REAL TIME OBJECT DETECTION MENGGUNAKAN FAST R-CNN - Salsabila Tsamrotul Qolbi; Fitto Martcellindo; I Wayan Ardika Chandra; Naufal Adli; Ni Putu Dela Puspita; Abdul Haris (Jurnal Teknoinfo, 2025)
Teknologi komputasi cerdas telah menjadi dasar utama dalam berbagai inovasi, termasuk pengembangan sistem deteksi objek. Dalam penelitian ini, dirancang sebuah sistem deteksi objek berbasis algoritma Fast Region-based Convolutional Neural Network (Fast R-CNN). Metode ini dipilih karena kemampuannya yang unggul dalam kecepatan dan akurasi deteksi dibandingkan dengan algoritma sebelumnya. Dengan mengintegrasikan proses ekstraksi fitur dan klasifikasi secara langsung, metode Fast R-CNN mampu menghasilkan deteksi yang lebih efisien. Pengujian dilakukan menggunakan dataset objek dengan variasi pencahayaan, sudut pandang, dan ukuran objek. Hasilnya menunjukkan bahwa metode ini mampu mendeteksi objek dengan tingkat akurasi yang tinggi. Kecepatan pemrosesan yang dimiliki Fast R-CNN menjadikannya cocok untuk pengujian dataset secara real-time dalam aplikasi seperti keamanan, pengawasan, dan sistem otonom. Dengan pendekatan ini, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata dalam pengembangan teknologi deteksi objek yang lebih andal dan efektif di berbagai bidang kehidupan.