PUBLICASCIENTIFICSOLUTIONPUBLICASCIENTIFICSOLUTION

Jurnal Teknik IndonesiaJurnal Teknik Indonesia

Kemacetan dan pelanggaran lalu lintas merupakan permasalahan krusial di berbagai kota besar yang memerlukan sistem pengawasan otomatis untuk meningkatkan efisiensi manajemen lalu lintas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi kendaraan berbasis algoritma You Only Look Once (YOLO) untuk mendukung pengawasan lalu lintas secara real-time dengan tingkat akurasi tinggi. Sistem dibangun menggunakan arsitektur YOLO yang dilatih dengan dataset video pengawasan lalu lintas. Pengujian dilakukan terhadap video real-time untuk menghasilkan bounding box dan label klasifikasi kendaraan. Evaluasi kinerja sistem menggunakan metrik precision, recall, dan mean Average Precision (mAP). Sistem mampu mendeteksi kendaraan secara real-time dengan performa tinggi, menunjukkan nilai precision sebesar 0,91, recall sebesar 0,88, dan mAP sebesar 0,93. Hasil ini mengindikasikan kemampuan sistem dalam mengenali berbagai jenis kendaraan dengan tingkat kesalahan deteksi yang rendah. Teknologi deteksi kendaraan berbasis YOLO memiliki potensi besar untuk diimplementasikan dalam sistem pengawasan lalu lintas cerdas (intelligent traffic monitoring system), memberikan solusi efektif untuk pengelolaan lalu lintas perkotaan yang lebih efisien.

Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem deteksi kendaraan berbasis YOLO dengan hasil evaluasi yang sangat baik.Sistem ini dapat mendeteksi berbagai jenis kendaraan secara real-time dari video pengawasan.Untuk penelitian selanjutnya, disarankan menambahkan data malam hari, mengintegrasikan pelacakan objek, dan mengimplementasikan pada perangkat edge seperti Jetson Nano.

Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan sistem deteksi kendaraan yang lebih robust terhadap kondisi pencahayaan rendah dengan menggabungkan teknologi pengolahan gambar berbasis AI dan sensor termal. Selain itu, peneliti dapat mengeksplorasi integrasi pendekatan temporal dan informasi kontekstual untuk meningkatkan akurasi deteksi kendaraan yang mengalami oklusi. Terakhir, pengembangan model yang lebih ringkas dan efisien untuk deployment di perangkat edge dengan sumber daya terbatas dapat menjadi arah studi penting untuk aplikasi praktis di lapangan.

  1. Pendeteksi Kendaraan di Jalan Raya Menggunakan YOLO | Jurnal Teknik Indonesia. pendeteksi kendaraan jalan... doi.org/10.58860/jti.v4i3.737Pendeteksi Kendaraan di Jalan Raya Menggunakan YOLO Jurnal Teknik Indonesia pendeteksi kendaraan jalan doi 10 58860 jti v4i3 737
Read online
File size683.5 KB
Pages13
DMCAReport

Related /

ads-block-test