Perancangan Pendeteksi Objek Menggunakan Metode YOLO Dan OpenCV - Farhan Dian Irfansyah; Nanda Putra Kusuma; Rafly Pramudia Renaldi; Perani Rosyani (CV. Shofanah Media Berkah, 2024)
Deteksi objek adalah cabang ilmu dari computer vision, yang memiliki pengartian objek yang dapat dilihat secara visual dalam sebuah gambar atau video kemudian dapat diteliti, dideteksi, dan dikenali secara langsung oleh komputer. Pada jurnal kami ini menampilkan secara komprehensif tentang pendeteksi objek yang memakai dua kombinasi dari OpenCV dan YOLO, dua kombinasi ini termasuk ke sebuah algoritma pembelajaran mendalam yang canggih atau Deep Learning. Pengertian OpenCV yaitu sebuah kumpulan pustaka computer vision yang memiliki sumber terbuka yang dapat diartikan dengan beragamnya fungsi algoritma disana. Di lain sisi , YOLO yaitu sebuah metode yang memiliki algoritma pendeteksi objek, berfungsi untuk mencapai kinerja maksimal secara langsung tanpa mengurangi sedikit pun akurasinya. Pembelajaran pada kali ini, kami mengkombinasikan kemampuan dari kedua program ini untuk membuat sebuah sistem pendeteksi objek yang memiliki kinerja yang baik. Sekarang kami akan memberikan pendekatan singkat tentang kedua program ini, yang memiliki pusat di bagian komponen utama. Kesimpulan dari jurnal kami ini memberikan pengalaman secara komprehensif tentang pendeteksi objek memakai dua kombinasi yaitu OpenCV dan YOLO. Pada studi ini akan memperhatikan tentang keuntungan dari kombinasi dari kedua kombinasi tersebut dalam hal waktu dan ketepatan serta memberikan implementasi yang mudah dari sistem tersebut. Pada bagian akhir akan menampilkan kinerja sistem untuk aplikasi pendeteksi objek secara langsung.