MONITORING PERSEDIAAN SUKU CADANG MOBIL DENGAN METODE SINGLE SHOT MULTIBOX DETECTOR

Main Article Content

Ferdinand Iskandar
Chairisni Lubis

Abstract

Perkembangan yang pesat dalam Computer Vision memungkinkan komputer untuk tidak hanya mengenali objek tetapi juga mendeteksi lokasi objek dalam gambar. Aktivitas pemantauan stok barang pada rak merupakan pekerjaan yang mudah tetapi memakan waktu lama. Maka dari itu, dilakukanlah perancangan sebuah sistem yang dapat memantau stok barang secara otomatis. Metode pendeteksian objek yang digunakan adalah Single Shot Multibox Detector (SSD) dengan masukan berupa citra suku cadang mobil yang terdiri dari 6 kelas, yaitu water pump, ignition coil, shut off valve, exhaust brake valve, starter switch, dan oil seal. Berdasarkan hasil pengujian, model SSD terbaik mendapatkan nilai Mean Average Precision (mAP) sebesar 93.7%.

Article Details

Section
Articles

References

Nursyafitri, D. G. (2022, Apr. 12). Kenali Penggunaan Computer Vision dalam Data Science [Online]. Available: https://dqlab.id/kenali-penggunaan-computer-vision-dalam-data-science.

Tanujaya, H. (2023, June). “Pengenalan Objek Menggunakan Metode Single Shot Multibox Detector Pada Bahan Sembako”. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi [Online], vol. 11. Available: https://journal.untar.ac.id/index.php/jiksi/article/view/24067

Pratama, A. (2020, July). “Deteksi Kerusakan Jalan Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis SSD EfficientNet”. Repositori Universitas Kristen Satya Wacana [Online]. Available: https://repository.uksw.edu/handle/123456789/27152

Yilmazer, R., & Birant, D., “Shelf auditing based on image classification using semi-supervised deep learning to increase on-shelf availability in grocery stores”. Sensors, vol. 21, pp. 327, Jan 2021.

Lay, A., & Lina, L., “PENDETEKSIAN AKTIVITAS MANUSIA DENGAN HUMAN POSE ESTIMATION DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK”. Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems, vol. 6, pp. 51-60, Jun 2022.

Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., & Chen, L. C., “Mobilenetv2: Inverted residuals and linear bottlenecks”. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 4510-4520, Jan 2018.

Cao, S., Zhao, D., Liu, X., & Sun, Y., “Real-time robust detector for underwater live crabs based on deep learning”. Computers and Electronics in Agriculture, vol. 172, May 2020.

Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, C. Y., & Berg, A. C., “Ssd: Single shot multibox detector”. In Computer Vision–ECCV 2016: 14th European Conference, Amsterdam, The Netherlands, October 11–14, 2016, Proceedings, Part I 14, pp. 21-37, Sep 2016.

van Beers, F., Lindström, A., Okafor, E. and Wiering, M., Deep neural networks with intersection over union loss for binary image segmentation. In Proceedings of the 8th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, pp. 438-445, Mar 2019.