Rancang Bangun Alat Pendeteksi Masker Berbasis OpenCV dan MobileNetV2 Dengan Sensor Suhu GY-906 MLX 90614

ANTOYO, DAVID MARTIN (2021) Rancang Bangun Alat Pendeteksi Masker Berbasis OpenCV dan MobileNetV2 Dengan Sensor Suhu GY-906 MLX 90614. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

Preview	Text (HAL COVER) 01.COVER.pdf Download (186kB) | Preview
	Text (BAB I) 02.BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (115kB)
	Text (BAB II) 03.BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (506kB)
	Text (BAB III) 04.BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (198kB)
	Text (BAB IV) 05.BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (902kB)
	Text (BAB V) 06.BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (92kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 07.DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (109kB)

Abstract

The background to this research problem is that masks are a simple barrier to help prevent your respiratory droplets from reaching other people and body temperature is one of the most common symptoms of contracting this virus. Therefore, this research aims to monitor that people follow the principles of using masks properly and correctly and detecting a person's temperature does not exceed the maximum normal temperature limit of 37.5 Celsius. So this research needs to be developed whose output is a face mask detection system and can measure a person's body temperature. Face mask detection means identifying someone wearing a mask or not. And measuring the temperature is meant by monitoring body temperature not exceeding the normal body temperature limit. The method used in this research is to create a face mask detection tool using Python programming with OpenCV and MobileNetV2 and a non-contact GY-906 MLX 90614 temperature sensor. the results of this research can be concluded that the detection of face masks can be carried out at a distance of 50cm to 1.5m while face detection can be detected up to 3m when doing real time testing and has a success rate of detecting face masks from 86.6% to 93.3% from 15 trials conducted. have been done. Latar belakang masalah riset ini adalah Masker adalah penghalang sederhana untuk membantu mencegah tetesan pernapasan Anda mencapai orang lain dan suhu tubuh merupakan salah satu gejala yang sering terjadi saat terjangkit virus ini. Oleh karena itu riset ini bertujuan untuk memantau bahwa orang-orang mengikuti prinsip menggunakan masker yang baik dan benar dan mendeteksi suhu seseorang tidak melebihi batas maksimum suhu normal yaitu 37.5 selsius. Maka riset ini perlu untuk dikembangkan yang luarannya berupa sistem pendeteksian masker wajah serta dapat mengukur suhu tubuh seseorang. Deteksi masker wajah berarti mengidentifikasi seseorang memakai masker atau tidak.dan mengukur suhu yang di maksud adalah dengan memantau suhu tubuh tidak boleh melebihi batas suhu tubuh normal metode yang digunakan pada riset ini adalah membuat sebuah alat pendeteksian masker wajah dengan menggunakan pemrograman Python dengan OpenCV dan MobileNetV2 dan sensor suhu GY-906 MLX 90614 non contact. hasil dari riset ini dapat di simpulkan bahwa pendeteksian masker wajah dapat di lakukan pada rentang jarak 50cm hingga 1.5m sedangkan pendeteksian wajah dapat terdeteksi hingga 3m saat melakukan pengujian real time dan memiliki tingkat keberhasilan mendeteksi masker wajah 86.6% hingga 93.3% dari 15 kali percobaan yang telah dilakukan

Actions (login required)

View Item