Bagus Pratama, Wildan and Prof. Dr.Eng. Fitri Utaminingrum, S.T., M.T (2024) Navigasi Kursi Roda Pintar melalui Gerakan Kepala dengan YOLOv8 dan Koreksi Gamma pada Cahaya Rendah. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Jumlah penduduk penyandang disabilitas di Indonesia mencapai 22,5 juta orang pada tahun 2022 (Badan Pusat Statistik, 2022). Orang dengan disabilitas ganda mengacu pada kondisi di mana seseorang mengalami lebih dari satu jenis disabilitas secara bersamaan. Penggunaan kursi roda menjadi alat bantu untuk meningkatkan mobilitas orang dengan disabilitas ganda, khususnya inovasi pada kursi roda pintar. Kursi roda pintar yang dilengkapi teknologi seperti gerak kepala sebagai sistem navigasi, memberikan solusi inovatif bagi individu dengan disfungsi tangan dan kaki. Integrasi YOLOv8 Nano pada kursi roda pintar berfungsi untuk mengendalikan navigasi pada kursi roda dengan gerakan kepala. Fungsi koreksi gamma diterapkan agar kursi roda dapat beroperasi secara optimal dalam kondisi pencahayaan yang rendah. Penggunaan Jetson TX2 berperan sebagai pemrosesan data yang berfungsi untuk komputasi deteksi objek menggunakan YOLOv8 Nano. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu merespons dengan tepat terhadap inputan gerakan kepala pengguna dengan pergerakan motor. Akurasi total sebesar 90.62% pada kondisi pencahayaan terang dan pencahayaan rendah menggunakan koreksi gamma. Penerapan CUDA menghasilkan rata-rata efisiensi waktu pengujian sebesar 3541 ms.
English Abstract
The number of people with disabilities in Indonesia reached 22.5 million by 2022 (Badan Pusat Statistik, 2022). People with multiple disabilities refer to conditions where a person experiences more than one type of disability simultaneously. The use of wheelchairs is a tool to improve the mobility of people with multiple disabilities, especially innovations in smart wheelchairs. Smart wheelchairs equipped with technologies such as head motion as a navigation system, provide innovative solutions for individuals with hand and leg dysfunction. The integration of YOLOv8 Nano in the smart wheelchair serves to control the navigation of the wheelchair with head movements. A gamma correction function is implemented so that the wheelchair can operate optimally in low lighting conditions. The use of Jetson TX2 acts as data processing that functions for object detection computation using YOLOv8 Nano. The test results show that the system is able to respond appropriately to the input of the user's head movement with the movement of the motor. The total accuracy is 90.62% in bright lighting and low lighting conditions using gamma correction. The implementation of CUDA resulted in an average test time efficiency of 3541 ms.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 052415 |
| Uncontrolled Keywords: | YOLOv8, deteksi gerak kepala, kursi roda pintar, koreksi gamma, NVIDIA Jetson TX2, penyandang disabilitas, YOLOv8, head motion detection, smart wheelchair, gamma correction, NVIDIA Jetson TX2, individuals with disabilities |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Annisti Nurul F |
| Date Deposited: | 12 Feb 2024 03:41 |
| Last Modified: | 12 Feb 2024 03:41 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/215925 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Wildan Bagus Pratama.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |