Deteksi dan tracking objek secara real time berbasis computer vision menggunakan metode YOLO V3 - Virgiawan, Iwan; Maulana, Fadel; Putra, Muhammad Abimanyu; Kurnia, Diffa Dwi; Sinduningrum, Estu (Program Studi Akuntansi IKOPIN, 2024)
Tujuan dari penelitian ini bermaksud untuk mengimplementasikan pendekatan YOLOv3 dalam sistem deteksi objek real-time. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah YOLO V3 (You Only Look Once). Metode ini dikombinasikan dengan algoritma tracking, untuk melacak objek secara berkelanjutan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode YOLO V3 mampu melakukan deteksi objek secara cepat dan akurat dalam berbagai kondisi lingkungan. Kecepatan deteksi dan tracking objek yang dihasilkan memenuhi persyaratan real-time, sehingga dapat digunakan dalam aplikasi yang membutuhkan respons cepat, seperti pengawasan keamanan, pengenalan wajah, dan mobil otonom. Hasil dari penelitian ini adalah Sistem ini memiliki jangkauan deteksi hingga 100 cm saat objek dekat dengan kamera, dan hingga 150 cd/m2 saat objek berada dalam cahaya paling terang. Sistem memiliki waktu deteksi kurang dari 3 detik dan akurasi deteksi 100% untuk banyak item dalam satu gambar. Sistem dapat mendeteksi gambar secara akurat dan mendeteksi hewan secara akurat. Sistem dapat mendeteksi objek dalam keadaan gelap yang sudah ditentukan ketika objek tersebut memiliki kontur yang sama dengan object yang ada di dataset meski mangalami penurunan akurasi yang cukup signifikan dan waktu deteksi.