<![CDATA[Penyadang disabilitas fisik yang memiliki keterbatasan kemampuan dalam berjalan membutuhkan alat bantu dalam melakukan mobilisasi, seperti kursi roda. Kursi roda umumnya digerakkan oleh pengguna dengan tangan atau didorong oleh orang lain. Model kursi roda seperti ini tentu memiliki kekurangan, yakni dibutuhkan tenaga yang cukup besar untuk menggerakkan kursi roda dan sangat bergantung dengan kekuatan pengguna atau orang lain yang menggerakkan. Selain itu, bagi penyandang disabilitas ganda dengan keterbatasan fungsi kaki dan tangan tentu tidak dapat mengontrol pergerakan kursi roda dengan maksimal. Terdapat berbagai macam kursi roda alternatif, salah satunya adalah kursi roda yang mampu mengikuti pemandu sehingga pengguna tidak perlu melakukan navigasi apapun. Pada penelitian ini, dikembangkan fitur deteksi pemandu agar mampu bekerja pada kondisi pencahayaan rendah (1-15 lux). Penelitian ini mengusung metode histogram equalization sebagai enhancement citra dan YOLOv8 sebagai deteksi objek. Proses training deteksi objek menggunakan bobot pretrained YOLOv8n. Dataset yang digunakan adalah gambar dengan objek manusia sebanyak 829 gambar. Pada pengujian secara langsung di lingkungan dengan pencahayaan rendah, sistem mampu mendeteksi pemandu dan mendapatkan akurasi 100 % untuk kondisi maju, belok kanan, dan belok kiri, sedangkan untuk kondisi diam didapatkan akurasi 77,78 %. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan untuk memproses satu tiap frame adalah 0.0619 detik.]]>
Copyrights © 2024
