Perancangan dan Implementasi Real-Time Object Detection Pada Alat Bantu Tunanetra

Abstract

Individu dengan gangguan penglihatan atau tunanetra mengalami keterbatasan dalam kemampuan mobilitas dan komunikasi. Hal ini disebabkan oleh kurangnya akses informasi tentang lingkungan sekitar mereka, sehingga sulit bagi mereka untuk menjalankan aktivitas sehari-hari. Sudah ada banyak perangkat bantu untuk tunanetra yang membantu mereka dalam mobilitas. Namun, banyak yang masih terbatas dalam hal nilai fungsional dan aksesibilitas saat digunakan di antara komunitas tunanetra. Tujuan dari perancangan ini adalah untuk membantu individu tunanetra dalam kesadaran waktu nyata tentang lingkungan sekitar mereka dan membantu mereka melakukan aktivitas mobilitas secara mandiri. Sistem deteksi objek dirancang menggunakan model arsitektur pembelajaran mesin MobilenetV2 SSD-Lite dan diintegrasikan dengan sistem teks-ke-suara Google (GTTS). Sistem ini diimplementasikan pada perangkat Raspberry Pi 4, yang dapat diintegrasikan dengan prototipe alat bantu visual berupa headset VR. Sistem ini dapat mendeteksi dua puluh lima objek dalam sebuah ruangan dan menghitung jumlah objek yang terdeteksi di layar kamera. Hasil dari sistem deteksi objek yang dibuat menunjukkan akurasi rata-rata sebesar 88% dengan kecepatan deteksi kurang dari dua detik. Akurasi dan kinerja sistem dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti jarak, kondisi pencahayaan, dan spesifikasi perangkat.