 |
UPT. PERPUSTAKAAN
Universitas Esa Unggul
Kampus Emas UEU - Jakarta Barat
|
|
Phone |
: |
021-5674223, ext 282 |
|
Fax |
: |
|
|
E-mail |
: |
[email protected] |
|
Website |
: |
http://library.esaunggul.ac.id
|
Support (Customer Service) :
|
|
[email protected] |
|
|
Welcome..guys!
|
Have a problem with your access?
Please, contact our technical support below:
|
LIVE SUPPORT
 Astrid Chrisafi
|
! ATTENTION !
To facilitate the activation process, please fill out the member application form correctly and completely
Registration activation of our members will process up to max 24 hours (confirm by email). Please wait patiently
Still Confuse?
Please read our User Guide
|
|
UEU » Undergraduate Theses » Teknik Informatika
Posted by [email protected] at 01/04/2024 11:51:10 • 177 Views
PEMANFAATAN ALGORITMA YOLO DALAM SISTEM FALL DETECTION PADA LANSIACreated by :
Pajar Maulana ( 20190801198 )
| Subject: | ALGORITMA YOLO
SISTEM
FALL DETECTION
LANSIA | | Alt. Subject : | YOLO ALGORITHM
SYSTEM
FALL DETECTION
ELDERLY | | Keyword: | Fall Detection System
YOLOv7
Lansia
Computer Vision
Deteksi Jatuh |
Description:
Fall Detection System adalah sistem yang digunakan untuk mendeteksi situasi jatuhnya manusia. Jatuh dapat menyebabkan cedera serius dan membutuhkan respon yang cepat untuk meminimalkan dampaknya. Dalam hal ini, teknologi visi komputer penting untuk mendeteksi jatuh secara otomatis dan memperingatkan pihak berwenang. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan pada sistem ini adalah dengan menggunakan model deteksi objek YOLOv7 (You Only Look Once versi 7) yang telah terbukti memiliki performa yang baik dalam mendeteksi objek. Model ini dapat mendeteksi manusia dan mengenali perilaku jatuh dengan akurasi yang cukup tinggi. Jika sistem mendeteksi perilaku jatuh, seperti tubuh jatuh ke lantai, sistem akan memberikan notifikasi melalui bot telegram kepada pihak terkait, seperti keluarga atau pihak medis yang bertanggung jawab. Hasil penelitian yang telah dilakukan menghasilkan model YOLOv7 yang dilatihkan pada data latih menghasilkan nilai deteksi benda jatuh dengan nilai presisi 0.98, Recall 0.911 [email protected] 0.985 dan [email protected]:0.95 0.787. Dengan sistem ini, potensi jatuh pada lansia dapat dideteksi secara cepat dan tanggap. Ini memungkinkan tindakan yang diperlukan segera diambil, termasuk memberikan bantuan medis atau darurat.
| Contributor | : |
- NOVIANDI, S.Kom, M.Kom
| | Date Create | : | 01/04/2024 | | Type | : | Text | | Format | : | PDF | | Language | : | Indonesian | | Identifier | : | UEU-Undergraduate-20190801198 | | Collection ID | : | 20190801198 |
Source :
Undergraduate Theses of Informastics Engineering
Relation Collection:
Fakultas Ilmu Komputer
Coverage :
Civitas Akademika Universitas Esa Unggul
Rights :
@2024 Perpustakaan Universitas Esa Unggul
Publication URL :
https://digilib.esaunggul.ac.id/pemanfaatan-algoritma-yolo-dalam-sistem-fall-detection-pada-lansia-33525.html
[ Free Download - Free for All ]
 UEU-Undergraduate-33525-COVER.Image.Marked.pdf - 225 KB- UEU-Undergraduate-33525-HALAMAN PENGESAHAN.Image.Marked.pdf - 262 KB
- UEU-Undergraduate-33525-HALAMAN PERETUJUAN.Image.Marked.pdf - 220 KB
- UEU-Undergraduate-33525-HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.Image.Marked.pdf - 220 KB
- UEU-Undergraduate-33525-HALAMAN KEASLIAN.Image.Marked.pdf - 208 KB
- UEU-Undergraduate-33525-ABSTRAK.Image.Marked.pdf - 206 KB
- UEU-Undergraduate-33525-KATA PENGANTAR.Image.Marked.pdf - 285 KB
- UEU-Undergraduate-33525-DAFTAR ISI.Image.Marked.pdf - 357 KB
- UEU-Undergraduate-33525-DAFTAR PUSTAKA.Image.Marked.pdf - 362 KB
- UEU-Undergraduate-33525-LAMPIRAN.Image.Marked.pdf - 312 KB
- UEU-Undergraduate-33525-BAB1.Image.Marked.pdf - 261 KB
[ FullText Content - Please, register first ]
1. UEU-Undergraduate-33525-BAB2.Image.Marked.pdf - 769 KB
2. UEU-Undergraduate-33525-BAB3.Image.Marked.pdf - 463 KB
3. UEU-Undergraduate-33525-BAB4.Image.Marked.pdf - 1223 KB
4. UEU-Undergraduate-33525-BAB5.Image.Marked.pdf - 191 KB
 10 Similar Document...
No similar subject found !
10 Related Document...
|
POLLINGBagaimana pendapat Anda tentang repository kami ?
      
 Visitors Today : 2
 Total Visitor : 1970019
Hits Today : 29331
Total Hits : 154899793
 Visitors Online: 1
Calculated since
16 May 2012
You are connected from 172.17.121.29
using Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; [email protected])
|
