METODE DETEKSI DAN PELACAKAN OBJEK BERBASIS EXTENDED KALMAN FILTER PADA LINGKUNGAN UNCERTAINTY MIXED-TRAFFIC
Mirshal Arief
Primary Author
mixed material
bibliography
Banda Aceh
Fakultas Teknik
2026
Sistem persepsi memainkan peran krusial dalam pengambilan keputusan waktu nyata (real-time) dalam transportasi cerdas, terutama dalam kondisi lalu lintas yang tidak pasti. Tantangan seperti pergerakan dinamis, ketidakpastian, oklusi, dan interaksi ambigu memerlukan pengembangan kerangka kerja deteksi dan pelacakan adaptif. Untuk mengatasi masalah ini, kami menghadirkan UMT-Dataset, sebuah perluasan dari MXT-Dataset, yang dirancang untuk menangani perilaku objek dinamis dalam lingkungan lalu lintas campuran. Kami juga mengusulkan kerangka kerja YOLOv10-UMT, yang mengintegrasikan YOLOv10n dengan algoritma bag-of-trick yang dimodifikasi untuk identifikasi ulang + simple online and realtime tracking (BoT-SORT) sederhana yang disempurnakan oleh extended Kalman filter (EKF) dan mekanisme noise scale adaptif (NSA). Metode ini meningkatkan kemampuan BoT-SORT untuk memperkirakan posisi objek secara lebih andal dalam kondisi yang tidak pasti. Integrasi EKF dapat menangani lintasan nonlinier dengan lebih akurat, sementara NSA dapat menyesuaikan pengukuran secara adaptif untuk deteksi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa integrasi YOLOv10n dengan BoT-SORT yang dimodifikasi menggunakan EKF+NSA meningkatkan presisi dan efisiensi secara signifikan. Temuan ini telah dipublikasikan pada jurnal internasional bereputasi Q1 (IEEE Open Journal of Vehicular Technology) dan berfungsi sebagai pengganti tesis. Publikasi tersebut sudah mencakup seluruh bagian penelitian, yaitu pendahuluan, metode, dan hasil, yang telah dijelaskan secara lengkap dalam artikel jurnal yang sudah diterbitkan. Model yang diusulkan efektif untuk deteksi dan pelacakan adaptif dalam lalu lintas yang tidak menentu, memprioritaskan akurasi, efisiensi waktu, dan berkontribusi pada modul persepsi yang andal dalam sistem transportasi cerdas di dunia nyata.
Kata kunci: YOLOv10, BoT-SORT, Extended Kalman Filter, Uncertainty Mixed-Traffic
0
ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala
1707875
2026-01-08 23:30:16
2026-01-09 09:52:57
machine generated