Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Ahya Mahfuzie
Universitas Pamulang
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN METODE YOLO DAN FAST R-CNN DALAM SISTEM DETEKSI PENGENALAN KENDARAAN Nisan Yedidiya Sorayana Mendrofa; Ahya Mahfuzie; Muhammad Faisal; Ahmad Haidar; Perani Rosyani
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 2 (2023): JRIIN : Jurnal Riset Informatika
Publisher : shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Jenis kendaraan adalah salah satu karakteristik kendaraan dan penting dalam mengidentifikasinya. Hal ini untuk identifikasi otomatis. Untuk mencapai tujuan identifikasi jenis mobil secara cepat dan akurat, sejumlah metode telah diterapkan. Identifikasi jenis kendaraan yang cepat dan akurat Identifikasi gambar Dalam identifikasi gambar, salah satu metode yang terkenal adalah Faster R-CNN yang cukup cepat dan akurat untuk melakukan identifikasi gambar. Namun, akurasinya masih belum optimal. Metode lain.Tersedia YOLO, yang merupakan metode yang lebih cepat untuk melakukan identifikasi. Dalam melakukan identifikasi, metode ini lebih cepat. Arsitektur yang akan dibangun akan menggunakan kedua metode tersebut. Tujuan dari arsitektur yang akan dibangun adalah untuk meningkatkan akurasi identifikasi jenis kendaraan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan akurasi identifikasi jenis kendaraan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan akurasi identifikasi jenis kendaraan. pemeriksaan dan diharapkan dapat menghasilkan hasil yang lebih baik dari masing-masing metode.
Co-Authors Ahmad Haidar Muhammad Faisal Nisan Yedidiya Sorayana Mendrofa Perani Rosyani