Sistem Pendeteksi Alat Pelindung Diri (APD) Pada Pekerja Konstruksi Berbasis Convolutional Neural Network - Nirvana, Muhammad Naofal; Rachmadi, Reza Fuad; Purnama, I Ketut Eddy (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2023)
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi Alat Pelindung Diri (APD) pada pekerja konstruksi menggunakan kamera dan algoritma deteksi objek YOLOv7 berbasis Convolutional Neural Network. Sistem ini memberikan pengawasan dan peringatan terhadap penggunaan APD yang tidak lengkap. Dataset yang digunakan mencakup beberapa sasaran kelas seperti orang, kepala, helm empat warna, kacamata, rompi, sarung tangan, dan sepatu keselamatan kerja. Model-model yang telah dikembangkan mencapai akurasi yang baik, terutama YOLOv7 pada jarak ideal 3 meter dan 4,5 meter dengan nilai mAP 0,912 dan 0,947 masing-masing. Pengujian mekanisme alarm menunjukkan akurasi sebesar 1,0 pada jarak 1,5 meter dan 3 meter. Namun, pada kondisi hujan dan pencahayaan kurang, akurasi model sedikit menurun. Penghalang seperti bagian tubuh atau benda menyebabkan kesulitan mendeteksi sarung tangan dan kacamata secara tepat. Usaha telah dilakukan untuk menempatkan objek secara ideal, tetapi hal ini tidak efektif dalam mendeteksi kedua objek tersebut. Penelitian ini menjadi langkah maju dengan menghadirkan lebih banyak sasaran kelas dibandingkan penelitian sebelumnya.