ACADSTAFF UGM
| Title | : | Klasifikasi Tingkat Kepadatan Kendaraan Lalu Lintas Berbasis Convolutional Neural Network |
| Author | : | |
| Date | : | 2019 |
| Abstract | : | Tingkat kepadatan volume kendaraan merupakan suatu permasalahan yang sering terjadi di setiap kota, Adapun dampak dari tingkat kepadatan kendaraan adalah kemacetan. Pengelompokan atau klasifikasi tingkat kepadatan kendaraan pada jalan tertentu di perlukan karena setidaknya ada 6 kondisi tingkat kepadatan kendaraan. Pemantauan yang dilakukan oleh pihak kepolisian, Dinas perhubungan dan pihak penyelenggara jalan saat ini menggunakan berbasis video pengintai seperti CCTV yang masih dipantau oleh manusia / orang secara manual. Dalam usulan penelitian ini diimplementasikan model pembelajaran deep learning utnuk penyelesaian kasus klasifikasi kepadatan kendaraan. Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk menyelesaiakan masalah tersebut. Juga digunakan beberapa metode optimasi regularisasi untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi overfitting, seperti dropout atau L2 regularization. |
| Group of Knowledge | : | Ilmu Komputer |
| Original Language | : | Bahasa Indonesia |
| Level | : | Nasional |
| Status | : |
| No | Title | Action |
|---|