DETEKSI LAMPU LALU LINTAS DAN ZEBRA CROSS MENGGUNAKAN MOBILENETV2 SINGLE SHOT DETECTOR - Novandi Kevin Pratama (STMIK KAPUTAMA, 2023)
Penglihatan normal memungkinkan melaksanakan aktivitas sehari-hari seperti menyeberang jalan dengan mudah, tetapi individu dengan gangguan penglihatan, seperti kebutaan parsial, menghadapi kesulitan dalam hal tersebut. Deteksi objek lampu lalu lintas dan zebra cross dapat dilakukan dengan model pembelajaran mesin. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model deteksi lampu lalu lintas dan zebra cross yang akurat dan efisien menggunakan ponsel sebagai platform deteksi. Metode yang digunakan adalah MobileNet V2 Single Shot Detector. Evaluasi model dilakukan dengan metrik mAP dan loss, dengan nilai total loss sebesar 11%. Untuk meningkatkan efisiensi model pada penggunaan ponsel, dilakukan proses kuantisasi. Setelah kuantisasi, model mengalami penurunan sedikit pada mAP dari 92% menjadi 91% pada ambang batas IoU 0.5. Selain itu, model juga mengalami penurunan ukuran yang signifikan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model deteksi lampu lalu lintas dan zebra cross menggunakan metode MobileNet V2 Single Shot Detector mampu secara akurat dan efisien mendeteksi objek-objek tersebut dengan menggunakan ponsel sebagai platform deteksi.