Mendeteksi dan men-tracking aktivitas manusia menggunakan YOLO

Human Detection adalah salah satu perkembangan teknologi Artificial Intelligence. Perkembangan Human Detection bisa diimplementasikan untuk membantu pekerjaan manusia. Terutama dalam mendeteksi aktivitas manusia. Sehingga kejadian seperti barang hilang akibat kelalaian yang terjadi pada lab Multimedia milik Informatika Universitas Kristen Petra bisa berkurang. Dengan cara mengimplementasikan YOLO pada kamera yang akan dipasang di lab Multimedia Informatika Universitas Kristen Petra. Penelitian ini mengajukan penerapan YOLOv4 untuk mendeteksi aktivitas manusia yang terjadi di lab Multimedia Informatika Universitas Kristen Petra. Hasil dari metode yang diajukan mendapatkan tingkat akurasi 95.4% dan waktu komputasinya mendekati real-time.

NATHANAEL MICHAEL CHRISTIAN LIONO Liliana (Advisor 1); Alvin Nathaniel Tjondrowiguno, S.Kom., M.T. (Advisor 2); Leo Willyanto Santoso (Advisor and Examination Committee); Gregorius Satiabudhi (Examination Committee 1) Universitas Kristen Petra Indonesian Digital Theses Undergraduate Thesis Skripsi/Undergraduate Thesis Skripsi No. 01022426/INF/2024; Nathanael Michael Christian Liono (C14190053) SIGNAL DETECTION-COMPUTER PROGRAMS; HUMAN-COMPUTER INTERACTION

Files