EKSPLOITASI FITUR UNTUK PENINGKATAN KINERJA DETEKSI OBJEK BERBASIS PADA PESAWAT TANPA AWAK

NURUL JANNAH

Informasi Dasar

108 kali
22.04.1646
006.37
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Teknologi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) berkembang pesat seiring dengan perkembangan zaman. Salah satu bagian pada AI yaitu computer vision khususnya Object Detection menjadi teknologi yang terus dikembangkan. Object Detection dapat diimplementasikan pada berbagai sistem, salah satunya Object Detection for Unmanned Aerial Vehicles (UAV). Implementasi object detection pada UAV dapat dilihat ke beberapa bidang seperti agrikultur, fotografi udara, pengiriman barang, keamanan dan pengawasan, dan pencarian dan penyelamatan. Namun, performansi kinerja object detection pada dataset uji VisDrone merupakan tantangan bagi para peneliti dalam meningkatkan performansinya yang disebabkan oleh kondisi dataset yang terdiri dari beberapa masalah seperti, ketidakseimbangan data, perubahan skala, prediksi yang akurat, keterbatasan memori dan komputasi untuk aplikasi real-time. Pada Tugas Akhir ini dilakukan eksploitasi fitur terhadap algoritma YOLOv5 dalam meningkatkan performansi object detection berbasis pada pesawat tanpa awak. YOLOv5 merupakan algoritma object detection yang berbasis CNN dan termasuk ke dalam algoritma one-stage detector. Algoritma ini terdiri dari bagian backbone, neck, dan head. YOLOv5 mengadaptasi CSP network sebagai backbone dan PANet sebagai neck. Hasil keluaran dari penelitian ini berupa model eksploitasi terhadap arsitektur YOLOv5 dengan nilai performansi terbaik. Beberapa analisis yang dilakukan pada Tugas Akhir ini adalah pengaruh eksploitasi pada backbone yaitu freeze backbone, eksploitasi pada layer concat dan freeze backbone, eksploitasi dengan penambahan layer pada bagian neck dan freeze backbone, dan penggabungan ketiga eksploitasi tersebut. Model dengan performansi terbaik didapatkan pada model penggabungan tiga eksploitasi dengan nilai [email protected] sebesar 22,4%. Berdasarkan hasil mAP tersebut, eksploitasi fitur dengan dilakukan freeze backbone dan penambahan layer pada bagian neck juga modifikasi pada layer concat dapat mempengaruhi performansi dan kinerja object detection berbasis pada pesawat tanpa awak.

Subjek

Computer vision
 

Katalog

EKSPLOITASI FITUR UNTUK PENINGKATAN KINERJA DETEKSI OBJEK BERBASIS PADA PESAWAT TANPA AWAK
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

NURUL JANNAH
Perorangan
Suryo Adhi Wibowo, Thomhert Suprapto Siadari
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi
Bandung
2022

Koleksi

Kompetensi

  • TTH4B4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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