Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Studi Pengembangan Smart Parking Dengan Metode Euclidean Distance Dan Intersection Over Union Untuk Penentuan Status Slot
Dhio Aditiansyah (2022) | Skripsi | Teknik Elektro
Bagikan
Ringkasan
Mencari tempat parkir di kota besar sekarang menjadi tantangan berat bagi pengemudi mobil. Salah satu faktor penyebab susahnya mencari lahan parkir adalah pertumbuhan jumlah kendaraan yang tinggi tanpa diimbangi perluasan lahan parkir. Terdapat kerugian yang dihasilkan dari sulitnya mencari slot parkir seperti survei dari Uber yang menunjukkan waktu yang dihabiskan pengemudi untuk mencari parkir rata-rata mencapai 21 menit per hari dan Teddy Lesmana (LIPI) dalam suatu jurnal mengatakan bahwa warga Jakarta merugi Rp 17,2 triliun per tahun akibat kesulitan mencari lahan parkir. Agar masalah ini dapat dikurangi maka dibuatlah suatu sistem pendeteksian slot parkir dimana dapat diketahui slot tersebut kosong atau terisi. Pada penelitian kali ini digunakan algoritma Convolutional Neural Network sebagai metode untuk mendeteksi objek dan eucladian distance serta Intersection Over Union (IOU) untuk mendapati objek tersebut terdapat pada slot parkir atau tidak. Pada penelitian ini objek yang dideteksi ialah kendaraan mobil. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan didapat tingkat keberhasilan suatu objek khususnya mobil dapat dideteksi dalam slot parkir yakni sebesar 94.04%, hal ini pun perlu diperhatikan dimana gambar yang diambil oleh kamera tidak boleh ada benda atau objek lain yang menghalangi objek yang akan dideteksi dan juga tingkat pencahayaan yang cukup baik sehingga gambar objek yang akan dideteksi dapat terlihat dengan jelas. Kata Kunci: Slot Parkir, Convolutional Neural Network, Intersectiom Over Union, Eucladian Distance.
Ringkasan Alternatif
Finding a parking slots in a big city is now a tough challenge for car drivers. One of the factors causing the difficulty of finding parking lots is the high growth in the number of vehicles without offset by the expansion of parking slots. There are losses resulting from the difficulty of finding parking slots such as a survey from Uber which shows the time spent by drivers to look for parking averaged 21 minutes per day and Teddy Lesmana (LIPI) in a journal said that Jakarta residents lost Rp. 17.2 trillion per years due to difficulties in finding parking spaces. So that this problem can be reduced, a parking slot detection system has been created where it can be seen that the slot is empty or filled. In this study, the Convolutional Neural Network algorithm is used as a method to detect objects, eucladian distance and Intersection Over Union for detect the car in parking slots or no. In this study the object detected was a car in a parking slot. Based on the results of research that has been done obtained the success rate of an object, especially cars can be detected in a parking slot that is equal to 94.04%, this also needs to be considered where images taken by the camera may not have objects or other objects that block the object to be detected and also the level sufficient lighting so that the image of the object to be detected can be seen clearly. Keywords: Parking Slot, Convolutional Neural Network, Intersection Over Union, Eucladian Distance.