ABSTRAK
Teknologi sudah banyak berkembang saat ini, sudah banyak teknologi dibuat
untuk membantu pekerjaan manusia salah satunya di bidang penerbangan dari
kenyamanan dan keamanan baik penumpang maupun para pekerja. Salah satunya
adalah object detection ini yang mana sudah diterapkan di area parkir pesawat yang
disebut Parallax Aircraft Parking Aids (PAPA) yang mana menggunakan sistem
stereo vision yang ditambahkan dengan sensor jarak secara terpisah.
Dalam Tugas akhir ini, penulis melakukan uji coba sistem pendeteksi object
menggunakan depth camera dengan model SSD MobileNet V2. Metode ini
menggunakan pendekatan computer vision untuk mengenali object dalam gambar
dan mengukur jaraknya. Pada awalnya, gambar diambil menggunakan depth
camera untuk menghasilkan data kedalaman yang kemudian diproses
menggunakan model SSD MobileNet V2 untuk mengenali object dalam gambar
dan mengukur jaraknya.
Metode yang dilakukan secara real-time dengan keluaran otomatis
menggunakan teknologi deep learning dengan jumlah data training sebesar 15.000,
30.000 dan 45.000. Pada penelitian kali ini, fungsi pendeteksian object memiliki
akurasi rata-rata 52,5% dengan klasifikasi “Person” dan akurasi jarak rata-rata
78,44%.
Penggunaan teknologi depth camera dengan model Mobile V2 memiliki
keuntungan dalam hal kecepatan dan efisiensi, sehingga memungkinkan deteksi
dan pengukuran object secara real-time. Teknologi ini dapat diterapkan diberbagai
bidang, antara lain bidang kesehatan, industri, lalu lintas darat dan masih banyak
yang lain.