Sistem Deteksi dan Klasifikasi Jenis Kendaraan Pada Persimpangan Bersinyal

Abstract

Deteksi dan klasifikasi kendaraan memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi seperti lalu lintas pemantauan, manajemen lalu lintas, dan keamanan lalu lintas. Umumnya identifikasi kendaraan dicatat secara manual oleh petugas yang kurang efektif, apalagi jika jumlah kendaraan banyak dan sumber daya manusia terbatas. Salah satu kemajuan teknologi yang saat ini berkembang pesat adalah DRI (Detection, Recognition & Identifikasi), juga dikenal sebagai deteksi, klasifikasi, dan identifikasi kendaraan, yang telah banyak digunakan dikembangkan di luar negeri dan berhasil diterapkan untuk sistem deteksi kendaraan, pengendalian lalu lintas, dan lalu lintas manajemen.Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan membangun alat pendeteksi, klasifikasi, dan sistem penghitungan berdasarkan algoritma YOLO (You Only Look Once) dengan menggunakan kamera CCTV. Penulis menggunakan Algoritma YOLOv5 karena memiliki beberapa perbaikan dalam pendeteksian objek dan nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan versi sebelumnya. Perancangan ini akan dibantu dengan pustaka OpenCV dengan bahasa pemrograman Python dan menggunakan kumpulan data yang tersedia. Penulis menyimpulkan bahwa penelitian ini dilakukan dengan sangat baik dengan akurasi dan kinerja yang tinggi memenuhi tuntutan objek penelitian. Hal ini dibuktikan dengan pengujian sistem deteksi dan klasifikasi kendaraan dengan beberapa percobaan pelatihan.