Mahasiswa IPB University dari Departemen Ilmu Komputer Muhammad Harits Arrazi melakukan penelitian pendeteksian korban bencana alam melalui robot pencarian dan pertolongan.
"Deteksi korban bencana dilakukan melalui kamera infrared dengan fitur histogram of oriented gradients atau HOG untuk robot EPUCK v2" kata Muhammad Harits Arrazi, Selasa, seperti dikutip dalam siaran pers IPB University.
Menurut Muhammad Harits, Indonesia adalah negara yang rentan terhadap bencana alam tanah longsor, yang bisa saja terjadi di pemukiman padat.
"Pencarian korban tanah longsor adalah hal yang sulit dan berisiko, sehingga diperlukan robot pendeteksi keberadaan korban bencana longsor," katanya.
Baca juga: Mahasiswa IPB Ciptakan Robot Penolong Panen Timun
Guna mengurangi risiko pada pencarian korban bencana longsor, menurut dia, bisa digantikan dengan robot pencari dan pendeteksi korban. Harits menjelaskan, metode pendeteksian korban bencana pada robot pencarian, dengan metode thermal imaging menggunakan kamera infrared serta fitur HOG.
Mahaiswa yang dibimbing oleh Dr Karlisa Priandana dan Wulandari, MAgr Sc ini melakukan penelitian untuk mengembangkan model klasifikasi korban bencana longsor menggunakan fitur HOG dari data citra suhu untuk robot search and rescue menggunakan robot EPUCK v2.
Pada penelitian ini, Harits menambahkan prosesor Raspberry Pi ke robot untuk memperkuat kemampuan komputasi robot.
Baca juga: Arif Satria: Kolaborasi akan optimalkan hasil inovasi
Menurut dia, aplikasi HOG merupakan fitur citra yang dapat merepresentasikan distribusi dan arah dari tepi gradien pada citra. "Ide dasar dari pemakaian HOG dalam pendeteksian manusia adalah penampilan dan bentuk obyek lokal seringkali dapat dikarakterisasi dengan baik oleh distribusi gradien intensitas lokal atau arah tepi," katanya.
Bahkan, kata dia, tanpa pengetahuan yang tepat tentang posisi gradien atau tepi yang sesuai, penggunaan fitur HOG dipilih karena petunjuk shape-based yang dimilikinya lebih efisien.
Baca juga: Rektor IPB optimistis Menristek dan Mendikbud miliki visi ke depan bangun SDM
Sementara E-PUCK v2 adalah robot beroda berukuran mini yang sudah memiliki berbagai fungsi dan sering digunakan sebagai robot untuk menguji algoritma swarm.
E-PUCK mempunyai kemampuan komputasi, sambungan inter-integrated circuit (I2C), serial peripheral interface (SPI), dan kapasitas penyimpanan yang terbatas. Penggunaan Raspberry Pi 3 digunakan untuk mengatasi masalah keterbatasan kemampuan komputasi tersebut.*
COPYRIGHT © ANTARA News Megapolitan 2019
"Deteksi korban bencana dilakukan melalui kamera infrared dengan fitur histogram of oriented gradients atau HOG untuk robot EPUCK v2" kata Muhammad Harits Arrazi, Selasa, seperti dikutip dalam siaran pers IPB University.
Menurut Muhammad Harits, Indonesia adalah negara yang rentan terhadap bencana alam tanah longsor, yang bisa saja terjadi di pemukiman padat.
"Pencarian korban tanah longsor adalah hal yang sulit dan berisiko, sehingga diperlukan robot pendeteksi keberadaan korban bencana longsor," katanya.
Baca juga: Mahasiswa IPB Ciptakan Robot Penolong Panen Timun
Guna mengurangi risiko pada pencarian korban bencana longsor, menurut dia, bisa digantikan dengan robot pencari dan pendeteksi korban. Harits menjelaskan, metode pendeteksian korban bencana pada robot pencarian, dengan metode thermal imaging menggunakan kamera infrared serta fitur HOG.
Mahaiswa yang dibimbing oleh Dr Karlisa Priandana dan Wulandari, MAgr Sc ini melakukan penelitian untuk mengembangkan model klasifikasi korban bencana longsor menggunakan fitur HOG dari data citra suhu untuk robot search and rescue menggunakan robot EPUCK v2.
Pada penelitian ini, Harits menambahkan prosesor Raspberry Pi ke robot untuk memperkuat kemampuan komputasi robot.
Baca juga: Arif Satria: Kolaborasi akan optimalkan hasil inovasi
Menurut dia, aplikasi HOG merupakan fitur citra yang dapat merepresentasikan distribusi dan arah dari tepi gradien pada citra. "Ide dasar dari pemakaian HOG dalam pendeteksian manusia adalah penampilan dan bentuk obyek lokal seringkali dapat dikarakterisasi dengan baik oleh distribusi gradien intensitas lokal atau arah tepi," katanya.
Bahkan, kata dia, tanpa pengetahuan yang tepat tentang posisi gradien atau tepi yang sesuai, penggunaan fitur HOG dipilih karena petunjuk shape-based yang dimilikinya lebih efisien.
Baca juga: Rektor IPB optimistis Menristek dan Mendikbud miliki visi ke depan bangun SDM
Sementara E-PUCK v2 adalah robot beroda berukuran mini yang sudah memiliki berbagai fungsi dan sering digunakan sebagai robot untuk menguji algoritma swarm.
E-PUCK mempunyai kemampuan komputasi, sambungan inter-integrated circuit (I2C), serial peripheral interface (SPI), dan kapasitas penyimpanan yang terbatas. Penggunaan Raspberry Pi 3 digunakan untuk mengatasi masalah keterbatasan kemampuan komputasi tersebut.*
Editor : Naryo
COPYRIGHT © ANTARA News Megapolitan 2019