Sistem Pendeteksi Manusia dengan Menggunakan Metode HOG Berbasis OpenCV untuk Kendaraan Listrik Otonom Sederhana yang Beroperasi pada Area Terbatas

Sari, Yessi Wulan (2021) Sistem Pendeteksi Manusia dengan Menggunakan Metode HOG Berbasis OpenCV untuk Kendaraan Listrik Otonom Sederhana yang Beroperasi pada Area Terbatas. S1 thesis, Teknik Elektro.

	Text SKRIPSI_YWS_revSidang_FIX.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)
	Text Cover.pdf Download (60kB)
	Text Pengesahan.pdf Download (1MB)
	Text Ringkasan.pdf Download (99kB)
	Text BAB I.pdf Download (114kB)
	Text BAB V.pdf Download (99kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (177kB)

Abstract

Penelitian tentang pendeteksian objek berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Sistem pendeksian objek banyak digunakan untuk membantu sistem lainnya, misalnya pada kendaraan otonom. Dalam skripsi ini, kami mengusulkan sistem deteksi pejalan kaki menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Support Vector Machine (SVM). Sistem pendeteksian ini dilakukan untuk melatih gambar sampel untuk mendapat model yang nantinya akan berguna untuk proses testing dan deteksi. Sistem ini dirancang untuk digunakan di area terbatas yaitu jalan yang menghubungkan gedung di kampus Universitas Jambi. Kami mengumpulkan 2000 sampel gambar jalan dengan atau tanpa orang yang didalamnya, dan menggunakan 90% dari sampel tersebut untuk melatih model, sementara 10% lainnya digunakan untuk pengujian. Model tersebut mampu membedakan jumlah orang di jalan dari nol sampai empat orang di bidang pandang dengan akurasi 98,00%. Kata Kunci : Pendeteksian objek, pedestrian detection, Histogram of Oriented Gradient (HOG), Support Vector Machine (SVM), pedestrian detection

Type:	Thesis (S1)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Elektro
Depositing User:	Sari
Date Deposited:	21 Oct 2021 02:04
Last Modified:	21 Oct 2021 02:04
URI:	https://repository.unja.ac.id/id/eprint/27197

Actions (login required)

View Item