UNIKOMUNIKOM
Telekontran : Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika TerapanTelekontran : Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika TerapanSalah satu penyebab terjadinya kecelakaan adalah kurangnya kewaspadaan pengendara dan pelanggaran laju kendaraan melampaui batas maksimal. Salah satu cara untuk mengurangi tindak pelanggaran tersebut diperlukan pengawasan lalu lintas pada area jalan terutama di area yang rawan terjadi kecelakaan. Tujuan dari penelitian ini yaitu membangun sistem deteksi laju dan plat nomor kendaraan berbasis video rekaman menggunakan YOLOv5-DeepSORT dan HyperLPR sebagai metode pengawasan lalu lintas di area rawan kecelakaan. Sistem menggunakan YOLOv5 dan DeepSORT untuk mendeteksi dan melacak pergerakan kendaraan sehingga diperoleh perpindahan jarak kendaraan yang digunakan sebagai acuan deteksi laju kendaraan. Adapun HyperLPR digunakan untuk mendeteksi plat nomor dari kendaraan tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode experimen dengan melakukan perekaman video pada ruas jalan tol Cipali yang digunakan sebagai masukan dari program deteksi laju dan plat nomor kendaraan. Hasil pengujian deteksi objek kendaraan menggunakan YOLOv5 diperoleh nilai evaluasi metric Precision sebesar 100%. Pengujian deteksi laju kendaraan diperoleh nilai rata-rata persentase erorr sebesar 7,6% terhadap nilai sebenarnya. Adapun dari deteksi plat nomor kendaraan diperoleh hasil akurasi karakter secara keseluruhan sebesar 91,82%. Secara keseluruhan, sistem dapat menjalankan tiga proses yang menjadi fungsi utama yaitu deteksi dan tracking kendaraan, deteksi laju kendaraan dan deteksi plat nomor kendaraan. Pengembangan penelitian kedepan diharapkan mampu mengurangi nilai error pada penelitian ini dan dapat dipertimbangkan untuk dipergunakan secara komersial untuk mencegah kecelakaan yang diakibatkan oleh laju kendaraan yang melebihi batas.
Secara keseluruhan, sistem deteksi laju dan plat nomor kendaraan berbasis video dengan YOLOv5‑DeepSORT dan HyperLPR berhasil melaksanakan tiga fungsi utama.deteksi dan pelacakan kendaraan, estimasi laju, serta pengenalan plat nomor.Pengujian pada ruas tol Cipali menunjukkan nilai MAPE sebesar 7,2 % untuk estimasi laju dan akurasi karakter plat nomor sebesar 94,82 %, yang lebih tinggi dibandingkan metode tradisional seperti CNN dan OCR.Hasil ini menegaskan bahwa kombinasi YOLOv5, DeepSORT, dan HyperLPR dapat meningkatkan akurasi pengawasan lalu lintas dan berpotensi diterapkan secara komersial untuk mengurangi kecelakaan akibat kecepatan berlebih.
Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi integrasi sensor tambahan seperti LIDAR atau radar untuk meningkatkan akurasi estimasi laju kendaraan, khususnya pada kondisi cahaya rendah atau cuaca buruk; selanjutnya, pengembangan model pengenalan plat nomor berbasis arsitektur transformer atau teknik augmentasi data dapat memperbaiki ketahanan terhadap variasi font, refleksi, dan sudut pandang yang menantang; terakhir, studi evaluasi implementasi sistem secara real‑time pada jaringan edge computing dengan skala kota besar diperlukan untuk menilai kinerja, biaya, dan dampak operasional dalam mengurangi kecelakaan di berbagai tipe jalan dan kepadatan lalu lintas.
- Sistem Deteksi Jumlah, Jenis dan Kecepatan Kendaraan Menggunakan Analisa Blob Berbasis Raspberry Pi |... doi.org/10.25126/jtiik.2019621405Sistem Deteksi Jumlah Jenis dan Kecepatan Kendaraan Menggunakan Analisa Blob Berbasis Raspberry Pi doi 10 25126 jtiik 2019621405
- Jurnal Penelitian Transportasi Darat. analisis komparasi kecelakaan lintas jalan tol cikopo palimanan... doi.org/10.25104/jptd.v23i2.1920Jurnal Penelitian Transportasi Darat analisis komparasi kecelakaan lintas jalan tol cikopo palimanan doi 10 25104 jptd v23i2 1920
- Sistem Pengawasan Physical Distancing di Tempat Umum Menggunakan Kamera Berbasis Deep Learning | Dinata... journal.ugm.ac.id/ijeis/article/view/70886Sistem Pengawasan Physical Distancing di Tempat Umum Menggunakan Kamera Berbasis Deep Learning Dinata journal ugm ac ijeis article view 70886
- Counting Various Vehicles using YOLOv4 and DeepSORT | Kusumah | Journal of Integrated and Advanced Engineering... asasijournal.id/index.php/jiae/article/view/68Counting Various Vehicles using YOLOv4 and DeepSORT Kusumah Journal of Integrated and Advanced Engineering asasijournal index php jiae article view 68
| File size | 488.17 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
PELITABANGSAPELITABANGSA Pengembangan lanjutan disarankan untuk pengujian lapangan yang lebih luas serta integrasi dengan perangkat peringatan dan sistem kendaraan guna meningkatkanPengembangan lanjutan disarankan untuk pengujian lapangan yang lebih luas serta integrasi dengan perangkat peringatan dan sistem kendaraan guna meningkatkan
IAIC PUBLISHERIAIC PUBLISHER Peningkatan recall mencerminkan sensitivitas yang lebih tinggi dalam mendeteksi kasus SNPT. Temuan ini menunjukkan bahwa augmentasi data meningkatkan ketahananPeningkatan recall mencerminkan sensitivitas yang lebih tinggi dalam mendeteksi kasus SNPT. Temuan ini menunjukkan bahwa augmentasi data meningkatkan ketahanan
STKIPBANTENSTKIPBANTEN Data kuantitatif dikumpulkan melalui quasi-eksperimen dengan desain post-test-only control group design. Kemudian, data kualitatif dikumpulkan dengan melakukanData kuantitatif dikumpulkan melalui quasi-eksperimen dengan desain post-test-only control group design. Kemudian, data kualitatif dikumpulkan dengan melakukan
UNIKOMUNIKOM Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang node sensor kelembaban tanah dengan menerapkan IoT pada sistem wireless sehingga sistem dapat diaksesTujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang node sensor kelembaban tanah dengan menerapkan IoT pada sistem wireless sehingga sistem dapat diakses
BSIBSI Sistem dirancang untuk berjalan secara real-time pada video pemantauan persimpangan sehingga dapat mengidentifikasi kendaraan, pejalan kaki, dan objekSistem dirancang untuk berjalan secara real-time pada video pemantauan persimpangan sehingga dapat mengidentifikasi kendaraan, pejalan kaki, dan objek
SHMPUBLISHERSHMPUBLISHER Penelitian ini menerapkan metode klasifikasi menggunakan classifier XGBoost pada dataset kredit Australia, kemudian melakukan evaluasi dengan mengukurPenelitian ini menerapkan metode klasifikasi menggunakan classifier XGBoost pada dataset kredit Australia, kemudian melakukan evaluasi dengan mengukur
PNCPNC Masalah utama adalah jumlah ulasan pelanggan yang banyak menjadi kendala pemilik toko dalam melakukan klasifikasi ulasan pelanggan. Penelitian ini mengusulkanMasalah utama adalah jumlah ulasan pelanggan yang banyak menjadi kendala pemilik toko dalam melakukan klasifikasi ulasan pelanggan. Penelitian ini mengusulkan
IAIIIAII Dalam penelitian ini, kami menggunakan dataset klasifikasi gambar yang cukup kompleks dan menggunakan model CNN sebagai dasar untuk pelatihan dan evaluasiDalam penelitian ini, kami menggunakan dataset klasifikasi gambar yang cukup kompleks dan menggunakan model CNN sebagai dasar untuk pelatihan dan evaluasi
Useful /
BSIBSI Aplikasi dirancang untuk beroperasi secara offline, mudah digunakan, dan mampu mengurangi stok bahan baku secara otomatis setiap kali transaksi terjadi.Aplikasi dirancang untuk beroperasi secara offline, mudah digunakan, dan mampu mengurangi stok bahan baku secara otomatis setiap kali transaksi terjadi.
PERADABANPUBLISHINGPERADABANPUBLISHING Pembelajaran berbasis adab yang berakar pada nilai-nilai moral tradisional menawarkan solusi untuk mengatasi krisis ini, terutama di era digital. DenganPembelajaran berbasis adab yang berakar pada nilai-nilai moral tradisional menawarkan solusi untuk mengatasi krisis ini, terutama di era digital. Dengan
PERADABANPUBLISHINGPERADABANPUBLISHING Utilizing qualitative research methods, including in-depth interviews, document analysis, and participant observation, this study investigates the experiencesUtilizing qualitative research methods, including in-depth interviews, document analysis, and participant observation, this study investigates the experiences
PNCPNC Usulan model prediksi terbukti mampu menekan konsumsi energi mesin CNC Milling untuk mencapai pemesinan hijau. Variasi parameter, khususnya laju pemakananUsulan model prediksi terbukti mampu menekan konsumsi energi mesin CNC Milling untuk mencapai pemesinan hijau. Variasi parameter, khususnya laju pemakanan