Estimasi Jumlah Dan Kepadatan Orang Pada Citra Kerumunan Tunggal Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

Dhavicky, Deu Aldo (2020) Estimasi Jumlah Dan Kepadatan Orang Pada Citra Kerumunan Tunggal Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Other thesis, InstitutTeknologi Sepuluh Nopember.

Text 07211540000016-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Estimasi jumlah orang pada pusat keramaian saat ini banyak diterapkan, baik menggunakan cara konvensional seperti menghitung secara manual hingga menggunakan bantuan alat atau sensor ,hal ini dilakukan dengan tujuan untuk memantau jumlah populasi, karena populasi orang dengan jumlah besar yang berkumpul pada suatu titik di area tertentu akan memunculkan berbagai masalah, salah satunya keamanan. Salah satu metode yang saat ini sedang dikembangkan untuk mendeteksi dan mengenali object pada sebuah citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). CNN adalah pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi. Dalam tugas akhir ini dikembangkan estimasi jumlah dan kepadatan orang pada citra kerumunan tunggal menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan menggunakan Shanghai Tech datasets.
==================================================================================================================
Estimation of the number of people at the center of the crowd is currently widely applied, both using conventional methods such as counting manually to use the help of tools or sensors, this is done with the aim to monitor the population, because a large population of people who gather at a point in a certain area will bring up various problems, one of which is security. One method that is currently being developed to detect and recognize objects in an image using Convolutional Neural Network (CNN). CNN is the development of Multilayer Perceptron (MLP) which is designed to process two-dimensional data. In this �nal project, an estimation for the number and density of people in a single crowd is developed using the Convolutional Neural Network method using Shanghai Tech datasets.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Crowd, Crowd-Counting, Klasi�kasi, Convolutional Neural Network (CNN).
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Deu Aldo Dhavicky
Date Deposited:	27 Aug 2020 02:41
Last Modified:	26 May 2025 04:21
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/80048

Actions (login required)

View Item