Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
The goal of the research is to produce an application, which can detect malaria on patient through microscopic digital image of blood sample. The research methods are data collection, design analysis, testing and evaluation. The used application methods are image pre-processing, morphology and image segmentation using OpenCV. The expected result is a creation of application, which can be able to detect malaria on a microscopic digital image of patient blood sample. The conclusion is that the application can detect malaria from young trophozoites stadium and gametesocytes from the picture.

Abstrak :
Dengan berkembangnya teknologi pada saat sekarang, kemampuan mesin terutama pada bidang deteksi wajah semakin berkembang. Kemampuan deteksi wajah ini dapat diimplemenentasikan dalam beberapa bidang seperti camera cctv, absensi automatis, dll. Kemampuan deteksi wajah dapat juga memprediksi emosi yang terlihat pada wajah.Kemampuan-kemampuan tersebut muncul dari hasil penelitian banyak orang. Peneliatan tersebut menghasilkan suatu algoritma yang berfungsi untuk mendeteksi wajah dan mengenali wajah serperti Haarcascade, MTCNN, dan RetinaFace. Dalam tahap implementasiannya, ketiga algoritma tersebut masih membutuhkan teknisi khusus untuk menghubungkannya. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibuatlah suatu framework bernama DeepFace. Algoritma Haarcascade, MTCNN dan RetinaFace diterintergrasi kedalam framework DeepFace. Di bahas pada skripsi ini bagaimana cara kerja algoritma-algoritma tersebut dan bagaimana perbandingan performa antara algoritma-algoritma yang ada. Setelah melakukan percobaan, diketahui algoritma Retinaface dengan nilai precision 56.05% merupakan algoritma yang terbaik dalam mendeteksi wajah. ......With the development of technology at this time, machine capabilities, especially in the field of face detection, are growing. This face detection capability can be implemented in several fields such as CCTV cameras, automatic attendance, etc. Face detection capabilities can also predict the emotions shown on faces. These abilities emerged

Abstrak :
ABSTRAK

Pada tahun 2013, Badan Pusat Statistik mencatat bahwa telah terjadi 100.106 kasus kecelakaan lalu lintas di Indonesia. Sebagian besar kecelakaan disebabkan oleh faktor manusia, yaitu mengantuk. Sistem pendeteksi kantuk dikembangkan untuk mengatasi hal ini. Sistem pendeteksi kantuk dibangun menggunakan pustaka OpenCV, dengan kombinasi dari beberapa algoritma, yaitu Haar Cascade Classifier, fungsi blur, Canny dan kontur. Algoritma Haar Cascade Classifier digunakan untuk mendeteksi area wajah dan area mata pada pengemudi. Sedangkan kombinasi antara fungsi blur, canny dan kontur digunakan untuk mendeteksi objek mata dan menganalisis sedang terbuka atau tertutupnya mata. Performa sistem pendeteksi kantuk diuji melalui empat variabel, yaitu kernel size, nilai threshold, perbedaan kondisi pencahayaan dan karakteristik mata. Berdasarkan hasil pengujian, kernel size terbaik untuk mendeteksi mata adalah (4,4). Selain itu, nilai threshold terbaik untuk lower threshold dan upper threshold adalah 70-110 dan 210-240. Perbedaan kondisi pencahayaan (pagi, siang, sore dan malam) memiliki pengaruh terhadap sistem dengan tingkat kesalahan sebesar 20%. Karakteristik mata (berkacamata dan tidak berkacamata) memiliki pengaruh terhadap sistem dengan tingkat kesalahan sebesar 16,7%.

---

ABSTRACT

In 2013, Badan Pusat Statistik (Statistics Indonesia) recorded that 100.106 cases of traffic accident have occured in Indonesia. Mostly caused by human error, i.e. drowsiness. Drowsiness detection system is developed to respond this situation. Drowsiness detection system is built through OpenCV library by combining the Haar Cascade Classifier algorithm with blur, canny and contour function. Haar Cascade Classifier was used to detect areas of face and eyes whereas the combination of blur, canny and contour function is used to detect the driver’s eyes and analyze the open or closed driver’s eyes. The performance of drowsiness detection system was tested through four variables; kernel size, threshold value, lighting condition (morning, noon, afternoon and night) and eye’s characteristic (eyeglasses or not). Based on the experiments, the best kernel size to detect the driver’s eyes is 4,4. Then, the best lower threshold and upper threshold are 70-110 and 210-240. Subsequently the light conditions has a 20 % error rate to the system. The eye’s characteristic has a 16,7 % error rate to the system.

Abstrak :
Sebuah survei yang dilakukan oleh National Highway Traffic Safety Administration NHTSA memperkirakan 5.895.000 kasus kecelakaan yang terkait dengan permasalahan kantuk maupun tidur saat berkendara di jalan jalan U.S.A pada tahun 2005-2009. Dari jumlah tersebut, 83.000 kasus setiap tahunnya merupakan kecelakaan fatal, bahkan pada tahun 2014, 846 orang meningga pada kecelakaan berkendara yang berkaitan dengan kantuk. Sistem pendeteksi kantuk dikembangkan untuk mengatasi hal ini. Sistem pendeteksi kantuk dibangun menggunakan pustaka OpenCV, dengan kombinasi dari beberapa algoritma, yaitu Haar Cascade Classifier, fungsi Blur, fungsi Canny dan fungsi Kontur. Algoritma Haar Cascade Classifier digunakan untuk mendeteksi area wajah dan area mata pada pengemudi. Sedangkan kombinasi antara fungsi color thresholding dan fungsi kontur digunakan untuk mendeteksi objek mata dan menganalisis sedang terbuka atau tertutupnya mata. Kinerja sistem deteksi kantuk diuji melalui empat variabel, yaitu mesin pengolah yang berbeda, nilai ambang batas, kondisi pencahayaan dan karakteristik mata yang berbeda. Berdasarkan hasil pengujian, nilai ambang batas Vlo dan VHi terbaik adalah Vlo = 10 atau 20 dengan perbedaan VHI 10-20. Selain itu, ditemukan bahwa setiap kecepatan setiap proses bergantung pada pengolahan mesh dimana semakin baik pengolahannya. Mesin semakin cepat waktu prosesnya. Perbedaan dalam kondisi pencahayaan pagi, siang, siang dan malam berpengaruh terhadap kinerja sistem deteksi kantuk dengan tingkat kesalahan 20 , yaitu saat kondisi malam hari. Karakteristik mata berkacamata dan tanpa kacamata berpengaruh pada kinerja sistem deteksi kantuk dengan deteksi 100 tingkat keberhasilan, yaitu bila kondisi mata tertutup pada orang dengan kacamata.

---

survey conducted by the National Highway Traffic Safety Administration NHTSA estimates 5,895,000 cases of accidents related to sleepiness and sleep problems while driving on the U.S.A roadway in 2005 2009. Of these, 83,000 cases each year are fatal accidents, even by 2014, 846 people die in a dormant driving accident. The drowsiness detection system was developed to overcome this. The sleepiness detection system is built using the OpenCV library, with a combination of several algorithms, the Haar Cascade Classifier, the Blur function, the Canny function and the Contour function. Haar Cascade Classifier algorithm is used to detect the facial area and eye area of the driver. While the combination of color thresholding function and contour function is used to detect the eye object and analyze the open or closed eyes. The performance of the drowsiness detection system is tested through four variables, ie different processing machines, threshold values, lighting conditions and different eye characteristics. Based on the test results, the best Vlo and VHi threshold values are Vlo 10 or 20 with a VHI difference of 10 20. In addition, it was found that every speed of each process depends on mesh processing where the better the processing. The faster the machine the process time. Differences in lighting conditions morning, noon, day and night affect the performance of the drowsiness detection system with a 20 error rate, ie during nighttime conditions. Eye characteristics bespectacled and without glasses affect the performance of the drowsiness detection system with a 100 detection rate of success, ie when eye conditions are closed in people with glasses.

Abstrak :
Sistem bio-metrik merupakan sistem identifikasi identitas berbasis karakteristik biologis pada manusia seperti wajah, sidik jari, dan iris mata. Iris mata merupakan salah satu karakteristik yang memiliki tingkat reliabilitas tinggi untuk identifikasi seseorang. Pengembangan sistem pengenalan iris mata dengan performa kecepatan dan akurasi yang baik masih terbilang sedikit. Perancangan sistem dengan metode Half Polar Iris Localization dan Normalization bertujuan untuk meningkatkan performa proses segmentasi iris mata. Akurasi dari fungsi lokalisasi dan normalisasi iris pada dataset CASIA-IrisV1 sebesar 95,68 dan performa pengenalan dengan nilai batas Hamming distance sebesar 0.42 memiliki tingkat penolakan sebesar 100 dan tingkat penerimaan sebesar 83,17. ......Biometric systems is an identification for identity systems based on biological characteristics in humans such as face, fingerprint, dan iris. Iris is one characteristic that has high degree of reliability for the identification of a person. Development of open source iris recognition system with great accuracy and performance is still small. System design with Half Polar Iris Localization and Normalization method aims to increase performance of iris segmentation process. Accuracy of localization and normalization function with CASIA IrisV1 dataset is 95.68 and recognition performance with Hamming distance threshold value of 0.42 has 100 of rejection rate and 93.17 of acceptance rate.

Abstrak :
Mobile robot seringkali mengalami slip dalam pembacaan sensor odometri. Kendala ini sangat mempengaruhi kinerja mobile robot, terlebih jika beberapa mobile robot bekerja secara kooperatif. Masing-masing mobile robot memiliki slipnya tersendiri yang dapat mempengaruhi perhitungan trajectory planning kerja kooperatif. Sehingga dibutuhkan koreksi dengan sensor lain, pada penilitian ini digunakan sistem deteksi lokasi mobile robot dengan kamera webcam. Sistem deteksi akan di implementasikan pada quadcopter ketika terbang diatas mobile robot. Tentu pengambilan gambar akan mengalami perubahan sudut pandang akibat pergerakan sudut pitch atau roll dari quadcopter. Motor penggerak quadcopter juga menghasilkan getaran yang dapat mengakibatkan blur pada pengambilan gambar. Selain itu untuk melakukan pendeteksian berbasis citra dibutuhkan komputasi yang cukup besar, khususnya jika dilakukan pada sistem embedded quadcopter. Oleh karena itu dibutuhkan sistem deteksi yang dapat diterapkan pada quadcopter dengan ketahanan derau dan proses yang cukup cepat. Pada perancangan sistem deteksi penilitian ini, digunakan suatu pola yang terdiri dari markah buatan. Markah bulat hitam memiliki fitur yang mudah untuk dikenali dengan algoritma sederhana. Pola yang terdiri dari markah bulat dapat disisipkan informasi identitas dan pose sehingga cocok untuk diterapkan pada sistem deteksi lokasi multi mobile robot. Untuk menguji kemampuan pendeteksian, selain diuji pada dunia riil juga dirancang pengujian simulasi. Pengembangan simulasi quadcopter untuk mendeteksi pola markah dirancang dengan simulator Gazebo yang di integrasikan dengan perangkat lunak ROS Robotic Operating System.

---

Mobile robots often experience slippage in odometry sensor readings. These problems greatly affect the performance of mobile robots, especially if some mobile robots work cooperatively. Each mobile robot has its own slip that can affect the calculation of cooperative work cooperative trajectory. So that needed correction with other sensors, the research is used mobile robot location detection system with webcam camera. The detection system will be implemented on the quadcopter when flying over the mobile robot. Of course the camera angle of view due to movement of pitch or roll angle from quadcopter. The quadcopter motors also produce vibrations that can lead to blur on shooting. In addition to perform image based detection required considerable computation, especially if done on the embedded quadcopter system. Therefore, a detection system that can be applied to the quadcopter with noise and process resistance is fast enough. In the design of this research detection system, a pattern consisting of artificial markers is used. The black round marker has features that are easy to recognize with simple algorithms. Patterns consisting of rounded markers can be inserted identity and pose information making it suitable to be applied to mobile robot location detection systems. To test the detection ability, in addition to tested in the real world also designed simulation testing. The development of a quadcopter simulation to detect the markup pattern is designed with a Gazebo simulator integrated with ROS Robotic Operating System software.

Abstrak :
Perancangan sistem ini dibangun dengan bentuk aplikasi menggunakan kamera yang terdapat pada smartphone untuk mendapatkan citra digital lalu diolah dengan pustaka OpenCV. Pengolahan dilakukan dengan metode Haar Cascade Classifiers untuk mendapat daerah mata, lalu dengan menggunakan kontour, blur, tresholding, keadaan mata dilacak untuk mendeteksi tanda kantuk yang berupa mata tertutup. Aplikasi diuji kecepatan pengolahan dengan pengimplementasian pengembangan optimasi region of interest, nilai ambang HSV, pengaruh kondisi cahaya, dan karakteristik mata. Hasil yang didapatkan menunjukan bahwa dengan memberikan optimasi algoritma kepada sistem yang sudah ada dapat meningkatkan kecepatan pengolahan. Nilai ambang HSV optimal yang didapatkan bermulai dengan V=10 atau 20 dengan selisih tinggi 15 atau 20. Aplikasi memiliki tingkat kegagalan 11.11% pada kondisi pencahayaan dan gagal saat malam. Dari pengujian pengaruh kacamata, didapatkan tidak bahwa kacamata tidak berpengaruh besar dengan tingkat keberhasilan 94.44% untuk pengguna kacamata. ......The development of this system is built as an application that uses the camera built in smartphones to get digital images which will be processed using the OpenCV library. In the process, Haar Cascade Classifier is used to find the region of interest of the eye, which will then be tracked using contour, thresholding, and blur to detect signs of drowsiness which are closed eyes. The application is tested based on the optimization made on the algorithm, the value for HSV thresholding, the effect of light on different times, and on the characteristic of the eye. The results show that the optimization made has caused significant speed up on the processing in comparison to existing algorithm. The HSV threshold found to be the most effective is V=10 or 20 with a difference of 15 or 20 to the upper limit.  The effect of light causes 11.11% chance of failure especially when its night without lights. The characteristic of the eye, whether there are glasses or not, does not make a big difference and still has a 94.44% chance of success.

Abstrak :
Kamera digunakan oleh pengelola jalur lalu lintas kendaraan di jalan besar pada beberapa kota-kota di Indonesia untuk tujuan pengawasan, pengendalian, hingga pengambilan bukti pelanggaran atau kronologi kecelakaan pada ruas jalan tersebut. Namun, penggunaan kamera ini masih dalam tahap menerima data yang kemudian tindakan selanjutnya dilakukan secara manual. Sedangkan, banyak kebutuhan yang dapat dipenuhi dengan adanya perkembangan teknologi pada bidang komputasi. Salah satunya adalah penggunaan kamera tersebut dapat dimaksimalkan dengan mengimplementasikan algoritma pembelajaran mesin untuk menentukan jalur lalu lintas mana yang menjadi prioritas pada persimpangan dengan kuantifikasi kepadatan kendaraan pada ruas jalan. Pada penilitian ini sistem kuantifikasi kepadatan kendaraan melalui data gambar dikaji dengan menggunakan algoritma untuk mendeteksi objek kendaraan pada seperti YOLOv4 yang merupakan state-of-the-art dalam algoritma pendeteksian karena memiliki akurasi yang lebih baik dan juga lebih cepat dibandingkan dengan arsitektur deteksi objek lainnya. Selain itu, diimplementasikan juga algoritma pelacakan objek kendaraan seperti CSRT/KCF sehingga tidak perlu melakukan proses deteksi secara terus-menerus dan dapat mengurangi biaya komputasi. Hasil percobaan pada penilitian ini membuktikan bahwa kombinasi model deteksi dan pelacakan dapat digunakan secara real-time maupun interaktif. Walaupun nilai mAP dari model YOLOv4 mengalami penurunan sekitar 20.65%, namun perbedaan antara hasil kuantifikasi kepadatan kendaraan sistem dan nilai aktual masih tidak terlalu jauh yaitu sekitar 1-5%, tergantung dengan jenis model yang digunakan. ...... Cameras are used by traffic lane managers on major roads in several cities in Indonesia for the purpose of monitoring, controlling, and collecting evidence of violations or chronology of accidents on those roads. However, the use of this camera is still in the stage of receiving data, then further actions are carried out manually. Meanwhile, many needs can be met with the development of technology in the field of computing. One of them is that the use of the camera can be maximized by implementing machine learning algorithms to determine which traffic lanes are the priority at intersections by quantifying the density of vehicles on the road. In this study, the vehicle density quantification system through image data will be studied using an algorithm to detect vehicle objects such as YOLOv4 which is a state-of-the-art detection algorithm because it has better accuracy and is also faster than other object detection architectures. In addition, vehicle object tracking algorithms such as CSRT/KCF will also be implemented so that there is no need to carry out the detection process continuously and can reduce computational costs. To meet the needs of image data processing from the video as well as the configuration of the AI ​​model, one of the libraries, namely OpenCV, will be used to facilitate the creation and optimization of machine learning models/algorithms. This research proves that the combination of detection and tracking models can be used in real-time or interactively. Although the mAP value of the YOLOv4 model has decreased by about 20.65%, the difference between the system vehicle density quantification results and the actual value is still not too far away, around 1-5%, depending on the type of model used.

Abstrak :
Penggunaan Python dipilih karena bahasa pemrograman ini bersifat open source dengan banyak tersedianya berbagai sumber dan Python juga diklaim sebagai bahasa yang menggabungkan kapabilitas, dengan kode sintaks yang sangat jelas, dan dilengkapi dengan bahasa yang besar dan komprehensif. Library Open CV juga tersedia secara gratis dan menyediakan banyak fungsi pemrosesan gambar. Pengoreksian citra CBCT yang dilakukan pada penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra CBCT dengan melihat meningkatnya nilai yang didapat pada citra CBCT terkoreksi. Phantom CIRS 002LFC di-scan pada CBCT menggunakan half bow tie filter sesuai dengan protokol yang digunakan untuk scanning organ thorax. Penelitian ini menggunakan data citra pasien dengan diagnosa kanker paru dan laring masing-masing berjumlah dua dan satu orang. Hasil kalibrasi CBCT terhadap CT diperoleh bahwa nilai HU citra CBCT linier terhadap citra CT. Evaluasi PSNR dan SSIM digunakan pada penelitian ini sebagai parameter keberhasilan dari citra yang dikoreksi. ......Python was chosen because this programming language is open source with many sources available and Python is also claimed to be a language that combines capabilities, with very clear syntax code, and is equipped with a large and complete language. CV Open Library is also available free of charge and provides many drawing functions. CBCT image correction carried out in this study aims to improve the quality of CBCT images by looking at the value obtained in the corrected CBCT image. Phantom CIRS 002LFC was scanned on CBCT using a half bow tie filter according to the protocol used for scanning the thorax organs. This study uses image data of patients diagnosed with lung and laryngeal cancer, respectively, two and one person. The CBCT calibration results against CT showed that the HU value of CBCT images was linear to CT images. PSNR and SSIM evaluations were used in this study as the confidence parameters of the corrected image.

Abstrak :
Computer vision merupakan cabang dari bidang ilmu kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana sebuah komputer dapat memahami suatu gambar yang diberikan. Salah satu contoh nyata dari penerapan computer vision adalah pengenalan objek bola pada robot sepak bola. Salah satu tantangan yang dapat menyulitkan robot dalam mendeteksi bola adalah warna bola yang sebagian besar berwarna putih. Hal ini menjadi tantangan karena warna putih sangat rentan terhadap noise. Metode tradisional yang hanya dapat mendeteksi satu bentuk saja tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan tersebut, karenanya digunakan pendeteksian berdasarkan machine learning. Salah satu metode pengenalan objek berdasarkan machine learning yang sering digunakan adalah metode Jaringan Saraf Tiruan. Pada tulisan ini, sistem penglihatan robot sepak bola untuk mengenali objek bola dirancang menggunakan metode jaringan saraf tiruan dengan library pengolahan citra OpenCV dalam bahasa pemrograman C++. Berdasarkan pengujian kinerja sistem dalam mendeteksi bola pada gambar mendapatkan nilai accuracy sebesar 0.9987, nilai precision sebesar 0.8055, nilai recall sebesar 0.7, dan FPS sebesar 6. Sedangkan kinerja sistem pembanding dengan menggunakan SVM pada dataset yang sama mendapatkan nilai accuracy sebesar 0.988, nilai precision sebesar 0.167, nilai recall sebesar 0.966, dan FPS sebesar 7,7. Setelah kedua metode dibandingkan dapat disimpulkan bahwa metode jaringan saraf tiruan dapat mendeteksi bola lebih akurat berdasarkan nilai F-Score yang didapatkan yaitu 0.749 pada sistem yang dibuat berbanding dengan 0.285 pada sistem pembanding, namun memerlukan waktu proses yang lebih lama. ......Computer vision is a branch of the field of artificial intelligence that studies how a computer can understand a given image. An example of the application of computer vision is detecting a ball object on a soccer robot. One of the challenges that can make it difficult for the robot to detect the ball is the color of the ball, which is mostly white. This becomes a challenge because white is very susceptible to noise. Traditional methods that can only detect one form are not sufficient to meet these needs, therefore detection based on machine learning is used. One of the object detection methods based on machine learning that is often used is the Artificial Neural Network method. In this paper, the system to detect ball object is implemented using an artificial neural network method with the OpenCV image processing library in the C ++ programming language. Based on testing the performance of the system at detecting ball have the accuracy value of 0.9987, precision value of 0.8055, recall value of 0.7, and FPS of 6. While the performance of the comparison system using SVM on the same dataset gets accuracy value of 0.988, precision value of 0.167, recall value of 0.966, and FPS of 7.7. After the two methods were compared, it can be concluded that the artificial neural network method can detect the ball more accurately based on the F-Score value obtained, which is 0.749 compared to 0.285, but it requires a longer processing time