Deteksi Jumlah Kendaraan di Jalur SSA Kota Bogor Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLO

Main Article Content

Fitria Rachmawati Dahlia Widhyaestoeti

Abstract

Volume kendaraan yang semakin ramai adalah penyebab utama kemacetan. Penerapan jalur SSA dilakukan sebagai upaya untuk mengurangi tingkat kemacetan yang terjadi pada jalur tersebut. Maksud dari penelitian ini adalah mendeteksi volume kendaraan di jalur system satu arah atau SSA khususnya di daerah jalur penyempitan jalan dari arah Tugu Kujang Bogor dengan menggunakan dataset sebagai pemantauan arus lalu lintas yang bersumber dari CCTV. Pengumpulan data dilakukan beberapa proses diantaranya melakukan survey dan pengamatan lalu lintas di jalur SSA pada Dinas Perhubungan Kota Bogor. Salah satu metode yang digunakan untuk menciptakan deteksi objek adalah You Only Look Once (YOLO). Prinsip kerja YOLO yaitu dengan melihat seluruh gambar sekali, kemudian melewati jaringan saraf sekali langsung mendeteksi object yang ada. Oleh karena itu disebut You Only Look Once (YOLO). Metode YOLOv3 digunakan untuk pendeteksian objek, dengan kemampuan pendeteksian yang cepat dan akurat hingga dua kali lipat dibandingkan beberapa metode lain. Pada penelitian ini, merancang sebuah aplikasi deteksi kendaraan secara real-time berbasis web menggunakan metode YOLOv3.

Article Details

How to Cite
RACHMAWATI, Fitria; WIDHYAESTOETI, Dahlia. Deteksi Jumlah Kendaraan di Jalur SSA Kota Bogor Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLO. PROSIDING LPPM UIKA BOGOR, [S.l.], oct. 2020. ISSN 2477-4014. Available at: <http://pkm.uika-bogor.ac.id/index.php/prosiding/article/view/657>. Date accessed: 12 june 2021.
Issue
Section
Articles