SISTEM CERDAS PEREKAMAN OTOMATIS BERDASARKAN DETEKSI PERGERAKAN MENGGUNAKAN METODE YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO V8) PADA CCTV

Efendi, Muhamad Yusup (2024) SISTEM CERDAS PEREKAMAN OTOMATIS BERDASARKAN DETEKSI PERGERAKAN MENGGUNAKAN METODE YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO V8) PADA CCTV. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full Text) RAMA_55201_2013020052.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (4MB)
	Text (Similarity) RAMA_55201_2013020052_0719068702_0703018704_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2013020052_0719068702_0703018704_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2013020052_0719068702_0703018704_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2013020052_0719068702_0703018704_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (539kB)
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2013020052_0719068702_0703018704_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2013020052_0719068702_0703018704_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (440kB)
	Text (References) RAMA_55201_2013020052_0719068702_0703018704_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2013020052_0719068702_0703018704_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (297kB)

Abstract

Penelitian ini membahas penggunaan teknologi deteksi objek untuk meningkatkan efisiensi sistem CCTV dalam pengawasan keamanan. Masalah utama yang diidentifikasi adalah penggunaan memori yang tidak efisien akibat perekaman berkelanjutan. Solusi yang diusulkan adalah penerapan deteksi manusia menggunakan computer vision, khususnya metode YOLOv8, untuk merekam secara otomatis hanya saat ada kehadiran manusia. Studi ini berfokus pada deteksi objek manusia menggunakan dataset dari Roboflow sebagai data pelatihan. Implementasi sistem ini diharapkan dapat mengoptimalkan penggunaan memori, meningkatkan efisiensi identifikasi, dan memperbaiki kinerja sistem CCTV secara keseluruhan. Kesimpulannya, penerapan YOLO dalam sistem CCTV berpotensi meningkatkan kemampuan pengawasan dan keamanan secara signifikan, serta menghemat ruang penyimpanan tanpa mengorbankan kualitas rekaman.

Actions (login required)

View Item