Perancangan Dan Implementasi Deteksi Manusia Menggunakan Raspberry Pi

Muhamad, Faisal Noer (2022) Perancangan Dan Implementasi Deteksi Manusia Menggunakan Raspberry Pi. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_Cover.pdf - Published Version Download (22kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_Lembar Pengesahan.pdf - Published Version Download (333kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_Surat Keterangan Persetujuan Publikasi.pdf - Published Version Download (129kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_Lembar Pernyataan.pdf - Published Version Download (281kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_Kata Pengantar.pdf - Published Version Download (102kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_Daftar Isi.pdf - Published Version Download (253kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_BAB I.pdf - Published Version Download (22kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_BAB II.pdf - Published Version Download (335kB) | Preview
	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (246kB) | Request a copy
	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (239kB) | Request a copy
Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_BAB V.pdf - Published Version Download (13kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_Daftar Refesensi.pdf - Published Version Download (81kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_Faisal Noer Muhamad_Lembar Kontak Penulis dan Kontributor.pdf - Published Version Download (105kB) | Preview

Abstract

Deteksi manusia melalui pengolahan citra merupakan hal yang banyak diteliti pada saat ini, karena hasil dari deteksi tersebut dapat dikembangkan lagi untuk berbagai kebutuhan, salah satu sistem yang dapat dikembangkan dari hasil deteksi manusia adalah sistem tracking objek manusia yang dapat diimplementasikan pada wabcam tracker. Penelitian ini bertujuan membuat sebuah sistem tracking objek manusia dengan memanfaatkan kamera yang terdapat pada modul ESP32-CAM sebagai sensor visual untuk menangkap gambar yang kemudian akan diproses oleh Raspberry Pi, hasil dari deteksi tersebut kemudian akan digunakan sebagai acuan dalam proses tracking menggunakan motor servo untuk mengikuti arah pergerakan objek yang dideteksi. Metode yang digunakan untuk mendeteksi objek menggunakan deteksi ciri Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan klasifikasi menggunakan Linear SVM. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah metode HOG dapat diimplementasikan untuk mendeteksi manusia pada Raspberry Pi 2 Model B yang hanya memiliki kecepatan proses 900MHz, metode HOG juga dapat memproses gambar dengan kualitas rendah yang dihasilkan oleh ESP32-CAM yang hanya memiliki resolusi kamera sebesar 2MP dengan tingkat keberhasilan bisa mencapai 86%. Sistem tracking objek menggunakan motor servo memiliki rata-rata error 1,29 piksel pada koordinat X dan 0,87 piksel pada koordinat Y.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	HOG, deteksi manusia, tracking objek.
Subjects:	000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 005_Computer Programming, Programs & Data Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Sistem Komputer (02)
Depositing User:	Mia Hayati Kosasih
Date Deposited:	05 Sep 2023 08:05
Last Modified:	06 Sep 2023 01:40
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/7401

Actions (login required)

View Item