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: | Firman Afrialdy, Rizal Setya Perdana, Candra Dewi |
|---|---|
| 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!
|
Similar Items
-
Objek Material dan Objek Formal Pada Lagu Bertema Covid-19
by: Indah Wigati Putri, et al.
Published: (2021-07-01) -
Penerapan Object Detection Menggunakan Deep Learning Yolov8 Untuk Mengidentifikasi Sampah Anorganik (Maksimal Sepuluh Objek) Dalam Satu Citra
by: Visen, et al.
Published: (2025-02-01) -
Aplikasi Pedeteksi Objek Kendaraan Menggunakan Intel Movidius Neural Compute Stick Dengan Algoritma Mobilenet-YOLO
by: Waru Djuriatno, et al.
Published: (2021-12-01) -
Deteksi dan Klasifikasi Tingkat Keparahan Jerawat: Perbandingan Metode You Only Look Once
by: Giezka Veby Agustin, et al.
Published: (2024-12-01) -
Tanggungjawab Pengelolaan Objek Wisata Terhadap Kecelakaan Wisatawan Didaerah Objek Wisata
by: Aswad Andika Putra
Published: (2022-03-01)