➤

E-Library

  • Beranda
  • Informasi
  • Profil PT
  • Pustakawan
  • Login/Daftar
    Login Anggota Daftar Online Login Admin Absen
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
Image of TEKNOLOGI PENDETEKSI ROKOK BERBASIS OPEN CV CASCADE UNTUK AREA KELUAR DAN MASUK BANDARA

Text

TEKNOLOGI PENDETEKSI ROKOK BERBASIS OPEN CV CASCADE UNTUK AREA KELUAR DAN MASUK BANDARA

MUHAMMAD NANANG AZIIZ NUGROHO - Nama Orang;

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

ABSTRAKrnPembuatan sistem pendeteksi rokok berbasis openCV cascade merupakan pendeteksi rokok yang ada di lingkungan bandara untuk mencegah penyalahgunaan kegiatan merokok.rnPada Tugas Akhir ini penulis merancang sistem pendeteksi rokok di area bandara. Sistem ini dibuat menggunakan Bahasa pemrograman Python, menggunakan Integrated Development environment (IDE) PyCharm, dan Algoritma OpenCV Cascade.rnDalam pembuatan sistem ini, terdapat beberapa tahapan yang harus dikerjakan sehingga proses pembuatan bisa berjalan dengan lancar, yang pertama mengunduh lalu meng-install bahasa pemrograman Python, mengunduh dan meng-install aplikasi Integrated Development environment (IDE) PyCharm, mengunduh file PIP, mengumpulkan dataset berupa gambar lalu di-resize dan di-convert ke BMP, melakukan proses labeling dan training gambar rokok, dan terakhir melakukan proses uji fungsi sistem pendeteksi rokok.rnSitem pendeteksi rokok dapat memberikan informasi adanya kegiatan merokok dilingkungan bandara.rnRancang bangun sistem pendeteksian rokok menggunakan cascade yang ditraining menggunakan 10.000 gambar dengan range intensitas cahaya minimum 107 lux hingga maksimum 207 lux. Informasi dataset sangat berpengaruh pada hasil deteksi. Dimana semakin banyak bentuk informasi objek rokok dapat ditrainingkan pada model software cascade maka kemampuan deteksi semakin meningkat. Pada percobaan ini digunakan 10.000 gambar yang mewakili kondisi Objek rokok.


Ketersediaan
#
Perpustakaan Universitas Nurtanio Bandung Belum memasukkan lokasi
UNB2402347
Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
-
Penerbit
Bandung : Universitas Nurtanio Bandung., 2021
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
-
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
-
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
https://perpus.unnur.ac.id/
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar


    OPAC LLDIKTI Wilayah 4
    Online Public Access Catalog

    Informasi Lainnya


    Website LLDIKTI Wilayah 4 Informasi Perpustakaan Login Anggota OJS LLDIKTI 4 Pustakawan

Tentang Kami

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Statistik Pengunjung Web

Seluruh: 2254057

© 2023 — Perpustakaan LLDIKTI Wilayah 4

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Buku
  • Jurnal
  • Majalah
  • Prosiding
  • Skripsi
  • Browse By Color
  • Coming Soon
Icons made by Freepik
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?