SISTEM DETEKSI JATUH UNTUK LANSIA MENGGUNAKAN OPENPOSE DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

RIDHO ADHA HARDIYANTO

Informasi Dasar

101 kali
22.04.2437
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Manusia Lanjut usia (manula) Ketika manusia memasuki umur senja (lansia) membuat sistem kerja tubuh baik dari psikologi maupun jasmani mengalami penurunan fungsionalitas. Karena itu rentan sekali terjadinya bahaya kepada lansia tersebut sehingga membuat keluarga lansia mengingkan sebuah solusi untuk membantu mereka apabila terjadinya sebuah marabahaya ke lansia Cara kerja sistem ini adalah dengan menggunakan webcam, yang mana akan mendeteksi pergerakan dan posisi lansia di dalam rumah dengan menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO). Algoritma YOLO menerapkan jaringan syaraf tunggal pada keseluruhan gambarnya. Jaringan ini akan membagi gambar menjadi wilayah-wilayah kemudian memprediksi bounding box dan probabilitas, untuk setiap kotak wilayah pembatas ditimbang probabilitasnya sehingga dapat mengklasifikasian suatu objek atau bukan. Pada bagian akhir akan dipilih bounding box dengan nilai yang tertinggi untuk di jadikan sebagai pemisah suatu objek dengan yang lain.

Cara kerja sistem ini adalah pertama-tama kamera perekam akan diposisikan pada suatu ruangan dengan area yang dideteksi seluas 3 meter x 3 meter lalu kamera di taruh di pojok atas ruangan, sistem akan melakukan inferensi input gambar dan di tugas akhir ini akan dibandingkan performansi manakah yang terbaik antara sistem jatuh dengan openpose atau tidak dengan openpose.

Hasil yang telah di dapat adalah model terbaik dengan performansi terbaik terdapat pada model openpose dengan mendapatkan hasil Presisi 100%, Recall 100%, F1 Score 100 mAP 100% serta akurasi yang dihasilkan mencapai 100% dengan parameter model yang digunakan adalah Rasio 70% : 30%, Batchsize 64, Learning rate 0.01.

Kata Kunci: fall detection, Lansia, YOLO, Object Detection.

Subjek

Machine - learning
 

Katalog

SISTEM DETEKSI JATUH UNTUK LANSIA MENGGUNAKAN OPENPOSE DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

RIDHO ADHA HARDIYANTO
Perorangan
Casi Setianingsih, Tito Waluyo Purboyo
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Bandung
2022

Koleksi

Kompetensi

  • CEH4F3 - PEMBELAJARAN MESIN

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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