Detail Cantuman Kembali
RUDY RACHMAN - Personal Name

DETEKSI KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN METODE FASTER REGIONAL-CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Kerusakan jalan merupakan suatu keadaan yang sering dilihat di kehidupan sehari-hari. Kerusakan jalan dapat terjadi di mana pun, bahkan di negara maju kerusakan masih dapat terjadi. Faktor penyebab terjadi kerusakan adalah air hujan, perubahan suhu dan cuaca, temperatur udara, material konstruksi pada jalan, kondisi tanah dasar pada jalan, proses pemadatan di atas lapisan tanah dasar yang kurang baik, dan bobot kendaraan yang lewat lebih dari batas. Jenis kerusakan jalan yang paling sering ditemui adalah jalan berlubang (pothole). Jalan berlubang sangat mengganggu pengguna jalan, bisa menyebabkan kecelakaan bahkan meninggal di tempat akibat terjatuh karena tidak sadar ada jalan berlubang. Kerusakan jalan dapat berbahaya jika tidak dilakukan deteksi atau penanggulangan sehingga jalan akan menjadi semakin rusak. Deteksi kerusakan jalan bisa menggunakan media citra atau sensor tertentu pada kendaraan atau smartphone. Penelitian ini menggunakan media citra dengan memanfaatkan metode Faster R-CNN untuk melakukan mendeteksi kerusakan jalan. Penelitian ini juga menemukan bahwa dengan menggunakan backbone MobilenetV2 memiliki nilai mAP terbaik yaitu 79,7%. Kata kunci : Faster R-CNN, lubang, kerusakan jalan.

Ketersediaan

LOADING LIST...

Detail Information

Judul DETEKSI KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN METODE FASTER REGIONAL-CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Pengarang RUDY RACHMAN - Personal Name
No. Panggil SKRIPSI RUD d 2022
Subyek Faster R-CNN, lubang, kerusakan jalan.
Bahasa Indonesia
Tempat Terbit Universitas Mulawarman
Tahun Terbit 2022
Penerbit Fakultas Teknik
Jurusan Informatika
Lampiran Berkas
LOADING LIST...

Informasi
DETAIL CANTUMAN
Kembali ke sebelumnya  
UPA. PERPUSTAKAAN UNMUL

DIGITAL LIBRARY


Jl. Kuaro Gunung Kelua