Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Journal of Computer and Information Systems Ampera Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pasundan Informatika
Liyanthy, Mellia
Unknown Affiliation
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Journal of Computer and Information Systems Ampera

 1 
Perancangan Data Pipeline Computer Vision untuk Mendukung Pelatihan Agen Otonom dalam Mengenali Rambu Lalu Lintas Liyanthy, Mellia
Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 5 No. 1 (2024): Journal of Computer and Information Systems Ampera
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalcisa.v5i1.450

Abstract

Kendaraan otonom merupakan alat transportasi yang dibangun dari sensor yang dipasang dengan perangkat komputasi tertentu, kemudian diproses oleh algoritma yang akan mengeluarkan kontrol untuk menggantikan manusia dalam mengemudi kendaraan secara otomatis. Data pipeline computer vison merupakan salah satu hal yang diperlukan untuk mendukung agen cerdas dalam mengenali rambu-rambu lalu lintas, sehingga agen mampu memproses dan menganalisa data image yang mampu membantu pengemudi menghindari sejumlah besar potensi bahaya dan meningkatkan pengalaman berkendara. Tahapan perancangan Traffic Sign Recognition (TSR) untuk mendukung pelatihan agen otonom dalam mengenali rambu lalu lintas dimulai dengan membuat Dataset Rambu Lalu Lintas Indonesia (DSRLI), pre-processing, kemudian melakukan Traffic Sign Detection (TSD) dan TSR dan akhirnya melakukan aksi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan berupa pendekatan baru untuk mempercepat proses deteksi rambu lalu lintas yang diusulkan berupa complete data pipeline untuk TSR, termasuk deteksi dan pengenalan tanda yang dijelaskan, serta data set baru yang spesifik untuk lalu lintas di Indonesia.
Co-Authors Anggoro Ari Nurcahyo Fauzan Nursalma Mawardi Kevin Anggara Putra Muhammad Tirta Mulia Sakam, R. Djunaedy Supeno, Handoko