Public health face mask detection of Covid-19 utilizing convolutional neural network (CNN)

Putri, Tri Septiana Nadia Puspita; Fikih, Mohamad Al; Kasan, Nur; Setyawan, Novendra

doi:10.1063/5.0094485

Cited by 3 publications

(2 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Awal mula kemunculan penyakit menular yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 ini terjadi di kota Wuhan negara Cina pada akhir tahun 2019 (Fang et al, 2020;Gandu et al, 2021). WHO menyatakan berbagai kiat yang dapat dilakukan untuk menekan semakin merebaknya virus corona ini adalah dengan mengindahkan standar aturan kesehatan yang berlaku salah satunya yakni pemakaian masker (Putri et al, 2020). Senada dengan hal tersebut, pada area perkantoran setiap karyawan hendaklah tetap memakai masker serta saling berjauhan atara satu dengan yang lain (Lambacing & Ferdiansyah, 2020).…”

Section: Pendahuluanunclassified

Penerapan Deteksi Penggunaan Masker pada Sistem Absensi Karyawan menggunakan Metode Deep Learning

Siami¹

2022

jami

View full text Add to dashboard Cite

Objektif. Kehidupan New Normal pasca terjadinya pandemic covid-19 yang melanda seluruh Negara di dunia adalah salahsatunya dengan menjaga protocol kesehatan secara ketat. Hal ini penting dilakukan untuk menjaga agar masyarakat tidak terjangkit penyakit menular covid-19 kembali. Kedisiplinan yang tinggi dan ditopang dengan berbagai kebijakan pada lingkup instansi menjadi hal yang sangat diperlukan agar protocol kesehatan terus terlaksana. Salah satu upaya yang dilakukan adalah mengimpelementasikan sitem pendeteksi penggunaan masker pada system absensi karyawan di Institut teknologi dan Bisnis STIKOM Ambon. System pedeteksi absensi bekerja secara otomatis dan terus menerus mendeteksi penggunaan masker pada karyawan yang hendak melakukan presensi masuk dan presensi pulang. System akan menolak presensi apabila karyawan tersebut terdeteksi tidak menggunakan masker. Material and Metode. Penelitian ini menggunakan You Only Look Once (YOLO) sebuah model object detection berbasis Deep learning versi 4 atau disebut sebagai YOLOv4. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data gambar yang berisi objek manusia menggunakan atau tidak menggunakan masker. Hasil. Hasil pengujian model YOOv4 tingkat Precision 92 % dan Recall 88 %. Kesimpulan. Hasil penelitian menunjukan implementasi deteksi wajah pada sistem presensi dengan model YOLOv4 menunjukan kinerja yang sangat baik.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Penerapan Deteksi Penggunaan Masker pada Sistem Absensi Karyawan menggunakan Metode Deep Learning

Siami¹

2022

jami

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…This study had the highest accuracy of 88.7% using Haar Cascade. Another study on object detection with the mask as an object also has been previously conducted by Putri et al [8] using CNN. The accuracy of this study is 99% with 2000 dataset images.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Mask Detection on Motorcyclists Using YOLOv4

Firdauz

Rachmawati

Sulistiyo

2023

bits

View full text Add to dashboard Cite

The use of mask is a mandatory for everyone in the pandemic regulation to prevent the spread of COVID-19 infection. This becomes a pandemic regulation for everyone, especially in public places like in traffic situation, such as pedestrian and motorcyclists. However, many motorcyclists ignore this rule or do not use the mask properly, let alone they have high risk in being infected by the virus; Thus, a computer vision-based solution is required to help monitoring it. This study aims to built a system to automatically detect the use of mask on motorcyclists. Here, we propose a YOLOv4 model, one of YOLO variants, which is popular in the object detection task and featured with a considerably high speed in real-time situation. This study also implements domain adaptation to discuss the object detection performances. Based on the experimental results in various scenarios, our model obtained average accuracy of 78.3% and IoU of 64.8% for class with_mask, average accuracy of 78.4% and IoU of 56.3% for class without_mask, and average accuracy of 87% and IoU of 55.5% for class incorrect_mask

show abstract

Face Mask Detection Using Deep Learning of VGG19

Liu

2023

2023 2nd International Conference on Data Analytics, Computing and Artificial Intelligence (ICDACAI)

View full text Add to dashboard Cite

Public health face mask detection of Covid-19 utilizing convolutional neural network (CNN)

Cited by 3 publications

References 11 publications

Penerapan Deteksi Penggunaan Masker pada Sistem Absensi Karyawan menggunakan Metode Deep Learning

Penerapan Deteksi Penggunaan Masker pada Sistem Absensi Karyawan menggunakan Metode Deep Learning

Mask Detection on Motorcyclists Using YOLOv4

Face Mask Detection Using Deep Learning of VGG19

Contact Info

Product

Resources

About