Analisis Kinerja Dan Peningkatan Kecepatan Deteksi Kendaraan Dalam Sistem Pengawasan Video Dengan Metode YOLO
Keywords:
Deteksi Objek, Kecerdasan Buatan, Kendaraan, YOLOAbstract
Penelitian ini membahas tentang penggunaan metode deteksi objek YOLO (You Only Look Once) dalam konteks deteksi kinerja dan peningkatan kecepatan kendaraan. Kemajuan teknologi dan industri telah mendorong manusia untuk berpikir kreatif dan memaksimalkan kinerja teknologi yang ada. Kecerdasan buatan (AI) dan teknologi informasi telah digunakan secara luas dalam berbagai bidang, termasuk dalam pemantauan kendaraan untuk mengatur lalu lintas. Metode YOLO merupakan metode state-of-the-art dalam pendeteksian objek real-time, dengan kemampuan memproses gambar dengan kecepatan tinggi. Namun, metode YOLO masih memiliki kelemahan dalam penentuan jarak objek yang dideteksi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan memetakan kendaraan dalam gambar atau video secara real-time menggunakan metode YOLO. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dan tinjauan pustaka sebagai metode penelitian. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode YOLO efektif dalam deteksi objek, termasuk dalam deteksi kecepatan kendaraan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa metode YOLO adalah metode yang efektif dalam deteksi objek dan dapat digunakan dalam pengembangan sistem deteksi kinerja dan peningkatan kecepatan kendaraan.
References
Desprijon, Putri, R. E., & Novani, N. P. (2021). Rancang Bangun Sistem Deteksi Kecepatan Kendaraan di Wilayah Zona Selamat Sekolah (ZoSS) Berbasis Mini PC. JITCE (Journal of Information Technology and Computer Engineering), 5(1).
H, J. S. W., Matulatan, T., & Hayaty, N. (2020). Deteksi Kendaraan Secara Real Time Menggunakan Metode YOLO Berbasis Android. Jurnal Sustainable, 9, 7.
Hakim1, M. A., Rohana, T., & Kusumaningrum, D. S. (2020). Perekaman Otomatis Berdasarkan Deteksi Objek Manusia Pada Cctv Menggunakan Metode You Only Look Once V3 (Yolov3). Conference on Innovation and Application of Science and Technology.
Khairunnas, Yuniarno, E. M., & Zaini, A. (2021). Pembuatan Modul Deteksi Objek Manusia Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot. JURNAL TEKNIK Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), 10(1).
Kuncoro, N. C., Wibowo, S. A., & Usman, K. (2020). Analisis Kinerja Prototipe Traffic Sign Recognition Untuk Sistem Autonomous Car Menggunakan You Only Look Once. E-Proceeding of Engineering, 7(3).
Maleh, I. M. D., Teguh, R., Sahay, A. S., Okta, S., & Pratama, M. P. (2023). Implementasi Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Object Detection Sarang Orang Utan. JURNAL INFORMATIKA, 10(1).
Rosyani, P., Maulida, A., Rahmatulloh, A., Ahussalim, I., & Mulia, R. A. J. (2023). Analisis Metode Forward Chaining pada Sistem Pakar: Systematic Literature Review. Jurnal Manajemen, Ekonomi, Hukum, Kewirausahaan, Kesehatan, Pendidikan Dan Informatika (MANEKIN), 1(4).
Rosyani, P., Sundawa, E., Utami, M. N., Putra, A. S., & Nur, M. I. (2022). Analisis Perbandingan Metode Logika Fuzzy Untuk Menentukan Harga Penjualan/Pembelian Sepeda Motor. BISIK : Jurnal Ilmu Komputer, Hukum, Kesehatan, Dan SosHum Hasil Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat, 1(1).
Rosyani, P., Wirandi1, D. S., Permadi, E. D., Ardiyansyah, Prasetio, D., & Rudin, M. (2022). Kecerdasan Buatan Alat Pendeteksi Maling Berbasis Arduino Menggunakan Sensor Ultrasonic Melalui SMS. Scientia Sacra: Jurnal Sains, Teknologi Dan Masyarakat, 2(2).
Salamah, I., Said, M. R. A., & Soim, S. (2022). Perancangan Alat Identifikasi Wajah Dengan Algoritma You Only Look Once (YOLO) Untuk Presensi Mahasiswa. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 6(3).
