Computer Vision Implementation for Detection and Counting the Number of Humans

Tresya Anjali Dompeipen, Sherwin R.U.A. Sompie, Meicsy E.I Najoan

Abstract


Pembatasan kapasitas pengunjung pada suatu tempat sangat diperlukan pada situasi dan kondisi saat ini. Hal ini dikarenakan untuk mencegah adanya kerumunan orang disuatu tempat, karena diketahui bersama sesuai protokol kesehatan dari pemerintah tiap orang harus melakukan pembatasan sosial. Untuk itu perlu diketahui jumlah orang yang masuk dan keluar dari suatu bangunan, sehingga dapat diketahui apakah kapasitas pengunjung telah mencapai jumlah maksimal atau belum. Pekerjaan untuk menghitung jumlah pengunjung pada suatu tempat masihlah mudah dilakukan jika dalam skala kecil, namun bagaimana jadinya jika berada pada skala yang besar. Dengan memanfaatkan teknologi pada bidang computer vision yaitu deep learning, penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi dan menghitung jumlah manusia secara otomatis. Pada penenlitian ini menggunakan algoritma dari deep learning yaitu MobileNet-SSD dan Centroid Tracking untuk melakukan deteksi dan penghitungan objek. Berdasarkan hasil pengujian dan evaluasi yang telah dilakukan pada kelima video uji coba, sistem yang dibangun berhasil menghasilkan suatu data yang berisi jumlah manusia yang terdeteksi dengan tingkat akurasi tertinggi pada pendeteksian dan penghitungan objek manusia sebesar 93,75%.


Full Text:

PDF


DOI: https://doi.org/10.35793/jti.16.1.2021.31471

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Published by  Informatics Engineering Study Program, Sam Ratulangi University, Manado, p-ISSN : 2301-8364 dan e-ISSN : 2685-6131