Article Sidebar

Download
PDF
Statistic
Read Counter : 444 Download : 249

Downloads

Download data is not yet available.

Main Article Content

Abstract

Pencarian korban pasca terjadinya bencana alam menjadi faktor yang sangat penting untuk dilakukan. Objek yang mayoritas diperhatikan adalah manusia. Cepat tanggapnya penanganan hal tersebut juga dipengaruhi banyak faktor, salah satunya adalah medan yang rumit dan terisolasi sehingga aksesnya terbatas sehingga banyak korban yang tidak dapat ditangani dalam waktu yang cepat. Jalur udara merupakan alternatif yang dapat dimanfaatkan, yaitu menggunakan Quadcopter yang memungkinkan untuk memantau kondisi lokasi bencana alam melalui kamera sebagai pendeteksi objek menggunakan pengolahan citra dengan kontroler Raspberry Pi 3. Kendali Ardupilot Mega 2.8 terintegrasi dengan Mission Planner sebagai Ground Control Station (GCS) melalui telemetri. Pengujian menghasilkan data image yang didapatkan dengan jarak 1-meter hingga 6-meter dari objek dengan kemampuan mengirimkan data ke GCS sejauh 45 meter.

Keywords

Quadcopter Raspberry Pi 3 Mission Planner

Article Details

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Copyright (c): Arif Ainur Rafiq (2020)
How to Cite
Rafiq, A. A., Riyanto, S., Aprilas, B., & Pratama, R. (2020). Image Processing untuk Deteksi Objek pada Daerah Bencana. INVOTEK: Jurnal Inovasi Vokasional Dan Teknologi, 20(2), 9-18. https://doi.org/https://doi.org/10.24036/invotek.v20i2.707

References

  1. [1] Indra Krista, Elang Derdian M, ST, MT, Dr. Dedy Suryadi, ST, MT. “Rancang Bangun Robot Terbang Model Tricopter Menggunakan STM32F”. Fakultas Teknik. Universitas Tanjungpura. Pontianak.
  2. [2] Disha Amruthal Gandhi, Munmun Ghosal (2018). Novel Low-Cost Quadcopter for Surveillance Application. International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA). 412-414.
  3. [3] Ardian Firsta Harista, Satyo Nuryadi. 2018. “Sistem Navigasi Quadcopter dan Pemantauan Udara”. Jurnal Tekno Sains Seri Teknik Elektro. Vol.1, No.1.
  4. [4] Mitsuru Enomoto, Yoshio Yamamoto. 2015. Modelling, simulation and navigation experiments of Unmanned Aerial Vehicle. IEEE International conference on Mechatronics and Automation (ICMA).
  5. [5] Risha Anugerah Nenu Lema. 2016. “Flight Controller pada Sistem Quadcopter Menggunakan Sensor IMU (Inertial Measurement Unit) Berbasis Mikrokontroler ATmega 2560”. Fakultas Sains dan Teknologi. Universitas Sanata Dharma. Yogyakarta
  6. [6] Chang-Chi Lee, Gwo-Jen Chiou, Jeng-Yue Chen, Yao-Chun Tung, Fuh-Shyang Juang. 2017. Implementation of a novel brushless DC motor controller. 12th Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). 1641-1645.
  7. [7] Hardy Samuel Saroinsong, Vecky C. Poekoel, Pinrolinvic D.K Manembu. 2018. “Rancang Bangun Wahana Pesawat Tanpa Awak (Fixed Wing) Berbasis Ardupilot”. Jurnal Teknik Elektro dan Komputer. Vol.7, No.1.
  8. [8] Ilya. S. Shipunov, Konstantin S. Voevodskiy, Yuri F. Katorin , Yuri A. Gatchin. 2019. Trusted Transport Telemetry by Using Distributed Databases. IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. 344-347.
  9. [9] Tan Viet Anh Truong, Gautier Hattenberger, Catherine R. Nadaud. 2013. The cooperation between UAV Using a Mission Planner. IEEE Conference Paper.
  10. [10] Thiago Rodrigo F.C, Iury V. de Bessa, Lucas C. Cordeiro. 2017. Planning and Evaluation of UAV Mission Planner for Intralogistics Problems. Brazilian Symposium on Computing System Engineering.
  11. [11] U Bharavi, Rao M. Sukesh. 2017. Design and Development of GSM and GPS tracking module. 2nd IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information and Communication Technology. 283-288.
  12. [12] Daniel Ng C. L, Suhaila Isaak, Yusmeeraz Yusof. 2019. Machine Vision based smart parking system using IoT. Jurnal Telkomnika Vol 17(4). 2098-2106.
  13. [13] Rony Baskoro Lukito, Cahya Lukito. 2019. Development of IoT at Hydroponic Syatem Using Raspberry Pi. Jurnal Telkomnika Vol 17(2). 897-906.
  14. [14] Dwi Sudarno Putra, Donny Fernandez, Wagino. 2018. Optimization of Digital Image Processing Method to Improve Smoke Opacity Meter Accuracy. International Journal on Informatics Visualization. Vol 2(2). 88-91.
  15. [15] Devita Nitiamijaya. 2017. “Aplikasi Webcam Sebagai Pengidentifikasi dan Pengolah Citra Warna Foto dengan Program Python”. Teknik Elektro. Politeknik Negeri Jakarta. Jakarta.
  16. [16] Rizky Dwi Novyantika. 2018. “Deteksi Tanda Nomor Kendaraan Bermotor pada Media Streaming dengan Algoritma Convolutional Neural Network Menggunakan TensorFlow”. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Islam Indonesia. Yogyakarta.