Deteksi Kursi Roda Menggunakan YOLO

MUHAMMAD DAMAR PANARANG

Informasi Dasar

105 kali
23.04.3586
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Hingga tahun 2021 jumlah pengguna motor di Jakarta sebanyak 21.758.695 orang dan terus bertambah hingga saat ini. Jumlah pengguna yang besar ini menyebabkan pihak berwajib kesulitan untuk menertibkan oknum pengendara motor yang tidak menaati peraturan salah satunya melintasi trotoar. Pembangunan bolar sendiri hanya dapat menghalangi mobil tetapi tidak dapat menghalangi sepeda motor dikarenakan lebar bolar yang harus melebihi lebar kursi roda.

Bolar merupakan tiang besi yang dibangun tegak lurus secara permanen pada trotoar. Agar memungkinkan kursi roda untuk melewatinya, dapat dibangun sebuah sistem cerdas berbasis deteksi kursi roda tersebut.

Pada penelitian ini, algoritma deteksi dibangun menggunakan dataset yang diambil dari kaggle.com dan google image menggunakan teknik image scrapping. Pengujian model menggunakan objek kursi roda, deteksi kursi roda menggunakan algoritma YOLOv3, menghasilkan model precision recall dan nilai mAP dengan konfigurasi IoU threshold 0.5 yang digunakan untuk mendeteksi objek kursi roda sebagai masukan pada pengujian dari 456 citra. Sistem deteksi kursi roda ini dapat menghalangi kendaraan bermotor dan memberikan akses saat mendeteksi kursi roda yang melintas pada citra yang digunakan sebagai pengujian.

Subjek

Machine Learning
MACHINE ENGINEERING,

Katalog

Deteksi Kursi Roda Menggunakan YOLO
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MUHAMMAD DAMAR PANARANG
Perorangan
Ema Rachmawati, Andrian Rakhmatsyah
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini