Repositori

Penelitian ini membahas evaluasi dan penerapan Model YOLOv4 dalam mendeteksi dan melacak jenis kendaraan dalam konteks lalu lintas jalan raya. Dalam rangka menjawab rumusan masalah, penelitian ini dilakukan dengan menguji performa model dalam beberapa aspek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Model YOLOv4 berhasil mencapai nilai Mean Average Precision (mAP) sebesar 77.88% pada dataset pelatihan setelah 7000 iterasi. Model ini memiliki kemampuan yang baik dalam mendeteksi berbagai objek jenis kendaraan dalam gambar, dengan akurasi yang bervariasi pada masing-masing kelas. Aplikasi yang dikembangkan dalam penelitian ini dapat merekam data hasil deteksi pada setiap frame dalam urutan video, memberikan informasi penting untuk analisis tingkat kepadatan kendaraan pada jalan. Meskipun memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi, masih terdapat kesalahan dalam deteksi dan pelabelan kelas objek. Kesimpulannya, penelitian ini memberikan wawasan tentang kemampuan dan potensi Model YOLOv4 dalam mengatasi tantangan deteksi kendaraan dalam lalu lintas jalan raya, sekaligus mengidentifikasi area yang perlu peningkatan lebih lanjut. Kata kunci : YOLOv4, deteksi kendaraan, pelacakan, lalu lintas, akurasi

URI :
https://jurnal.unity-academy.sch.id/index.php/jirsi/article/view/125

Collections :
Skripsi [1121]