In this era, the occurrence of vehicle theft has become a fairly frequent problem, especially in big cities like Jakarta and Surabaya. Although the technology for car security is very sophisticated (e.g. keyless system), but there are many cases that thieves still can break into the system. Once a car was stolen, the whereabouts of the car was unknown and the thief was on the loose. The goal of this research is to overcome this problem. As a device, this research works on Raspberry Pi 3 that connected with the Raspberry Pi Camera. Using the OpenCV library, with the Haar Cascade method for face detection, and Local Binary Pattern Histogram for face recognition. The device must be connected to the internet in order to send the information using a Telegram message. The research results show the success of the device system in face-recognizing between the car owner and car thief with optimal conditions in the morning until the afternoon with the light intensity around 660 to 1000 lux, and best recognizing distance at 50 cm. The success rate for obtaining the car’s location for the outdoor condition is 100%. Even if there is a slope or an error data, it can be tolerated because the difference was not too high, about 0.1-1.0 m.
Indonesia is a tropical country that has high rainfall. Environmental conditions greatly affect health conditions in humans such as skin health examples. Many people are still confused to identify the skin disease they are suffering from. This has a negative impact on people's lives. In this research, an application is made that is useful for introducing and informing various types of skin diseases with the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm and implementation for information in introducing this skin disease using augmented reality (AR). This application is created using the Java programming language and is implemented on smartphones with the Android operating system. From the test results obtained, the classification results obtained when detecting skin diseases get conditions in accordance with or the same as the trained data. At a light intensity of 355 lux, the highest accuracy was obtained for measles skin disease. For the detection of skin diseases using different distances, the optimal distance to get a high accuracy value is the distance of 8 cm.
Multi Protocol Label Switching (MPLS), merupakan arsitektur jaringan yang didefinisikan oleh IETF untuk memadukan mekanisme label swapping di layer dua dengan routing di layer tiga yang berguna untuk mempercepat pengiriman paket Routing eksplisit memberikan semua keuntungan MPLS, termasuk kemampuan melakukan traffic engineering dan routing kebijakan. Kecepatan transfer data menjadi masalah yang sering dialami dalam jaringan komputer, sehingga diperlukan proses yang cepat untuk mengatasi pengiriman dan pengambilan data tersebut dengan mengutamakan efisiensi waktu, sehingga user tidak perlu membuang banyak waktu. Dengan demikian, dibuatlah sebuah jaringan komputer dengan memanfaatkan teknologi berbasis Multiprotocol Label Switching (MPLS).Jaringan MPLS ini merupakan jaringan yang akan menambahkan label pada setiap paket yang akan dikirimkan, dengan pelabelan ini maka data yang akan dikirimkan akan menjadi lebih cepat sampai pada tujuan. Hal ini dikarenakan router hanya akan menganalisa label yang diberikan pada tiap paket.Pada tugas akhir ini akan menitikberatkan pada pembangunan aplikasi jaringan secara test-bed yangmampu merepresentasikan MPLS pada jaringan IPv6 berbasis OSPF beserta analisis terhadap parameter QoS dari hasil pengukuran. Pada tugas akhir ini menitikberatkan pada pembangunan aplikasi jaringan secara test-bed yang mampu merepresentasikan MPLS pada jaringan IPv6 beserta analisis terhadap parameter QoS. Dari hasil pengukuran didapatkan bahwa jaringan MPLS (Multi Protocol Label Switching) akan bekerja secara optimal apabila terdapat banyak switching dalam sebuah jaringan, selain itu jaringan MPLS akan terasa dampaknya jika pengiriman data dilakukan dalam kapasitas ber-gigabyte.
Everyone has experienced fatigue and sleepiness while driving. This makes him not know the direction so that it violates traffic and can cause an accident. Violations that usually occur are breaking through traffic lights and violating road markings. Therefore, a simulation software was made to help negligent and sleepy drivers not to violate traffic and reduce accidents. The technology used is image processing with C# programming and the EmguCV library using the Haar Cascade Classifier and Color Detection methods. Haarlike features are rectangular features, which give a specific indication of an image. The captured image will be processed in two stages, namely preprocessing to detect markings and Gaussian filter to detect traffic lights. The results of the preprocessing will be processed in the Haar Cascade Classifier to get the ROI of the marker and then look for the coordinates to find the distance between the marker and the driver. The limit used in measuring distance is 25.57 cm (85 pixels). If the coordinate distance is less than 25.57 cm, the alarm will sound and alert the driver to stay away from the marker and if the coordinate distance is more than 25.57 cm, the alarm will be off. While the results of the gaussian filter will be converted into HSV frames to detect red and green colors using the color pixel values of each color. The color of the light can be detected when the contour size value is between 0 and 6.
Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering menemukan sinyal lemah yang diterima oleh sebuah antena TV yang menyebabkan gambar tidak jelas. Untuk mengatasi masalah tersebut, kita harus memutar-mutar antena untuk mendapatkan sinyal yang bagus. Oleh karena itu, akan dibuat antena Biconical dengan reflektor sudut 90° untuk mendapatkan pola radiasi yang directional, yang diintegrasikan dengan motor stepper dan dikontrol oleh mikrokontroler, sehingga antena tersebut dapat tracking untuk mencari daerah yang mempunyai sinyal paling bagus dengan memperhitungkan nilai level daya dari tiap – tiap derajat posisi antenna pada masing – masing kanal TV, yaitu dari posisi 0° sampai 360° dengan step 5°. Untuk membuat antenna Biconical diperlukan dimensi – dimensi yang sesuai, yaitu panjang masing – masing kerucut antenna sebesar 15 cm dengan besar sudut kerucut 60° dan diameter kerucut 7,5 cm. Kemudian untuk panjang dan lebar reflektor sudut 90° adalah 45 cm dan 31,8 cm. Antena Biconical dibuat dari lembaran tembaga. Sedangkan reflektor sudutnya dibuat dari lembaran aluminium. Selanjutnya dilakukan pengukuran terhadap masing - masing kanal TV untuk memperoleh level daya yang nantinya digunakan untuk mengetahui perbedaan pola radiasi yang menggunakan dan tidak menggunakan reflektor sudut 90°, side lobe level dan Half Power Beamwidth (HPBW). Saat antena menggunakan reflektor sudut 90°, maka HPBW terbesar ada pada kanal Trans7, yaitu 94, dan HPBW terkecil berada pada kanal SpaceT, yaitu 9. Sedangkan untuk antena yang tidak menggunakan reflektor sudut 90°, HPBW terbesar ada pada kanal Tvone, yaitu 88, sedangkan HPBW terkecil ada pada kanal MetroTV, yaitu 16. Untuk Side Lobe Level (SLL) terbesar, saat antena menggunakan reflektor sudut 90° berada pada kanal JTV dan ANTV, yaitu 1,37 dan SLL terkecil berada pada kanal RCTI, yaitu 0,02. Sedangkan saat antena tidak menggunakan reflektor sudut 90°, maka SLL terbesar ada pada kanal SBO, yaitu 2,77, dan SLL terkecil ada pada kanal SCTV, yaitu 0.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.