Pendeteksian Objek Secara Realtime Menggunakan Pendekatan Fast Convolutional Neural Network.
Kata Kunci:
Elektronik Ticketing Reservasi Sistem, Tranportasi, Bus OnlineAbstrak
Tujuannya dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi objek menggunakan Pendekatan Fast Convolutional Neural Network. Metode ini memiliki beberapa keuntungan dibandingkan dengan algoritma deteksi objek lainnya. Di algoritma lain seperti Convolutional Neural Network, Fast Convolutional Neural Network algoritma tidak akan melihat gambar sepenuhnya tetapi di YOLO algoritme terlihat gambar sepenuhnya dengan memprediksi kotak terikat menggunakan konvolusional jaringan dan probabilitas kelas untuk kotak-kotak ini dan mendeteksi gambar lebih cepat dibandingkan dengan algoritma lainnya.Referensi
Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, “YouOnly Look Once: Unified, Real-Time Object Detection”,The IEEE Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp. 779-788.
YOLO Juan Du1,”Understanding of Object Detection Based on CNN Family”,New Research, and Development Center of Hisense, Qingdao 266071, China.
Afrizal Zein (2016), Pendeteksian Multi Wajah Dan Recognition Secara Real Time Menggunakan Metoda Principal Component Analysis (Pca) Dan Eigenface,Jurnal ESIT STMIK ERESHA ,2016
Afrizal Zein (2018), Menggabungkan Dua Wajah Dengan Metoda Ensemble Regression Trees Menggunakan Pustaka Dlib Dan Opencv Python, Jurnal ESIT STMIK ERESHA ,2018.
Afrizal Zein (2018), Peran Text Processing Dalam Aplikasi Penerjemah Multi Bahasa Menggunakan Ajax Api Google, Sainstech: Jurnal Penelitian dan Pengkajian Sains, 2018
Afrizal Zein (2018),, Pendeteksian Kantuk Secara Real Time Menggunakan Pustaka Opencv Dan Dlib Python, Sainstech: Jurnal Penelitian dan Pengkajian Sains, 2018