ANALISIS JARAK BENDA DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS STEREO VISION

B. HILDA NIDA, ALISTIQLAL (2023) ANALISIS JARAK BENDA DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS STEREO VISION. S1 thesis, Universitas Mataram.

	Text skripsi-nida fix.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
Preview	Text NIDA_Indonesia Template Jurnal MUST.pdf Download (501kB) | Preview

Abstract

Semakin lama robot dibuat untuk dapat meniru manusia agar dapat mempermudah dan menggantikan aktivitas manusia, salah satu contoh ialah konsep teknologi self driving car. Dalam melakukan hal tersebut, robot atau mobil diharuskan dapat menghindari adanya rintangan berupa objek ataupun lubang. Kamera merupakan komponen penting dalam penggunaannya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil pelatihan pada model citra menjelaskan pengaruh jarak antar kamera terhadap hasil pengukuran jarak benda, pengaruh ukuran gambar citra terhadap hasil pengukuran jarak benda, dan tingkat akurasi dari jarak optimal kamera terhadap pengukuran jarak benda. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) berbasis stereo vision. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa model berhasil memprediksi citra dengan akurasi 97%. Untuk pengaruh jarak semakin besar jarak antar kamera dengan keadaan benda yang masih dapat ditangkap dalam ruang pandang kamera, maka hasil pengukuran semakin baik, sehingga jarak antar kamera mempengaruhi hasil pengukuran. Begitu pula mengenai citra gambar, semakin besar dan jelas citra gambar maka hasil pengukuran semakin baik. Serta akurasi hasil pengukuran jarak optimal pada jarak antar kamera 11 cm didapati sebesar 68,03% dalam jarak 1 m, untuk jarak antar kamera 15 cm didapati sebesar 94,63% dalam jarak 2 m, dan untuk jarak kamera 19 cm didapati sebesar 99,61% untuk jarak benda 3 m. Berdasarkan hasil tersebut, didapati bahwa objek dapat diidentifikasi dan dapat diukur jaraknya oleh kamera.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Convolutional Neural Network (CNN), stereo vision, jarak antar kamera, ukuran gambar citra
Subjects:	Q Science > QC Physics
Divisions:	Fakultas Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam
Depositing User:	Meike Megawati
Date Deposited:	27 Jun 2023 08:47
Last Modified:	27 Jun 2023 08:47
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/40378

Actions (login required)

View Item