DETEKSI DAN IDENTIFIKASI KONDISI KANTUK PENGENDARA KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN EYE DETECTION ANALYSIS

Hartiansyah, Bagus (2019) DETEKSI DAN IDENTIFIKASI KONDISI KANTUK PENGENDARA KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN EYE DETECTION ANALYSIS. Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

[img] Text
SKRIPSI_BAGUSHARTIANSYAH_1518049.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

ABSTRAK Tingkat kecelakaan yang semakin meningkat dengan jumlah korban meninggal mencapai ratusan orang ditahun 2016 - 2017. Salah satu penyebab seperti disampaikan oleh laka lantas, penyebab masih didominasi faktor manusia seperti mengantuk, lelah, sehingga dapat menyebabkan menurunnya tingkat konsentrasi saat berkendara. Dengan demikian dilakukan suatu penelitian deteksi dan identifikasi kondisi kantuk pengendara kendaraan bermotor menggunakan eye detection analysis. Melakukan analisis terhadap kondisi mata kantuk dapat dilakukan dengan melakukan deteksi wajah dan menerapkan deteksi mata menggunakan metode viola jones. penerapan metode circular hough transform untuk menentukan mata terbuka dan tertutup, menghitung berapa lama mata berkedip untuk memutuskan kondisi mata mengantuk. Waktu mata berdipan normal paling lama adalah 0.3 detik, sehingga jika kondisi mata berkedip melebihi 0,3 detik maka mata tersebut dapat diidentifikasi sebagai mata kantuk [7]. berdasarkan hasil deteksi mata terbuka atau tertutup, mata tertutup yang pertama kali akan di kategorikan sebagai kedipan dan waktu dijalankan dalam satuan detik. Mata tertutup kedua dengan waktu lebih kecil 0.4 detik maka dikategorikan sebagai mata tertutup. Untuk mata tertutup ketiga dengan waktu lebih besar dari 0.4 detik dan lebih kecil dari 4 detik maka, dikategorikan sebagai mata mengantuk. Namun, jika terdapat hasil mata terbuka, waktu akan dimulai kembali setelah terdapat keterangan hasil deteksi mata tertutup lagi Kata kunci : kondisi mata kantuk, deteksi wajah, deteksi mata, viola jones, circular hough transform.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords: kondisi mata kantuk, deteksi wajah, deteksi mata, viola jones, circular hough transform
Subjects: Engineering > Informatics Engineering
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User: Ms Nunuk Yuli
Date Deposited: 31 Jan 2019 00:56
Last Modified: 13 Mar 2019 02:08
URI: http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/848

Actions (login required)

View Item View Item