Supriyanto, Alvaro Basily (2020) Penerapan Metode You Only Look Once (YOLO) Untuk Pengenalan Kerusakan Jalan Dari Data Video. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
06111640000123-Undergraduate_Thesis.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Dalam melakukan pemeliharaan jalan, diperlukan data kondisi jalan untuk menentukan keputusan berikutnya dalam melakukan pemeliharaan jalan. Untuk mendapatkan data tersebut diperlukan suatu mekanisme kerja yang efektif dan efisien dalam mengambil data tersebut. Salah satu cara yang dapat membantu petugas dalam mengambil data kondisi jalan dengan menggunakan suatu program pengenalan jenis kerusakan jalan. Pada Tugas Akhir ini telah dilakukan pengenalan kerusakan jalan dari data video dengan menggunakan metode You Only Look Once (YOLO) yang merupakan salah satu metode deep learning yang memiliki keunggulan kecepatan dalam melakukan pengenalan objek. Terdapat tiga tahapan umum yang dilakukan pada Tugas Akhir ini. Tahapan pertama adalah mengumpulkan data kerusakan jalan dan memberikan anotasi, tahapan kedua adalah melakukan training model sehingga model dapat mengenali kerusakan jalan, dan tahapan terakhir adalah melakukan uji coba untuk mengetahui kinerja dari metode You Only Look Once dalam mengenali kerusakan jalan. Dari hasil uji coba didapatkan nilai mean average precision (mAP) tertinggi sebesar 79.06% pada 665 citra dengan 1437 kerusakan jalan
Kata Kunci You Only Look Once, Pengenalan Kerusakan Jalan, Deep Learning
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Additional Information: | RSMa 006.42 Sup p-1 • Supriyanto, Alvaro Basily |
| Uncontrolled Keywords: | You Only Look Once, Pengenalan Kerusakan Jalan, Deep Learning, Road Damage Recognition |
| Subjects: | T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques |
| Divisions: | Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Alvaro Basily Supriyanto |
| Date Deposited: | 22 Aug 2020 02:58 |
| Last Modified: | 19 Jul 2023 15:14 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/79769 |
Actions (login required)
 |
View Item |