Deteksi Pergerakan Kepala Menggunakan Kombinasi YOLOv8N dan GhostNet untuk Navigasi Kursi Roda Pintar - Rahmawati, Athirah Naura; Utaminingrum, Fitri (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2025)
Menurut data dari World Health Organization (WHO), sekitar 1,3 miliar individu di dunia menghadapi disabilitas berat, termasuk keterbatasan fisik yang membutuhkan kursi roda untuk mobilitas. Namun, penggunaan kursi roda konvensional dan elektrik masih memerlukan bantuan orang lain, sehingga mengurangi kemandirian pengguna. Kursi roda pintar berbasis navigasi pergerakan kepala merupakan solusi inovatif untuk meningkatkan kemandirian dengan biaya lebih terjangkau memanfaatkan Jetson Nano. Sistem ini menggabungkan YOLOv8N untuk deteksi objek secara real-time dan GhostNet untuk mengurangi beban komputasi dan memori. Sistem mendeteksi empat gerakan kepala yaitu menunduk, menatap ke depan, miring ke kiri, dan kanan, yang diterjemahkan menjadi perintah navigasi seperti berhenti, maju, belok kiri, atau kanan. Model YOLOv8N-GhostNet mencapai mAP50-95 sebesar 91,8% pada epoch ke-97, dengan nilai mAP50 mencapai 99,4%. Model ini lebih efisien dibandingkan YOLOv8N standar, dengan parameter 1,71 juta, ukuran model 3,7 MB, dan inferensi 53,2 ms per gambar, serta rata-rata akurasi navigasi 90%. Kursi roda pintar ini memberikan kinerja optimal dengan efisiensi memori dan komputasi yang tinggi, akurasi andal, serta harga terjangkau bagi penyandang disabilitas.