Beware Alat Pendeteksi Kelelahan Berbasis Kecerdasan Buatan dengan Metode Pengolahan Citra untuk Mencegah Kecelakaan Berkendara

Autor(s): Ahmad Muammar Habibi, Muhtar Fariqi, Rio Anggriawan
DOI: 10.25104/jptd.v22i1.1598

Abstract

Masalah terbesar yang di hadapi Indonesia saat ini yaitu kecelakaan lalu lintas. Kerugian yang didapatkan dari kecelakaan lalu lintas diantaranya menimbulkan korban jiwa maupun kerugian material. Korban yang paling banyak berasal dari kendaraan roda 4 atau lebih yang dimana korbannya ada yang terluka maupun ada yang meninggal dunia. Penyebab tingginya jumlah kecelakaan lalu lintas adalah disebabkan oleh faktor manusia itu sendiri seperti mengantuk ketika berkendara, dibawah pengaruh alkohol, menggunakan ponsel ketika mengemudi dan melanggar rambu lalu lintas. Oleh karena itu, BEWARE hadir untuk mengatasi masalah ini. BEWARE dapat mendeteksi pengemudi yang mengantuk dengan mengamati gerakan kelopak mata pengemudi dengan menggunakan metode pengolahan citra yang berbasis kecerdasan buatan. BEWARE menggunakan daya rendah hanya 18watt dan BEWARE juga memiliki fungsi dalam pencahayaan yang memadai ataupun dalam pencahayaan yang buruk (gelap gulita). BEWARE sendiri sudah dilengkapi dengan keamanan bertingkat seperti sirine, alarm, aktivasi lampu tanda darurat secara otomatis,dan akan menonaktifkan mesin mobil jika dalam waktu lebih dari 5 detik pengemudi tidak bangun dari tidur. Selain itu, BEWARE sudah terintegrasi dengan aplikasi yang dapat menampilkan informasi pengemudi pada ponsel yang nantinya informasi tersebut akan dikirim ke ponsel saudara terdekat dengan pemberitahuan khusus (Notification Real Time). Alat kami memberikan kenyamanan dan kemudahan bagi pemakainya dengan menempatkan kamera di Dashboard mobil dan menghadap ke wajah pengemudi maksimal 1 meter.

Keywords

kecelakaan; mobil; keamanan; pengemudi

Full Text:

PDF

References

Bernard, F., Deuter, C. E., Gemmar, P., & Schachinger, H. Eyelid contour detection and tracking for startle research related eye-blink measurements from high-speed video records. Computer Methods and Programs in Biomedicine Vol. 112 No.1, 2013. Hal 22-37.

Bradley, D., & Roth, G. Adaptive thresholding using the integral image. Journal of graphics tools Vol. 12 No.2, Juni 2007. Hal 13-21.

CHENG, Wen-Chang; JHAN, Ding-Mao. A cascade classifier using Adaboost algorithm and support vector machine for pedestrian detection. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. IEEE, 2011. Hal 1430-1435.

Elazhary, H. 2019. Internet of Things (IoT), mobile cloud, cloudlet, mobile IoT, IoT cloud, fog, mobile edge, and edge emerging computing paradigms: Disambiguation and research directions. Journal of Network and Computer Applications, 128, 2019. Hal 105-140.

Giusti, A., Cireşan, D. C., Masci, J., Gambardella, L. M., & Schmidhuber, J. 2013. Fast image scanning with deep max-pooling convolutional neural networks. IEEE International Conference on Image Processing, September 2013. Hal 4034-4038.

Hao Nai Industrial Co., L. 2019. Care drive official website. http://www.care-drive.com. Diakses 17 Oktober 2019

Kontributor Magetan, S. 2019. Pengemudi Diduga Mengantuk, HRV Tabrak Gadril Tol Ngawi. https://regional.kompas.com. Diakses 17 Oktober 2019

Mårtensson, H., Keelan, O., & Ahlström, C. 2019. Driver Sleepiness Classification Based on Physiological Data and Driving Performance From Real Road Driving. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 20 No. 2, 2019. Hal 421-430.

PARK, In-Kyu; KWAK, Jin. Permission Management Method for Before and After Applications the Update in Android-based IoT Platform Environment. International Conference on Platform Technology and Service (PlatCon). IEEE, 2018. Hal 1-6.

POLRI, K. 2019. Kecelakaan di Indonesia selama triwulan terakhir. http://korlantas-irsms.info. Diakses 17 Oktober 2019.

Ratanavaraha, V., & Suangka, S. 2014. Impacts of accident severity factors and loss values of crashes on expressways in Thailand. IATSS Research, Vol. 37 No.2, 2014. Hal 130-136.

Rose, C., Britt, J., Allen, J., & Bevly, D. 2014. An Integrated Vehicle Navigation System Utilizing Lane-Detection and Lateral Position Estimation Systems in Difficult Environments for GPS. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 15 No.6, 2014. Hal 2615-2629. doi:10.1109/TITS.2014.2321108

Saputra, A. D. 2018. Studi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas Jalan di Indonesia Berdasarkan Data KNKT (Komite Nasional Keselamatan Transportasi dari Tahun 2007-2016. Warta Penelitian Perhubungan, Vol. 29 No.2, 2018. Hal. 179-190.

Srivani, I., Prasad, G. S. V., & Ratnam, D. V. 2019. A Deep Learning-Based Approach to Forecast Ionospheric Delays for GPS Signals. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 16 No.8, 2019. Hal 1180-1184.

Trotta, G. F., Pellicciari, R., Boccaccio, A., Brunetti, A., Cascarano, G. D., Manghisi, V. M., . . . Bevilacqua, V. 2019. A neural network-based software to recognise blepharospasm symptoms and to measure eye closure time. Computers in Biology and Medicine, Vol. 112, 2019. Hal 103376.

Yamasari, Y., Nugroho, S. M., Suyatno, D. F., & Purnomo, M. H. 2017. Meta-Algoritme Adaptive Boosting untuk Meningkatkan Kinerja Metode Klasifikasi pada Prestasi Belajar Mahasiswa. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Vol. 6 No.3, 2017. Hal 333-341.

YU, Qing-yuan. 2013. Causes and prevention measures of secondary rear-end accidents in the rescue of highway traffic accidents. Procedia Engineering, Vol. 52, 2013. Hal 571-577.

ZHANG, Xin; DAHU, Wang. 2019. Application of artificial intelligence algorithms in image processing. Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol. 61, 2019. Hal 42-49.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.