Negara Indonesia mempunyai kepadatan penduduk yang sangat padat, terutama dikota-kota besar yang dimana jalan selalu dipadati oleh berbagai jenis kendaran. Pada jam sibuk banyaknya kendaraan yang membuat kemacetan dijalan. Oleh karna itu dibutuhkan pembangunan pelebaran jalan untuk menampung kendaraan yang dipadati oleh berbagai jenis kendaraan yang melintas. Agar pembangunan pelebaran jalan yang tepat pada lokasi yang sering terjadinya kepadatan, maka dibutuhkan sistem pendeteksian jenis-jenis kendaraan yang melintas dijalan raya. Meningkatnya pada macam-macam penelitian tentang pengolahan citra digital diantaranya tentang pendeteksian objek, untuk klasifikasi deteksi jenis kendaraan dijalan raya. Pada penelitian ini penulis membuat sistem pendedeteksi objek memakai metode YOLOV5 untuk mendeteksi jenis kendaraan dijalan raya. Penulis menggunakan dataset sebesar 1332 gambar dengan kelas bajaj, becak, bus, mobil, mobil molen, mobil pik’up, sepedah, sepeda motor, dan truk. Pada hasil penelitian menggunakan metode YOLOV5 yang dapat mengenali objek secara konsisten dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi dan memiliki nilai akurasi 90%.
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.