ANIMAL COUNTING AND RECOGNITION USING DRONE - WRAP Entrepreneurship (Capstone)

SAYED MUHAMMAD FARHAN AL ATTAS

Informasi Dasar

76 kali
23.04.5659
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Penghitungan dan pengenalan hewan di lingkungan alami sering kali menjadi tugas yang sulit dan rumit, terutama ketika melibatkan wilayah luas. Metode tradisional untuk menghitung dan mengidentifikasi hewan cenderung memakan waktu dan tenaga manusia yang signifikan, serta rentan terhadap kesalahan akurasi. Selain itu, pada beberapa kasus, akses terbatas ke wilayah tersebut dapat menjadi hambatan dalam mendapatkan data yang relevan. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih efisien dan akurat dalam penghitungan dan pengenalan hewan di habitat alami.
Penelitian ini mengusulkan penggunaan teknologi Drone sebagai solusi untuk penghitungan dan pengenalan hewan di lingkungan alami. Drone menyediakan platform yang efisien dan fleksibel untuk survei dan pemantauan wilayah yang luas. Kami akan mengintegrasikan kamera tingkat lanjut dan teknologi pengenalan gambar yang canggih ke dalam Drone, memungkinkan kami untuk mendeteksi dan mengenali berbagai jenis hewan secara otomatis. Selain itu, dengan kemampuan Drone untuk mencapai wilayah yang sulit dijangkau manusia, data yang dikumpulkan akan menjadi lebih komprehensif dan akurat.
Setelah mengimplementasikan sistem ini, kami akan melakukan Pada pengujian ini terdapat tiga skenario pengujian yaitu Skenario terhadap posisi Drone ketika diam, skenario pengujian ketika Drone bergerak dan skenario pengujian terhadap intensitas cahaya. Pada setiap skenario telah menemukan hasil yang terbaik seperti pendeteksian Rusa pada saat posisi Drone diam memiliki tingkat akurasi terbaik yaitu pada ketinggian 7 meter dengan sudut 45° dengan Confidence 0.42-0.91 dan 90° dengan Confidence 0.40-0.87 pada ketinggian ini memiliki nilai rata-rata akurasi 91,6%. Pada pengujian kambing dengan ketinggian 5 meter dengan kecepatan 0-2m/s dengan Confidence 0.65-0.85 pada ketinggian ini memiliki nilai rata-rata akurasi 76,4% dan pada pengujian sapi dengan Lux 579 ketinggian 4 meter memiliki akurasi 77,7%. Kami mendapatkan hasil terbaik penelitian ini diharapkan akan memberikan kontribusi signifikan dalam bidang konservasi hewan, pemantauan lingkungan, dan riset ilmiah terkait.

Subjek

Machine - learning
 

Katalog

ANIMAL COUNTING AND RECOGNITION USING DRONE - WRAP Entrepreneurship (Capstone)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

SAYED MUHAMMAD FARHAN AL ATTAS
Perorangan
Casi Setianingsih, Anggunmeka Luhur Prasasti
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

  • TKI3H3 - KECERDASAN BUATAN
  • TKI4F3 - PEMBELAJARAN MESIN

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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