Perancangan dan Implementasi Pendeteksi Ubur-Ubur Menggunakan Metode Gabungan MobileNetV2 dan YOLOv3

Authors

  • Ramadhan Hirmawan Telkom University
  • Muhammad Hablul Barri Telkom University
  • Desri Kristina Silalahi Telkom University

Abstract

Gerombolan ubur-ubur adalah meledaknya populasi ubur-ubur dan mengangu ekosistem laut. Karena Gerombolan ubur-ubur ini meledak dan ubur-ubur massanya ringan maka terbawa oleh arus laut ke pesisir pantai. Akhirnya mengganggu pendingin Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) yang mengakibatkan over heat di Paiton. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan sebuah sistem yang mendeteksi sebuah ubur-ubur. Penelitian ini menggunakan metode pendeteksi otomatis secara video real-time dengan ditambahkan sistem alarm untuk memberi tau ada sebuah ubur-ubur. Pada penelitian ini, dirancang sebuah alat pendeteksi ubur-ubur menggunakan komputer papan tunggal (single board system) dan camera webcam dengan mengimplementasikan metode ekstraksi MobileNetV2 dan YOLOv3 yang digunakan untuk mengidentifikasi ubur-ubur. Citra yang didapatkan akan diproses melalui proses preprocessing sistem darknet dibantu dengan darkmark untuk membantu pelabelan gambar dan darkhelp untuk memperlihatkan presentase deteksi. Selanjutnya, citra akan di ekstraksi menggunakan darknet untuk pengolahan gambar lalu diatur seperti saturasinya, huenya dan exposure. Hasil yang diharapkan pada penelitian ini adalah alat yang dirancang dapat mengidentifikasi ubur-ubur. Hasil yang diperoleh dari alat ini adalah dapat melakukan deteksi pada seseorang dengan tingkat akurasi sebesar 96% dan recall 95% yang didapatkan setelah melakukan pengujian pada 72 buah data.

Kata kunci— Darknet, Darkmark , Darkhelp, Ubur-ubur, MobileNetV2 ,YOLOv3

References

https://github.com/hankai/darknet

https://github.com/stepha

necharette/DarkHelp

Ubur-ubur

Presisi 1,00

Recall 0,98

Akurasi 0,98

https://github.com/stepha

necharette/DarkMark

Vaidya,Bhaumik. (2018).

computer vision with opencv and cuda: effective techniques

for processing complex image data in real time using gpus=.

Page 11

plants and affect people= , [Online]. Available:

https://phys.org/news/2020-01-climate-related-weatherconditions-disrupt-power.html

Downloads

Published

2024-02-29

Issue

Section

Program Studi S1 Teknik Elektro