Sistem Pendeteksi Kantuk Berbasis Metode Haar Cascade Untuk Aplikasi Computer Vision

Abstract

Setiap orang memerlukan istirahat yang cukup agar dapat menjalankan aktivitas sehari-hari dengan optimal. Istirahat yang tidak cukup memicu kondisi kantuk seseorang. Rasa kantuk dapat mengganggu aktivitas karena adanya penurunan konsentrasi. Kondisi yang berbahaya terjadi ketika pengemudi mengantuk saat mengemudi. Kondisi tersebut dapat dihindari dengan membuat sistem alarm berbasis computer vision. Penelitian ini memanfaatkan kamera dan kecerdasan buatan untuk mendeteksi apakah pengemudi dalam keadaan mengantuk atau tidak. Penelitian ini melakukan perancangan sistem untuk mendeteksi kantuk melalui kondisi mata pada citra wajah berbasis metode Haar Cascade. Sistem dibangun menggunakan total 1.600 dataset citra dan 200 kali pengujian. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat accuracy sebesar 92,5%, tingkat precision sebesar 89,71%, dan tingkat recall sebesar 96%. Penelitian ini membuktikan bahwa metode haar cascade dapat digunakan untuk mendeteksi kondisi mata kantuk berdasarkan masukan gambar dari kamera.

Deteksi Objek Bahasa Isyarat Alfabet BISINDO Menggunakan Deep Learning dan Arsitektur YOLO

“…Berbagai teknologi kunci yang dapat dimanfaatkan untuk membantu masalah tersebut adalah teknologi pengolahan citra dan kecerdasan buatan. Pengolahan citra sendiri telah dimanfaatkan di berbagai sektor seperti sektor agrikultur [7], [8], bioinformatika [9], pertahanan [10], Kesehatan [11], dan disabilitas [12]. Pemanfaatan teknologi untuk disabilitas sendiri juga mengalami peningkatan [13], [14].…”