Implementasi artificial intelligence untuk deteksi masker secara realtime dengan tensorflow dan ssdmobilenet Berbasis python
DOI:
https://doi.org/10.54593/awl.v3i2.122Keywords:
Pemograman, Python, Deteksi Objek, Covid-19Abstract
Penyebaran kasus Covid-19 di Indonesia tidak ada habisnya. Banyak cara yang dilakukan pemerintah untuk mengurangi angka penambahan kasus infeksi setiap harinya. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah program yang dapat mendeteksi masker dari wajah seseorang dengan memanfaatkan model SSD Mobilenet dari Tensorflow guna mempermudah pemantauan masyarakat dalam menerapkan protokol kesehatan. Adanya program ini juga dapat membuktikan bahwa kecerdasan buatan (AI) juga memiliki peran untuk menekan penyebaran virus covid-19. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D), metode penelitian yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu, dan menguji efektifitas produk tersebut. Penelitian R&D adalah suatu proses atau langkah-langkah untuk mengembangkan suatu produk baru atau menyempurnakan produk yang telah ada.
References
J. Simarmata et al., Pengantar Teknologi Informasi. Yayasan Kita Menulis, 2021.
R. F. Muharram, “Implementasi Artificial Intelligence Untuk Deteksi Masker Secara Realtime Dengan Tensorflow Dan SSD Mobilenet Berbasis Pyton,” JRKT (Jurnal Rekayasa Komputasi Terapan), vol. 1, no. 03, 2021.
S. R. Dewi, “Deep Learning Object Detection Pada Video Menggunakan Tensorflow dan Convolutional Neural Network,” 2018.
A. P. Windarto et al., Jaringan Saraf Tiruan: Algoritma Prediksi dan Implementasi. Yayasan Kita Menulis, 2020.
T. A. Bowo, H. Syaputra, and M. Akbar, “Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Motif Citra Batik Solo,” Journal of Software Engineering Ampera, vol. 1, no. 2, pp. 82–96, 2020.
V. A. Sutama, S. A. Wibowo, and R. Rahmania, “Investigasi Pengaruh Step Training pada Metode Single Shot Multibox Detector untuk Marker dalam Teknologi Augmented Reality,” Jurnal Ilmiah Fifo, vol. 12, no. 1, pp. 1–11, 2020.
R. Szeliski, “Computer vision: algorithms and applications Springer Science & Business Media,” 2010.
S. Solikhun and M. Wahyudi, JARINGAN SARAF TIRUAN Backpropagation Pengenalan Pola Calon Debitur. Yayasan Kita Menulis, 2020.
F. Sindy, “Pendeteksian Objek Manusia Secara Real Time dengan Metode Mobilenet-SSD Menggunakan Movidius Neural Compute Stick pada Raspberry PI,” 2019.
K. Scott, “Computer Vision Metrics: Survey, Taxonomy, and Analysis.” Apress, 2014.
D. Manajang, S. R. U. A. Sompie, and A. Jacobus, “Implementasi Framework Tensorflow Object Detection API Dalam Mengklasifikasi Jenis Kendaraan Bermotor,” Jurnal Teknik Informatika, vol. 15, no. 3, pp. 171–178, 2021.
S. H. Shaikh, K. Saeed, and N. Chaki, “Moving object detection using background subtraction,” in Moving object detection using background subtraction, Springer, 2014, pp. 15–23.
P. Devikar, “Transfer Learning for Image Classification of various dog breeds,” International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET), vol. 5, no. 12, pp. 2707–2715, 2016.
B. Cyganek, Object detection and recognition in digital images: theory and practice. John Wiley & Sons, 2013.
L.-P. Chen, “Mehryar mohri, afshin rostamizadeh, and ameet talwalkar: Foundations of machine learning.” Springer, 2019.
J. Brownlee, Deep learning for computer vision: image classification, object detection, and face recognition in python. Machine Learning Mastery, 2019.
P. R. Aningtiyas, A. Sumin, and S. Wirawan, “Pembuatan Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan TensorFlow Object Detection API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model Pra-Terlatih,” Jurnal Ilmiah Komputasi, vol. 19, no. 3, pp. 421–430, 2020.
F. Al-Azzoa, A. M. Taqia, and M. Milanovab, “Human related-health actions detection using Android Camera based on TensorFlow Object Detection API,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 9, no. 10, 2018.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Risnaldy Fatwa Muharram, Ahmad Suryadi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
<p><a href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/" rel="license"><img style="border-width: 0;" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png" alt="Creative Commons License" /></a><br /><strong>JURNAL WIDYA (awl)</strong> This work is licensed under a <a href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/" rel="license">Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License</a>.</p>
