Studi Kasus Penggunaan YOLO dan OpenCV untuk MENDETEKSI JENIS KENDARAAN di JALAN
Keywords:
Deteksi Kendaraan, YOLO, OpenCV, Real-Time, Pengawasan Lalu LintasAbstract
Deteksi kendaraan merupakan salah satu aspek penting dalam sistem pemantauan lalu lintas dan manajemen transportasi modern. Dalam penelitian ini, kami mengembangkan sebuah aplikasi untuk mendeteksi macam kendaraan pada jalan raya dengan OpenCV dan model YOLOv4 (You Only Look Once). Aplikasi ini mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan berbagai macam kendaraan seperti mobil, truk, bus, dan sepeda motor dari video atau kamera langsung. Proses deteksi melibatkan beberapa tahap, mulai dari pemuatan model YOLOv4 yang telah terlatih, membaca input dari video atau kamera, hingga mengolah dan menampilkan hasil deteksi dengan bounding box dan label klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan kendaraan dengan tingkat akurasi yang memadai, memungkinkan implementasi dalam berbagai aplikasi seperti pengawasan lalu lintas, pengumpulan data transportasi, dan pengembangan sistem keamanan. Keunggulan dari penggunaan YOLOv4 adalah kecepatan dan efisiensinya dalam mendeteksi objek secara real-time, sehingga cocok untuk diaplikasikan pada lingkungan dengan kecepatan tinggi seperti jalan raya.
References
Peningkatan Akurasi Penghitungan Jumlah Kendaraan dengan Membangkitkan Urutan Identitas Deteksi Berbasis Yolov4 Deep Neural Networks,
Adji Valentino, Ahmad Satrio Nugroho Rangga, Fajar Wijoyo, Indah Janti Lestari, Tri Puspita Andari, & Puspita Rosyani. (2023). Jurnal Teknik, 14(2), 189-202.
Joko Buliali, & Eka Putri Setyaningtyas. (2023). Deteksi jenis kendaraan dijalan menggunakan opencv.
Adji Valentino, Ahmad Satrio Nugroho Rangga, Fajar Wijoyo, Indah Janti Lestari, Tri Puspita Andari, & Puspita Rosyani. (2023). Jurnal Teknik, 14(2), 189-202.
Bagas Wicaksono, & Agus Budiman. (2022). Implementasi YOLOv4 Tiny dan Region of Interest untuk meningkatkan performa deteksi objek kendaraan.
Yuniar Aji, & Muhammad Nur Cahyo. (2022). Pendeteksi gerak berbasis kamera menggunakan opencv pada ruangan. Jurnal Sains dan Teknologi Universitas Muhammadiyah Surakarta, 7(1), 1-10.
Rini Puspita Sari, & Teguh Budiarto. (2022). Pendeteksian objek menggunakan opencv dan metode yolov4-tiny untuk membantu tunanetra, Jurnal Sains dan Teknologi Komputer, 9(2), 384-391.
