Implementasi Sistem Deteksi Mata Kantuk Berdasarkan Facial Landmarks Detection Menggunakan Metode Regression Trees - Andre Hartoko Aji Putra Perdana; Susijanto Tri Rasmana; Heri Pratikno (Universitas Dinamika, 2019)
Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu dampak negatif dari kemajuan teknologi dibidang transportasi. Faktor manusia merupakan salah satu faktor dengan persentase tertinggi pada peningkatan kecelakaan lalu lintas. Salah satu contoh faktor manusia adalah kelelahan dalam berkendara. Kelelahan berkendara akan mengakibatkan pengemudi mengalami kantuk, oleh karena itu untuk meminimalisir kecelakaan yang dikarenakan kelelahan saat berkendara maka diperlukan sebuah sistem yang menggunakan alarm untuk mendeteksi mata kantuk secara real time. Salah satu penelitian sebelumnya untuk mendeteksi mata kantuk, sistem yang dibuat menggunakan metode segmentasi warna. Pada penelitian ini akan dibuat sistem deteksi mata kantuk yang berdasarkan Facial Landmarks Detection menggunakan metode Regression Trees yang diimplementasikan ke dalam Raspberry Pi 3 model B. Input dari sistem ini berupa video yang direkam dari PiCamera secara real time. Output dari sistem ini menggunakan buzzer sebagai alarm untuk memberikan peringatan bahwa pengemudi terdeteksi mengantuk. Sistem yang dibuat pada penelitian ini menunjukan bahwa dapat mendeteksi mata kantuk dengan baik. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dapat mendeteksi mata sebesar 93.3%, kedipan mata sebesar 96.7%, dan sudut miring wajah sebesar 95%.