Implementation of YOLOv8 for Real-Time Cars Detection and Counters on Security Gate Areas - Musyaffa, Muhammad Aththar; Sumaryo, Sony; Zamhuri, Azam (eProceedings of Engineering, 2024)
Abstrak — Deteksi dan penghitungan kendaraan di gerbangkeamanan sangat penting untuk manajemen lalu lintas dankeselamatan. Studi ini mengimplementasikan YOLOv8,algoritma deteksi objek berbasis jaringan saraf konvolusional,dalam sistem waktu nyata untuk deteksi dan penghitungankendaraan. YOLOv8 dipilih karena kecepatan dankeakuratannya, yang penting untuk aplikasi waktu nyata.Model ini dilatih selama 300 periode, menghasilkanpeningkatan signifikan dalam metrik evaluasi: Box_lossmenurun dari 0,874540 menjadi 0,336177, Obj_Loss dari0,336177 menjadi 0,301361, dan Cls_Loss dari 0,301361menjadi 0,529893. Presisi meningkat menjadi 0,529893, Recallmenjadi 0,612314, mAP_0,5 meningkat dari 0,586869 menjadi0,746705, dan mAP_0,5:0,95 meningkat dari 0,446080 menjadi0,531407. Pengujian menunjukkan 17 deteksi dengan akurasi100% dan 19 hitungan dengan akurasi 89%. Model ini jugadiuji dalam berbagai kondisi cahaya, termasuk skenario gelapdan terang, yang menunjukkan kinerja yang konsisten dan hasildeteksi yang andal. Studi ini menyimpulkan bahwa modelYOLOv8 yang dilatih mencapai kinerja deteksi yang tinggi.Implementasi waktu nyata menggunakan kamera CCTVterbukti efektif dalam berbagai kondisi pencahayaan, yangmengonfirmasi kekokohan dan keandalan model. Temuan inimenggarisbawahi potensi YOLOv8 untuk secara signifikanmeningkatkan efisiensi dan keamanan di area yang dipantau.Hasilnya memberikan landasan yang kuat bagi penelitian danpengembangan di masa mendatang, yang bertujuan untuk lebihmenyempurnakan dan memperluas penerapan YOLOv8 dalamberbagai skenario deteksi dan penghitungan waktu nyata. Kata Kunci — YOLOv8, Object Detection, Real Time Detection.