Sistem Robot Penyelamat Menggunakan Metode Deteksi Viola-Jones untuk Membantu Tim Penyelamat Menemukan Korban Bencana

Ardiansyah Al Farouq, D. Setyawan
{"title":"Sistem Robot Penyelamat Menggunakan Metode Deteksi Viola-Jones untuk Membantu Tim Penyelamat Menemukan Korban Bencana","authors":"Ardiansyah Al Farouq, D. Setyawan","doi":"10.26418/ELKHA.V11I1.30939","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Abstrak – Indonesia adalah salah satu Negara yang memiliki tingkat rawan bencana yang cukup tinggi. Mulai dari bencana alam, pembakaran hutan, dan lain-lain. Apabila terjadi bencana tersebut maka dibutuhkan penyelamatan yang segera sedangkan jumlah tim pencarian dan penyelamatan (search and rescue; SAR) terbatas dan beberapa tempat susah untuk dijangkau manusia. Dari permasalahan ini maka diperlukan robot untuk mempermudah dalam membantu penyelamatan korban bencana yang masih hidup dalam hal memberi informasi posisi. Sistem robot penyelamat dirancang dengan cross platform antara robot dan PC. Robot yang didesain memiliki thermostat sebagai pendeteksi temperatur,  kemudian kamera untuk mendeteksi korban dan roda untuk bergerak. Robot akan dikendalikan tim pencarian dan penyelamatan. Robot akan menyisiri daerah bencana untuk menenukan korban yang masih hidup. Di dalam robot juga menggunakan algoritma Viola-Jones untuk deteksi muka. Hal ini digunakan untuk membantu menemukan korban yang masih hidup. Penyusuran untuk menemukan korban yang selamat pada umumnya membutuhkan waktu seharian, tetapi sistem yang telah dirancang dapat melakukannya lebih cepat yang mana meningkatkan kesempatan korban untuk hidup. Yang dimaksud masih hidup adalah korban yang masih bisa bangun, entah dalam keadaan duduk atau berdiri. Tingkat pengenalan wajahnya memiliki rata-rata galatnya 40,93% dengan keadaan dalam satu gambar memiliki berbagai objek lain termasuk jumlah korban yang banyak. Bila jumlah korban yang dideteksi dalam satu gambar hanya kurang dari lima maka galatnya dapat mendekati 0%. Dengan tingkat galat tersebut sistem ini bisa diaplikasikan.","PeriodicalId":32754,"journal":{"name":"Elkha Jurnal Teknik Elektro","volume":"127 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-04-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Elkha Jurnal Teknik Elektro","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26418/ELKHA.V11I1.30939","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2

Abstract

Abstrak – Indonesia adalah salah satu Negara yang memiliki tingkat rawan bencana yang cukup tinggi. Mulai dari bencana alam, pembakaran hutan, dan lain-lain. Apabila terjadi bencana tersebut maka dibutuhkan penyelamatan yang segera sedangkan jumlah tim pencarian dan penyelamatan (search and rescue; SAR) terbatas dan beberapa tempat susah untuk dijangkau manusia. Dari permasalahan ini maka diperlukan robot untuk mempermudah dalam membantu penyelamatan korban bencana yang masih hidup dalam hal memberi informasi posisi. Sistem robot penyelamat dirancang dengan cross platform antara robot dan PC. Robot yang didesain memiliki thermostat sebagai pendeteksi temperatur,  kemudian kamera untuk mendeteksi korban dan roda untuk bergerak. Robot akan dikendalikan tim pencarian dan penyelamatan. Robot akan menyisiri daerah bencana untuk menenukan korban yang masih hidup. Di dalam robot juga menggunakan algoritma Viola-Jones untuk deteksi muka. Hal ini digunakan untuk membantu menemukan korban yang masih hidup. Penyusuran untuk menemukan korban yang selamat pada umumnya membutuhkan waktu seharian, tetapi sistem yang telah dirancang dapat melakukannya lebih cepat yang mana meningkatkan kesempatan korban untuk hidup. Yang dimaksud masih hidup adalah korban yang masih bisa bangun, entah dalam keadaan duduk atau berdiri. Tingkat pengenalan wajahnya memiliki rata-rata galatnya 40,93% dengan keadaan dalam satu gambar memiliki berbagai objek lain termasuk jumlah korban yang banyak. Bila jumlah korban yang dideteksi dalam satu gambar hanya kurang dari lima maka galatnya dapat mendekati 0%. Dengan tingkat galat tersebut sistem ini bisa diaplikasikan.
救援系统使用小提琴-琼斯探测方法帮助救援人员找到受灾人员
摘要——印度尼西亚是一个灾难多发的国家。从自然灾害,森林火灾等等开始。当灾难发生时,需要立即救援,而搜索和救援队伍数量(搜索和救援;SAR)有限,人类难以到达的地方很少。从这些问题中,我们需要机器人来帮助救援幸存者的位置信息。救援系统的设计带有机器人和PC之间的交叉平台。这些机器人被设计成热成像温度探测,然后摄像头来探测受害者,移动轮子。无人驾驶飞机将由搜救队控制。机器人将在灾区搜寻幸存者。里面的机器人也使用Viola-Jones算法进行识别。它曾经帮助找到活着的受害者。一般来说,找到幸存者需要一整天的时间,但是一个设计好的系统可以更快地做到这一点,从而增加受害者生存的机会。活着意味着受害者仍然可以站着或坐着。他的面部识别水平为40.93%,照片中有很多物体,包括许多受害者。当在一幅图像中检测到的死亡人数小于5时,地面几乎为0%。以这样的错误率,这个系统可以应用。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
23
审稿时长
10 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信