DETEKSI OBJEK PADA FRAMEWORK YOLOV5 DENGAN PENANGANAN KESILAUAN CAHAYA MENGGUNAKAN GABUNGAN ARSITEKTUR U-NET DAN INPAINT
CCTV telah diterapkan untuk memantau berbagai aktivitas di lingkungan Universitas Brawijaya, termasuk lalu lintas kendaraan di gerbang kampus. Pengawasan pada malam hari dalam kondisi intensitas cahaya yang rendah merupakan tantangan tersendiri dalam penggunaan CCTV. Hal ini dikarenakan kualitas g...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2025-06-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8866 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | CCTV telah diterapkan untuk memantau berbagai aktivitas di lingkungan Universitas Brawijaya, termasuk lalu lintas kendaraan di gerbang kampus. Pengawasan pada malam hari dalam kondisi intensitas cahaya yang rendah merupakan tantangan tersendiri dalam penggunaan CCTV. Hal ini dikarenakan kualitas gambar yang rendah sehingga menghambat kemampuan sistem untuk mendeteksi dan mengidentifikasi objek dengan tepat. Salah satu permasalahan yang timbul dalam kasus kurangnya pencahayaan adalah munculnya flare atau kesilauan yang disebabkan oleh lampu kendaraan yang mengarah langsung ke CCTV. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan segmentasi U-Net dan restorasi inpaint untuk preproses data sebelum dilakukan deteksi objek menggunakan framework YOLOv5. Hasil pengujian deteksi objek diperoleh nilai precission 0.942, recall 0.873, dan F1-Score 0.88 pada model yang dipreproses menggunakan segmentasi U-Net dan restorasi inpaint. Nilai tersebut lebih tinggi sebesar 0.032 pada precision, 0.018 pada recall, dan 0.3 pada F1-Score jika dibandingkan dengan model yang tanpa preproses.
|
|---|---|
| ISSN: | 2355-7699 2528-6579 |