SISTEM PENDETEKSI JARAK AMAN KENDARAAN BERBASIS IMAGE PROCESSING SEBAGAI SISTEM PENCEGAHAN TERJADINYA KECELAKAAN DENGAN METODE FASTER R-CNN

Candra, Elok Amaylia Swasthika (2022) SISTEM PENDETEKSI JARAK AMAN KENDARAAN BERBASIS IMAGE PROCESSING SEBAGAI SISTEM PENCEGAHAN TERJADINYA KECELAKAAN DENGAN METODE FASTER R-CNN. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

[img] Text
0918040002 - Elok Amaylia Swasthika Candra - Sistem Pendeteksi Jarak Aman Berbasis i Image Processing _i Sebagai Pencegahan Terjadinya Kecelakaan dengan Metode i Faster R-CNN _i .pdf
Restricted to Repository staff only

Download (5MB)

Abstract

Meningkatnya kasus kecelakaan di jalan raya telah memakan banyak korban dan memberikan dampak kerugian ekonomi (kerugian material) dan sosial yang tidak sedikit. Data menunjukan bahwa jumlah kasus kecelakaan yang terjadi di jalan tol trans Jawa periode Desember 2018 – Januari 2019 mencapai 343 kasus, 246 kasus diantaranya disebabkan oleh kelalaian pengemudi (Badan Pengatur Jalan Tol, 2020). Dari permasalahan tersebut ditemukan solusi berupa pengimplementasian kamera sebagai pendeteksi kendaraan yang melintas di sekitar pengemudi dengan menggunakan metode Faster R-CNN dan mengestimasikan jarak kendaraan dengan menggunakan metode Stereo Vision dan Mono Vision. Dari hasil uji coba deteksi objek dengan menggunakan Faster R-CNN tingkat keberhasilan model pada saat melakukan deteksi dan pengklasifikasian objek memiliki rata-rata keberhasilan sebesar 83.33% dari total 35 kondisi objek yang diujikan dari berbagai angle. Pengestimasian jarak dilakukan dengan menggunakan metode Stereo Vision dan Mono Vision dengan persamaan Linear Regression yang mana tingkat keberhasilan sebesar 98.84% dan 98.11%. Pengidentifikasian jarak aman antar kendaraan ini ditentukan oleh kecepatan kendaraan pengemudi. Dimana sistem peringatan dengan LED dan buzzer dapat aktif ketika jarak kendaraan memenuhi kondisi sebagaimana yang tertera pada Tabel 3.1 yang merupakan data kecepatan dan jarak aman kendaraan.

Item Type: Thesis (Diploma)
Additional Information: NO. INVENTARIS : 6753/TO-18/2022 LOKASI TA : 454
Uncontrolled Keywords: Faster R-CNN, Stereo Vision, Mono Vision, Linear Regression
Subjects: TO - Teknik Otomasi > Rancang Bangun Sistem Otomasi
Divisions: Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal > D4 Teknik Otomasi
Depositing User: Unnamed user with email repository@ppns.ac.id
Date Deposited: 11 Jan 2023 08:07
Last Modified: 11 Jan 2023 08:07
URI: http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/4721

Actions (login required)

View Item View Item