Deteksi Klasifikasi Kendaraan dan Menghitung Jumlah Pelanggaran Melawan Arah menggunakan Model Yolov5

Ondang Fajrul Falach, Fawaidul - Badri, Bambang Minto Basuki

Sari


Melonjaknya-angka penggunaan-kendaraan di kota-kota-besar tidak-diimbangi dengan infrastruktur jalan yang memadai, memicu kemacetan, polusi udara, dan peningkatan angka kecelakaan lalu lintas. Sebagian besar kecelakaan disebabkan oleh pelanggaran, seperti melawan arus. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi otomatis pelanggaran lalu lintas berbasis video menggunakan algoritma YOLOv5. Sistem ini memanfaatkan teknologi computer vision agar mampu mengenali dalam bentuk deteksi dan mengklasifikasikan bentuk dari kelas serta-menghitung jumlah pelanggaran melawan arah-secara real-time oleh pengguna jalan. Karena keterbatasan akses terhadap data video nyata, digunakan simulasi pelanggaran lalu lintas sebagai data uji. Sistem diuji dengan empat kategori kendaraan: motor, mobil, bus, dan truk. Hasil pengujian menunjukkan performa tinggi dengan precision sebesar 94%, recall 97%, dan F1-score 96%. Akurasi perhitungan kendaraan mencapai 93%. Sistem ini menunjukkan potensi besar dalam mendukung analisis lalu lintas serta membantu otoritas dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat untuk mengurangi kemacetan dan kecelakaan.

Kata Kunci— Yolov5, deteksi kendaraan, deteksi klasifikasi kendaraan, Yolov5 SORT, kalkulasi kendaraan


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


D. Iskandar Mulyana and M. A. Rofik, “Implementasi Deteksi Real Time Klasifikasi Jenis Kendaraan Di Indonesia Menggunakan Metode YOLOV5,” 2022.

Harahap M et al., “Sistem Cerdas Pemamntauan Arus Lalu Lintas dengan YOLO (You Only Look Once v3)”. 2020.

A. R. K. Amiril Wiuldan S, “Deteksi Pelanggaran Lalu Lintas Tidak menggunakan Helm dengan YOLOv4 pada Sistem ETLE” Jurnal Teknik Kompt. AMIKBSI, Vol.8, 2022.

F. Rofii, Mashudi A dan Mukhsim M, “Sistem Kamera Cerdas untuk Deteksi Pelanggaran Marka Jalan” Science Elektro. Vol.01., 2020.

Hutauruk J. S. W., et al “Deteksi Kendaraan Secara Realtime Menggunakan Metode YOLO Berbasis Android.” Vol.09., 2020.

M.-R.-Ardiansyah, Y. Supit, M. S. Said, S. Komputer, S. Tinggi, and M. Informatika, “Menggunakan Algoritma Yolo,” vol. 7, no. 1, 2022.

A.-Salim, “ESTIMASI-KECEPATAN-KENDARAAN MELALUI-VIDEO PENGAWAS-LALU LINTAS MENGGUNAKAN-PARALLEL LINE-MODEL” vol.-, no.-,.-2020.

Alfiyandi Abdurrafi D, “Deteksi Klasifikasi dan Menghitung Kendaraan Berbasis Algoritma You only Look Once Menggunakan Kamera Cctv”-Prodi-Tek.-Elektro,-Fak.-Teknik,-Unisma.-2023. -

Martinus Ade M dan Wiyli-Y, "Implementasi Metode-You Only Look-Once-(YOLOv5)-dalam-Deteksi Pelanggaran-Helm", Pro. Studi Sistem-Informasi, Fak.-Teknik,-Unesa,-2024. -

Reza Ifmanur I, “Aplikasi-Penghitung Kendaraan-yang Melintas-di Jalan-Raya Berdasarkan-Metode Yolo-Object Detection"-Prog. Studi-Tek. Komputer,-Fak. Teknik dan Informatika, 2020.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.