Pengumpulan Dataset Video Dashcam untuk Deteksi dan Prediksi Near-Miss Incident pada Kendaraan

Midror, Abdullah Yasykur Bifadhlil and Rabbany, Fihriz Ilham (2024) Pengumpulan Dataset Video Dashcam untuk Deteksi dan Prediksi Near-Miss Incident pada Kendaraan. Project Report. [s.n], [s.l.]. (Unpublished)

Text 5025211035_5025211040-Project_Report.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Kecelakaan lalu lintas dapat dicegah salah satunya dengan memahami pola perilaku dan kondisi yang dapat menyebabkan kecelakaan yang dikenal dengan near-miss incident. Hal ini memiliki peran penting untuk meningkatkan keselamatan jalan raya, terutama dengan semakin banyaknya kendaraan yang melibatkan teknologi canggih seperti Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dataset berbasis video dashcam yang dirancang untuk mendeteksi dan memprediksi insiden nyaris tabrakan. Data dikumpulkan dengan mencari video near-miss incident road vehicle di YouTube menggunakan kata kunci relevan yang kemudian dianotasi secara manual. Dataset yang dihasilkan mencakup 1938 video dengan durasi kumulatif sekitar 290 menit dan resolusi video yang bervariasi antara 480p hingga 1080p. Dataset ini nantinya dapat digunakan untuk melatih model AI dalam mendeteksi dan menganalisis near-miss incident secara real-time. Selain itu dataset ini juga dapat membantu mengidentifikasi faktor risiko yang sering menyebabkan insiden.

Item Type:	Monograph (Project Report)
Uncontrolled Keywords:	Dataset, Kendaraan, Advanced Driver Assistance Systems, Video Dashcam, Near-miss Incident
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing T Technology > TL Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics > TL152.8 Vehicles, Remotely piloted. Autonomous vehicles.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Abdullah Yasykur Bifadhlil Midror
Date Deposited:	14 Jul 2025 05:45
Last Modified:	14 Jul 2025 05:45
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/119682

Actions (login required)

View Item