Deteksi Objek menggunakan Dashboard Camera untuk Sistem Peringatan Pencegah Kecelakaan pada Mobil

Sutjiadi, Raymond and Pattiasina, Timothy John (2020) Deteksi Objek menggunakan Dashboard Camera untuk Sistem Peringatan Pencegah Kecelakaan pada Mobil. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 7 (2). pp. 427-433. ISSN 2355-7699

[img] Text
document.pdf

Download (1MB)
Official URL: http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view...

Abstract

Saat ini penggunaan dashboard camera marak digunakan pada mobil untuk merekam kondisi sekitar kendaraan ketika berkendara. Dashboard camera adalah semacam kamera yang ditempatkan pada bagian dashboard mobil dengan kamera menyorot ke arah depan kendaraan yang berfungsi untuk merekam kondisi jalan. Di lain pihak, pada mobil premium saat ini sudah disematkan beberapa teknologi canggih untuk mencegah terjadinya kecelakaan atau tabrakan yang biasa disebut dengan Forward Collision Warning System. Teknologi ini pada dasarnya berfungsi untuk mencegah terjadinya tabrakan dari arah depan, baik dengan cara aktif ataupun pasif. Pada penelitian ini akan dibuat sebuah sistem terintegrasi dimana dashboard camera, yang diimplementasikan menggunakan kamera smartphone berbasis Android, tidak hanya digunakan untuk perekaman secara statis, tetapi juga digunakan untuk membuat sistem pencegah kecelakaan secara pasif. Adapun aplikasi ini dibuat dengan menggunakan metode pengolahan citra digital untuk mendeteksi keberadaan objek di depan mobil dengan menggunakan Tensorflow Open Source Machine Learning Library. Dari hasil pengujian tampak bahwa aplikasi ini mampu mendeteksi objek kendaraan berupa mobil penumpang, bus, dan truk, serta dapat memberikan peringatan baik secara visual maupun alarm apabila kendaraan di depan sudah berada pada jarak yang cukup dekat untuk memperingatkan pengemudi akan bahaya tabrakan.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: dashboard camera, deteksi objek, forward collision warning system, pengolahan citra digital, tensorflow
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Faculty of Information Technology
Faculty of Information Technology > Informatics Department
Faculty of Information Technology > Information System Department
Depositing User: P3M IKADO
Date Deposited: 24 Feb 2020 07:21
Last Modified: 24 Feb 2020 07:21
URI: http://repository.ikado.ac.id/id/eprint/92

Actions (login required)

View Item View Item