Deteksi Pelanggaran Berkendara Dengan Metode Yolo (You Only Look Once)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Komputer Indonesia
Author
Ilyas, Muhammad
Subject
004_Data Processing & Computer Science
Datestamp
2021-07-14 08:58:56
Abstract :
Kecelakaan yang melibatkan pengendara motor serta fakta bahwa banyaknya dari pengendara motor yang tidak menggunakan helm di Indonesia menjadi suatu bahaya yang kerap terjadi. Penerapan CCTV di persimpangan digunakan untuk mengawasi berbagai pelanggaran namun diperlukan sejumlah besar manusia yang kinerjanya tidak berkelanjutan untuk jangka waktu lama. Computer Vision adalah bidang yang mengajarkan komputer untuk mengevaluasi dan memahami visual yang dapat mengambil andil dalam aspek pengawasan pelanggaran berkendara. YOLO merupakan salah satu dari metode berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Penerapan metode YOLO dapat menerima frame video sebagai masukan dan membentuk kotak pembatas pada pengendara motor yang tidak menggunakan helm serta memungkinkan penggunaannya secara real-time. Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada 5 video uji, penggunaan metode YOLO dalam mendeteksi pelanggar motor yang tidak menggunakan helm mendapatkan persentase rata-rata akurasi sebesar 74.73 %. Pengambilan video uji dilakukan di beberapa tempat dengan posisi pengambilan video yang berbeda-beda. Hasil dari 5 uji coba tersebut mendapatkan nilai yang memiliki akurasi tertinggi sebesar 92.31 % dan nilai yang memiliki akurasi terendah sebesar 58.78%.
Kecelakaan yang melibatkan pengendara motor serta fakta bahwa banyaknya dari pengendara motor yang tidak menggunakan helm di Indonesia menjadi suatu bahaya yang kerap terjadi. Penerapan CCTV di persimpangan digunakan untuk mengawasi berbagai pelanggaran namun diperlukan sejumlah besar manusia yang kinerjanya tidak berkelanjutan untuk jangka waktu lama. Computer Vision adalah bidang yang mengajarkan komputer untuk mengevaluasi dan memahami visual yang dapat mengambil andil dalam aspek pengawasan pelanggaran berkendara. YOLO merupakan salah satu dari metode berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Penerapan metode YOLO dapat menerima frame video sebagai masukan dan membentuk kotak pembatas pada pengendara motor yang tidak menggunakan helm serta memungkinkan penggunaannya secara real-time. Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada 5 video uji, penggunaan metode YOLO dalam mendeteksi pelanggar motor yang tidak menggunakan helm mendapatkan persentase rata-rata akurasi sebesar 74.73 %. Pengambilan video uji dilakukan di beberapa tempat dengan posisi pengambilan video yang berbeda-beda. Hasil dari 5 uji coba tersebut mendapatkan nilai yang memiliki akurasi tertinggi sebesar 92.31 % dan nilai yang memiliki akurasi terendah sebesar 58.78%.
File :
UNIKOM_Muhammad Ilyas_COVER.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_LEMBAR PENGESAHAN.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_BAB 5.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_DAFTAR PUSTAKA.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_KONTAK PENULIS DAN KONTRIBUTOR PENELITIAN.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_SURAT KETERANGAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_KATA PENGANTAR.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_DAFTAR ISI.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_BAB 1.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_BAB 2.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_BAB 3.pdf
UNIKOM_Muhammad Ilyas_BAB 4.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
