - r ec o r d e d   v i d eo s ,   th e   o b ject   class if icatio n   p r o ce s s   d id   n o r u n   s m o o th l y p lay b ac k   o f   th v id eo   ca u s ed   d elay s   in   m o v em en t,  af f ec ti n g   th d e tectio n   an d   class if icatio n   r esu l ts .   R eg ar d in g   v eh icle  licen s p late  d etec tio n   an d   r ea d in g   test s   f o r   v io lato r s ,   th s y s tem   ac h iev ed   s u cc ess   r ate  o f   6 4 . 4 5 %.  T h ac cu r a cy   o f   licen s p late  r ea d in g   r elied   o n   th OC R ' s   ab ilit y   to   in ter p r et  ch ar ac ter s .   Du r in g   test in g ,   th s y s tem   e n co u n ter e d   r ea d in g   er r o r s   wh er t h n u m b er   7   w as  m is r ea d   as  th letter   Z ,   th letter   as  th letter   E ,   an d   th letter   as  th letter s   O,   G,   o r   C .   Ad d itio n ally ,   th v e h icle' s   licen s p la te  h ad   to   b alig n e d   p a r allel  to   th ca m e r f o r   ac cu r ate  r ea d in g .   Fu tu r r esear ch   ca n   f o c u s   o n   h o to   im p r o v r ea d ab ilit y   d ela y s   an d   in c r ea s th ac cu r ac y   o f   n u m b er   p late  r ea d in g s .         4.   CO NCLU SI O   T h is   r esear ch   h as  s u cc ess f u ll y   d esig n ed   s y s tem   ca p ab le   o f   d etec tin g   v e h icles  th at  v io late  r o ad   m ar k in g s   at  r ailway   cr o s s in g s .   T h co n d u cted   r esear ch   h a s   s u cc ess f u lly   co n tr o lled   th ca m er co n d itio n s   u s in g   u ltra s o n ic   s en s o r   r ea d in g s   as  tr ig g er s ,   b u OC R   n o b ein g   o p tim al  in   tr a n s latin g   letter s   an d   n u m b e r s   o n   licen s p lates.  Fo r   f u r th er   r e s ea r ch ,   to   r e d u ce   d elay ,   th s y s tem   ca n   b attem p te d   to   s ep ar ate  th co n tr o f u n ctio n   a n d   th r ec o r d in g   f u n ctio n   u s in g   two   m icr o p r o ce s s o r s ,   o r   it  ca n   b attem p ted   to   r ep lace   th m icr o p r o ce s s o r   b ein g   u s ed .   Ad d itio n ally ,   th e   ca m er a' s   p o s itio n   m u s b p r ec is ely   alig n ed   with   th e   n u m b er   p late  to   en s u r p r o p er   r ec o g n i tio n   o f   th ch ar ac ter s   o n   th n u m b er   p late.   Var io u s   m eth o d s   ca n   b em p lo y e d   f o r   licen s e   p late  c h ar ac ter   d etec tio n   to   d eter m in e   wh ich   ch ar ac ter   r ec o g n itio n   m eth o d   is   m o r e   ac cu r ate.   An o th er   lim itatio n   is   th at  th s y s tem   d ev elo p ed   in   th cu r r e n r esear ch   d o es  n o in clu d m ea s u r es  to   s ec u r th d ata   o f   licen s p lates  s to r e d   in   th s y s tem .   T o   ad d r ess   th s h o r tco m i n g s   o f   th is   r esear c h ,   s ev er al   s tep s   ca n   b tak en .   On e   ap p r o ac h   is   to   r ep lace   o r   p o s s ib ly   ad d   m icr o co n tr o ller s ,   with   o n e   d ed icate d   to   im ag e   p r o ce s s in g   an d   an o th e r   f o r   s y s tem   co n tr o l.  Ad d itio n ally ,   co n s id er atio n   c o u ld   b g iv e n   to   u p g r ad in g   th e   ca m er to   en ab le   th s y s tem   to   p e r f o r m   d etec tio n   an d   c lass if icatio n   u n d er   v ar io u s   c o n d itio n s ,   s u c h   as  n ig h ttime   o r   r ain y   wea th er .   Fu tu r r esear c h   co u ld   also   f o cu s   o n   en h an cin g   d ata  s ec u r ity   m ea s u r es  f o r   licen s e   p late  d ata,   s u c h   as  e n cr y p tin g   licen s p late   in f o r m atio n   o r   im p r o v in g   s y s tem   s ec u r ity   o v er all.   M o r eo v e r ,   ch allen g es  p o s ed   b y   en v ir o n m en tal  co n d itio n s   an d   v ar y in g   l ig h tin g   le v els  n ee d   to   b th o r o u g h ly   in v esti g ated   an d   r eso lv e d .           ACK NO WL E DG E M E NT   We   ex ten d   our   g r atitu d to   th f ac u lty   o f   e n g in ee r i n g   at  th e   Un iv er s ity   o f   Gar u f o r   th eir   ass is tan ce   an d   s u p p o r t,   wh ich   h av e   b ee n   in s tr u m en tal   in   c o m p letin g   th is   r esear ch   a n d   ar ticles  ef f ec tiv ely ,   an d   to   th e   Dep ar tm en o f   Me ch atr o n ics  I n ter n atio n al  I s lam ic  Un iv e r s ity   Ma lay s ia  as   p ar o f   th co llab o r atio n   in   p r ep ar in g   th is   ar ticle.   We   als o   ex p r ess   m y   ap p r ec iatio n   to   th o s wh o   h av e   ass is ted ,   in clu d in g   t h cr o s s b ar   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 25 :   8 8 3 - 893   892   g u ar d   wh o   g r an ted   p er m is s io n   f o r   th v id eo   to   b r ec o r d ed   d u r in g   th o p er atio n   o f   th cr o s s b ar ,   as  well   as  to   m y   co lleag u es wh o   h av e   co n s i s ten tly   o f f er ed   th eir   s u p p o r t.       RE F E R E NC E   [ 1 ]   A .   I .   D a v y d o v ,   M .   M .   S o k o l o v ,   a n d   K .   I .   K o r n i e n k o ,   S e ma n t i c   mo d e l   o f   i n t e l l i g e n t   r a i l w a y   c r o ssi n g   safe t y   ma n a g e m e n t   s y st e m,”   T ra n s p o rt a t i o n   Re s e a r c h   Pr o c e d i a ,   v o l .   6 1 ,   p p .   3 3 3 3 3 9 ,   J a n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r p r o . 2 0 2 2 . 0 1 . 0 5 4 .   [ 2 ]   S .   V e l a n t i a ,   A .   W i d y a n t i ,   a n d   T .   Y u d h i st i r a ,   P r e v a l e n c e   o f   a n d   i n t e n t   b e h i n d   m o t o r c y c l i s t s’   v i o l a t i o n a t   r a i l w a y   c r o ss i n g i n   I n d o n e si a :   M o d e l i n g   b e h a v i o r   a n d   l e a r n i n g   l e ss o n s   f r o m   a   d e v e l o p i n g   c o u n t r y ,   I AT S S   R e se a rc h ,   v o l .   4 8 ,   n o .   1 ,   p p .   2 7 3 9 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i a t ssr . 2 0 2 4 . 0 1 . 0 0 2 .   [ 3 ]   R .   B r i d g e l a l l   a n d   D .   D .   T o l l i v e r ,   R a i l r o a d   a c c i d e n t   a n a l y s i s   b y   ma c h i n e   l e a r n i n g   a n d   n a t u r a l   l a n g u a g e   p r o c e ss i n g ,   J o u r n a l   o f   Ra i l   T r a n sp o rt   P l a n n i n g   a n d   M a n a g e m e n t ,   v o l .   2 9 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j r t p m. 2 0 2 3 . 1 0 0 4 2 9 .   [ 4 ]   K .   S h i mu r a ,   Y .   To m i o k a ,   a n d   Q .   Zh a o ,   A   d i st a n c e   e st i ma t i o n   me t h o d   t o   r a i l w a y   c r o ss i n g   u s i n g   w a r n i n g   si g n s,”   i n   Pro c e e d i n g -   2 0 2 1   I EEE  1 4 t h   I n t e r n a t i o n a l   S y m p o si u m   o n   Em b e d d e d   M u l t i c o re/ M a n y - C o r e   S y st e m s - on - C h i p ,   MC S o C   2 0 2 1 ,   2 0 2 1 ,   p p .   1 7 8 1 8 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M C S o C 5 1 1 4 9 . 2 0 2 1 . 0 0 0 3 4 .   [ 5 ]   F .   G u o ,   Z.   J i a n g ,   Y .   W a n g ,   C .   C h e n ,   a n d   Y .   Q i a n ,   D e n se   t r a f f i c   d e t e c t i o n   a t   h i g h w a y - r a i l r o a d   g r a d e   c r o ssi n g s ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   I n t e l l i g e n t   T r a n s p o rt a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   2 3 ,   n o .   9 ,   p p .   1 5 4 9 8 1 5 5 1 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 2 2 . 3 1 4 0 9 4 8 .   [ 6 ]   D .   V   Ef a n o v ,   G .   V   O sa d c h i i ,   a n d   V .   V   K h o r o s h e v ,   N e w   s t a g e   i n   safe t y   t r a f f i c   c o n t r o l   t e c h n o l o g i e s   d e v e l o p m e n t :   D i g i t a l   r a i l r o a d   c r o ssi n g ,   i n   Pr o c e e d i n g -   2 0 1 9   I n t e rn a t i o n a l   R u ss i a n   A u t o m a t i o n   C o n f e r e n c e ,   R u sA u t o C o n   2 0 1 9 ,   2 0 1 9 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / R U S A U TO C O N . 2 0 1 9 . 8 8 6 7 7 0 0 .   [ 7 ]   F .   G u o ,   Y .   W a n g ,   a n d   Y .   Q i a n ,   C o mp u t e r   v i s i o n - b a se d   a p p r o a c h   f o r   s mart  t r a f f i c   c o n d i t i o n   a ss e ssm e n t   a t   t h e   r a i l r o a d   g r a d e   c r o ssi n g ,   A d v a n c e d   En g i n e e ri n g   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   5 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a e i . 2 0 2 1 . 1 0 1 4 5 6 .   [ 8 ]   P .   K u d l a c i k   a n d   T.   E.   W e so l o w s k i ,   O b st a c l e   d e t e c t i o n   a l g o r i t h f o r   r a i l r o a d - r o a d   c r o ss i n g b a s e d   o n   v i d e o   st r e a a n a l y si s,”   Pro c e d i a   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   2 2 5 ,   p p .   1 5 5 2 1 5 6 1 ,   Ja n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s . 2 0 2 3 . 1 0 . 1 4 4 .   [ 9 ]   W .   X i o n g ,   R e se a r c h   o n   f i r e   d e t e c t i o n   a n d   i m a g e   i n f o r ma t i o n   p r o c e ss i n g   sy st e b a se d   o n   i ma g e   p r o c e ss i n g ,   i n   Pr o c e e d i n g -   2 0 2 0   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A d v a n c e   i n   Am b i e n t   C o m p u t i n g   a n d   I n t e l l i g e n c e ,   I C AA C I   2 0 2 0 ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 0 6 1 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A A C I 5 0 7 3 3 . 2 0 2 0 . 0 0 0 2 7 .   [ 1 0 ]   J.  Li ,   B .   M a ,   a n d   H .   D o n g ,   D e t e c t i o n   o f   t h e   r a i l   p r o f i l e   w e a r   b a se d   o n   i ma g e   p r o c e ss i n g ,   i n   Pr o c e e d i n g o f   2 0 2 0   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   P o w e r,  I n t e l l i g e n t   C o m p u t i n g   a n d   S y st e m s ,   I C PI C S   2 0 2 0 ,   2 0 2 0 ,   p p .   5 8 2 5 8 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C P I C S 5 0 2 8 7 . 2 0 2 0 . 9 2 0 1 9 5 6 .   [ 1 1 ]   D .   M o g a   a n d   I .   F i l i p ,   R o l e   o f   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   t e c h n i q u e s   i n   a c t i v e   s a f e t y   u si n g   i ma g e   p r o c e ssi n g   f o r   a u t o n o m o u d r i v i n g   v e h i c l e s,”   i n   S A C I   2 0 2 2   -   I E EE  1 6 t h   I n t e rn a t i o n a l   S y m p o s i u m   o n   A p p l i e d   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   I n f o rm a t i c s,   Pro c e e d i n g s ,   2 0 2 2 ,   p p .   2 5 3 2 5 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S A C I 5 5 6 1 8 . 2 0 2 2 . 9 9 1 9 5 1 3 .   [ 1 2 ]   C .   J.   L.   C h a n ,   E .   J .   A .   R e y e s ,   N .   B .   L i n sa n g a n ,   a n d   R .   A .   J u a n a t a s ,   R e a l - t i me  d e t e c t i o n   o f   a q u a r i u m   f i s h   s p e c i e s   u s i n g   Y O LO v 4 - t i n y   o n   R a s p b e r r y   P i   4 ,   i n   4 t h   I E EE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   i n   E n g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   I I C AI ET   2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I I C A I ET5 5 1 3 9 . 2 0 2 2 . 9 9 3 6 7 9 0 .   [ 1 3 ]   R .   Ta r u n   a n d   B .   P .   Es t h e r ,   R e a l - t i m e   r e g i o n a l   r o a d   si g n   d e t e c t i o n   a n d   i d e n t i f i c a t i o n   u s i n g   R a s p b e r r y   P i ,   i n   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   1 st   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   N e t w o r k i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n 2 0 2 3 ,   I C N W C   2 0 2 3 ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C N W C 5 7 8 5 2 . 2 0 2 3 . 1 0 1 2 7 3 7 0 .   [ 1 4 ]   M .   Y i l d i r i m,  O .   K a r a d u ma n ,   a n d   H .   K u r u m,   R e a l - t i me  i ma g e   a n d   v i d e o   p r o c e ss i n g   a p p l i c a t i o n s   u s i n g   R a s p b e r r y   P i ,   i n   1 s t   I EE I n d u st r i a l   El e c t r o n i c S o c i e t y   A n n u a l   O n - L i n e   C o n f e re n c e ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / O N C O N 5 6 9 8 4 . 2 0 2 2 . 1 0 1 2 7 0 3 4 .   [ 1 5 ]   F .   A n d i k a   a n d   Y .   B a n d u n g ,   R o a d   d a ma g e   c l a ssi f i c a t i o n   u s i n g   S S D   M o b i l e n e t   w i t h   i m a g e   e n h a n c e me n t ,   i n   I C C o S I T E   2 0 2 3   -   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e S c i e n c e ,   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y   a n d   En g i n e e ri n g :   D i g i t a l   T r a n s f o rm a t i o n   S t r a t e g y   i n   Fa c i n g   t h e   VU C A   a n d   T U N Er a ,   2 0 2 3 ,   p p .   5 4 0 5 4 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C o S I TE5 7 6 4 1 . 2 0 2 3 . 1 0 1 2 7 7 6 3 .   [ 1 6 ]   A .   H e r e d i a   a n d   G .   B a r r o s - G a v i l a n e s,  C o mp a r i n g   S V M   a n d   S S D   f o r   c l a ssi f i c a t i o n   o f   v e h i c l e a n d   p e d e st r i a n s   f o r   e d g e   c o m p u t i n g ,   i n   2 0 1 9   I EEE  C o l o m b i a n   C o n f e re n c e   o n   A p p l i c a t i o n i n   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e ,   C o l C A C I   2 0 1 9   -   Pr o c e e d i n g s 2 0 1 9 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C o l C A C I . 2 0 1 9 . 8 7 8 1 9 8 9 .   [ 1 7 ]   M .   R .   C .   N i l u c k s h i n i   a n d   M .   F .   M .   F i r d h o u s,   A u t o ma t i c   n u m b e r   p l a t e   d e t e c t i o n   u si n g   H a a r - C a sc a d e   a l g o r i t h p r o p o se d   f o r   S r i l a n k a n   c o n t e x t ,   i n   I C A RC   2 0 2 2   -   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A d v a n c e d   Re s e a rc h   i n   C o m p u t i n g :   T o w a rd s   a   D i g i t a l l y   Em p o w e r e d   S o c i e t y ,   2 0 2 2 ,   p p .   2 4 8 2 5 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A R C 5 4 4 8 9 . 2 0 2 2 . 9 7 5 3 9 1 5 .   [ 1 8 ]   M .   K r i s h n a m o o r t h i ,   K .   P .   S .   R a m ,   M .   S a t h y a n ,   a n d   T .   V a sa n t h ,   I mp r o v i n g   o p t i c a l   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   ( O C R )   a c c u r a c y   u si n g   mu l t i - l a y e r   p e r c e p t r o n   ( M LP) ,   i n   7 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   T r e n d i n   El e c t r o n i c a n d   I n f o rm a t i c s ,   I C O EI   2 0 2 3   -   Pro c e e d i n g s ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 6 4 2 1 6 4 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C O EI 5 6 7 6 5 . 2 0 2 3 . 1 0 1 2 5 6 0 3 .   [ 1 9 ]   R .   P a r t h i b a n ,   R .   Ez h i l a r a s i ,   a n d   D .   S a r a v a n a n ,   O p t i c a l   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   f o r   En g l i s h   h a n d w r i t t e n   t e x t   u si n g   r e c u r r e n t   n e u r a l   n e t w o r k ,   i n   2 0 2 0   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S y s t e m ,   C o m p u t a t i o n ,   A u t o m a t i o n   a n d   N e t w o rk i n g ,   I C S C A N   2 0 2 0 ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C S C A N 4 9 4 2 6 . 2 0 2 0 . 9 2 6 2 3 7 9 .   [ 2 0 ]   S .   P .   S a l i m,   A .   J a mes ,   a n d   C .   S a r a v a n a n ,   P r o p o se d   m e t h o d   t o   M a l a y a l a h a n d w r i t t e n   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   u si n g   r e s i d u a l   n e t w o r k   e n h a n c e d   b y   m u l t i - s c a l e d   f e a t u r e s,   i n   Pr o c e e d i n g o f   1 st   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n n o v a t i o n s   i n   I n f o rm a t i o n   a n d   C o m m u n i c a t i o n   T e c h n o l o g y ,   I C I I C T   2 0 1 9 ,   2 0 1 9 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I I C T1 . 2 0 1 9 . 8 7 4 1 4 4 4 .   [ 2 1 ]   B .   D e ss a i   a n d   A .   P a t i l ,   A   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h   f o r   o p t i c a l   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   o f   h a n d w r i t t e n   D e v a n a g a r i   scri p t ,   i n   2 0 1 9   2 n d   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   C o m p u t i n g ,   I n s t r u m e n t a t i o n   a n d   C o n t ro l   T e c h n o l o g i e s,   I C I C I C T   2 0 1 9 ,   2 0 1 9 ,   p p .   1 1 6 0 1 1 6 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I C I C T4 6 0 0 8 . 2 0 1 9 . 8 9 9 3 3 4 2 .   [ 2 2 ]   M .   A .   Za r y a b   a n d   C .   R .   N g ,   O p t i c a l   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   f o r   me d i c a l   r e c o r d d i g i t i z a t i o n   w i t h   d e e p   l e a r n i n g ,   i n   P ro c e e d i n g -   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I m a g e   P ro c e ssi n g ,   I C I P ,   2 0 2 3 ,   p p .   3 2 6 0 3 2 6 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I P 4 9 3 5 9 . 2 0 2 3 . 1 0 2 2 2 0 3 8 .   [ 2 3 ]   G .   H a r i k a ,   N .   S w a t h i ,   S .   M .   N i k h i l ,   C .   J.  T e j a ,   a n d   P .   K .   K u m a r ,   A u t o m a t i c   r a i l w a y   t r a c k   c r a c k   d e t e c t i o n   a n d   a l e r t   s y st e m,”   2 0 2 3   I n n o v a t i o n s   i n   Po w e r   a n d   Ad v a n c e d   C o m p u t i n g   T e c h n o l o g i e s,   i - PAC T   2 0 2 3 ,   p p .   1 7 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I - P A C T5 8 6 4 9 . 2 0 2 3 . 1 0 4 3 4 8 2 2 .   [ 2 4 ]   K .   R .   A h me d ,   M .   A .   H o ssa i n ,   A .   A k t e r ,   a n d   L .   A k t h a r ,   A   se c u r e   a u t o m a t e d   l e v e l   c r o s si n g   a n d   t r a i n   d e t e c t i o n   s y st e f o r   B a n g l a d e s h   R a i l w a y ,   i n   2 0 2 2   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   A d v a n c e m e n t   i n   El e c t r i c a l   a n d   E l e c t r o n i c   E n g i n e e ri n g ,   I C A EEE   2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A EEE5 4 9 5 7 . 2 0 2 2 . 9 8 3 6 3 6 1 .   [ 2 5 ]   M .   Y i l ma z e r   a n d   M .   K a r a k o se ,   R a i l w a y   c o n d i t i o n   m o n i t o r i n g   a n d   f a u l t   d e t e c t i o n   b a se d   o n   Y O LO v 4 ,   i n   2 0 2 2   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n n o v a t i o n   a n d   I n t e l l i g e n c e   f o I n f o rm a t i c s ,   C o m p u t i n g ,   a n d   T e c h n o l o g i e s,  3 I C T   2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   p p .   4 3 9 4 4 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 3 I C T 5 6 5 0 8 . 2 0 2 2 . 9 9 9 0 6 4 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.