Implementasi Strongsort Dengan Yolov5 Untuk Pendeteksian Posisi Bangkai Ayam Dari Data Video

Abstract

Dalam peternakan ayam, jika bangkai ayam tidak dibuang dengan cepat dari kandang ayam, akan meningkatkan resiko tersebarnya penyakit unggas. Oleh karena itu, suatu metode yang dapat mendeteksi bangkai ayam secara cepat akan sangat berguna untuk peternak ayam. Penelitian ini mengajukan untuk menggunakan Object Tracking sebagai metode pendeteksian bangkai ayam. Model Object Tracking yang digunakan adalah StrongSORT yang dibantu dengan metode Object Detection YOLOv5. Data video dari 8 kamera CCTV kandang ayam Fakultas Peternakan akan digunakan sebagai data pelatihan dan pengujian. Object Tracking akan dijalankan terhadap data tersebut. Akan disimulasikan data yang akan merepresentasikan data bangkai ayam. Hasil penelitian mendapatkan akurasi klasifikasi terbaik terendah 92% dan tertinggi 99%

In poultry farming, if carcasses are not quickly disposed of, they will increase the risk of spreading diseases. Therefore, a method that can quickly detect chicken carcasses will be very useful to poultry farmers. This research proposes to use Object Tracking as said method. StrongSORT is chosen as the object tracking model with the help of YOLO v5 as an Object Detection model. Video Data from 8 CCTV from Faculty of Animal Science’s chicken shed will be used as training and testing data. Object Tracking will be executed on said data. Data will be simulated which will represent chicken carcass data. The result of the research the best accuracy of classifiers at worst is 92% and at best 99%