Deteksi dan Klasifikasi Rambu Lalu Lintas Menggunakan Support Vector Machine

AGNES DIRGAHAYU PALIT

Informasi Dasar

197 kali
17.04.1112
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Traffic Sign Detection and Classification (Sistem Deteksi dan Klasifikasi Rambu Lalu Lintas) merupakan sistem untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan rambu lalu lintas pada citra. Pada sistem ini, proses deteksi objek rambu lalu lintas, di bagi menjadi 2 bagian, yaitu dengan menyeleksi channel warna yang diinginkan (yang sesuai dengan warna rambu lalu lintas yang di cari), sebagai deteksi warna, dan menghitung derajat kebundaran dan segiempat objek sebagai deteksi bentuk objek. Sebagai Ekstraksi ciri, Histogram of Oriented Gradient (HOG) digunakan untuk ektraksi ciri bentuk, colour moment untuk ekstraksi warna. Sedangkan untuk klasifikasi menggunakan Support Vector Machines (SVM). Sistem yang telah dibangun pada penelitian ini menghasilkan performansi sebesar 93.5946% menggunakan micro average f1-score.

Kata kunci : Traffic sign detection and recognition, Support Vector Machine, Histogram of Oriented Gradient, colour moment.

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

Deteksi dan Klasifikasi Rambu Lalu Lintas Menggunakan Support Vector Machine
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

AGNES DIRGAHAYU PALIT
Perorangan
Kurniawan Nur Ramadhani, Mohamad Syahrul Mubarok
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2017

Koleksi

Kompetensi

  • CIG4I3 - SISTEM REKOGNISI
  • IFG444 - TUGAS AKHIR II
  • CSH6N3 - TOPIK KHUSUS DALAM PENGOLAHAN CITRA
  • CCH4D4 - TUGAS AKHIR
  • CSH3L3 - PEMBELAJARAN MESIN
  • CSH483 - PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
  • CII3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
  • CII4E4 - TUGAS AKHIR
  • CPI3C3 - PEMBELAJARAN MESIN
  • III4A4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini