## PENERAPAN DEEP LEARNING YOLO UNTUK PENGUKURAN JARAK OBJEK MENGGUNAKAN MONO KAMERA
Herdianto  , Darmeli Nasution, Niko Surya Atmaja, Syahrul Ramadhan Program Studi Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: herdianto@dosen.pancabudi.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol8No1.pp51-56

## ABSTRACT
Mobile robots are a type of robot that can move from one place to another. Therefore, this type of robot has been given the ability to detect objects and measure estimated distances to objects around it to then carry out actions to turn left and right, forward, backward or even stop to avoid collisions. In general, to measure the distance of objects on mobile robots, ultrasonic sensors such as the HC-SR04 are used and some also use cameras, although they  can  be  used  to  measure  distances,  but  the  use  of  these  sensors  has  disadvantages,  such  as  the  maximum distance that can be measured is 4 meters. Given this deficiency, the research that will be carried out will try a YOLO deep learning method that can detect objects and then measure the distance of objects around them. From the results of the tests that have been carried out, it is known that the distance to the object that can be measured is 31,400 mm with the actual object height being 1750 mm.
Keyword: Object Detection, Deep Learning, Distance Measurement, Estimation, Monocamera.

## ABSTRAK
Robot mobile merupakan  salah satu jenis robot yang dapat berpindah  dari satu tempat ke tempat yang lain. Oleh karenanya  pada  robot  jenis  ini  telah    diberi  kemampuan  untuk  mendeteksi  objek  dan  melakukan  pengukuran estimasi jarak terhadap objek di sekelilingnya   untuk selanjutnya melakukan aksi berbelok ke kiri kanan, maju, mundur atau pun berhenti untuk menghindari tabrakan. Pada umumnya untuk mengukur jarak objek pada robot mobile  menggunakan  sensor  ultrasonic  seperti  HC–SR04  dan  ada  juga  yang  menggunakan  kamera  meskipun dapat  digunakan untuk melakukan pengukuran jarak  tetapi penggunaan sensor ini memiliki kekurangan seperti jarak yang dapat diukur maksimum 4 meter. Dengan  adanya kekurangan ini maka pada penelitian yang akan dilakukan dicoba  sebuah metode deep learning YOLO yang dapat  mendeteksi objek  untuk selanjutnya melakukan pengukuran jarak objek yang ada di sekitarnya. Dari hasil uji coba  yang telah dilakukan diketahui  jarak objek yang  dapat diukur sejauh 31400 mm  dengan  tinggi objek sebenarnya 1750 mm.
Kata Kunci: Deteksi Objek, Deep Learning, Pengukuran Jarak, Estimasi, Monokamera.

## PENDAHULUAN
Servoing  Visual  (VS)  adalah  teknik  untuk mengendalikan pergerakan robot menggunakan informasi  umpan  balik  yang  dikirim  dari  sensor penglihatan  (kamera).  Pada  VS  sangat  sulit  untuk melacak  pergerakan  objek  jika  data  jarak  objek  tidak diketahui.  Ada  tiga  jenis  kontrol  servo  visual  yaitu  : servo  visual  berbasis  posisi  kontrol  (PBVS),  kontrol servo  visual  berbasis  gambar  (IBVS)  dan  hybrid (wikipedia,  2023),  (Alizadeh,  2015),  (Herdianto, 2008),  (Herdianto,  2020).  Masukan  referensi  untuk PBVS adalah posisi  3D dan orientasi antara objek dan robot  end-effector (tangan robot) dalam  ruang lingkup kendali  berdasarkan  koordinat  cartesian.  Sedangkan untuk  kontrol  servo  visual  berbasis  gambar    adalah posisi  objek  2D  yang  diperoleh  dari  kamera. Pendekatan  menggunakan  IBVS  kurang  berhasil
dimana  estimasi  jarak  pada  objek  bergerak    kurang akurat  dibandingkan  dengan  pengukuran  jarak  pada objek  tidak bergerak  terutama pada lingkungan yang dinamis    sehingga    mempengaruhi  akurasi  servoing (Firouzi  &  Najjaran,  2010),  (Herdianto  et  al.,  2021). Untuk  menghitung  jarak  objek    bergerak  terhadap kamera  maka    objek  harus  terlebih  dahulu  terdeteksi oleh kamera. Ada empat metode yang dapat dilakukan dalam  pendeteksian  objek  yaitu:  berbasis  model, region-based,  berbasis  fitur  dan    kontur  (Alizadeh, 2015), (Nababan et al., 2017), (Herdianto & Nasution, 2023).  Metode  deteksi  objek  berbasis  model membutuhkan  pengetahuan  tentang  bentuk  –  bentuk objek  untuk  proses  pencocokan  ketika  menemukan objek  di  lingkungan  sekitar    sebelum  digunakan metode  ini  juga  menerapkan  model  geometris    dari objek.  Tetapi  metode  ini  memiliki  kekurangan  yaitu  :
objek  yang  tidak  ada  dalam  database  tidak  dapat dikenali  oleh    model  ini  dan  metode  ini  sulit  untuk diterapkan (Shaaban & Omar, 2012).
Sedangkan metode region-based dalam melakukan  pendeteksian  objek  menggunakan  bentuk 2D  dari  daerah  objek.  Pendekatan  dengan  metode  ini sangat  bergantung pada informasi yang diberikan oleh piksel-piksel  dari  daerah  objek  seperti    warna  dan tekstur. Untuk metode berbasis fitur  cara mendeteksi objek  dengan  mencari  fitur  spesifik  dari  suatu  objek seperti  titik-  titik  tertentu    dan  deteksi  tepi  objek. Kelebihan  dari  metode  berbasis  fitur  ini  adalah algoritma sederhana dan stabil dalam mendeteksi objek tetapi  metode  ini    tidak  efisien  dalam  aplikasi pendeteksian  objek  secara  real  time.  Metode  berbasis kontur  mendeteksi  kontur  batas  objek  daripada mendeteksi  semua  piksel  yang  membentuk  objek. Dalam  metode  berbasis  kontur  objek  dalam  bingkai berikutnya  yang  ditangkap  oleh  kamera  ditentukan menggunakan  gerakan  informasi  objek  tersebut. Dengan demikian  bentuk dan posisi kontur objek  pada bingkai  selanjutnya  dapat  diperbaiki    sesuai  bentuk objek    sesungguhnya.  Selanjutnya  informasi  gerak objek  diperbarui pada setiap perubahan lokasi kontur (Shaaban  &  Omar,  2012),  (Hariyanto  et  al.,  2019). Namun  metode  ini  memiliki  kekurangan  yaitu  tidak dapat  mendeteksi  objek  sebagian.  Namun  demikian metode  berbasis  kontur  memiliki  kelebihan  seperti komputasi  lebih  ringan  dibandingkan  dengan  metode lain dan  memiliki akurasi yang baik dalam  mendeteksi benda  diam  dan  bergerak.  Beberapa  penelitian sebelumnya  terkait  pengukuran  jarak  objek  terhadap kamera  telah  dilakukan  peneliti  sebelumnya  seperti yang  telah  dilakukan  oleh      (Yamaguti  et  al.,  1997) dimana  untuk  menghitung  jarak  objek    menggunakan rasio  dua  gambar  yang  diambil  dari  dua    kamera  dari lokasi  yang  berbeda  selanjutnya  dilakukan  pemetaan dengan  kompleks  log  mapping  pada  dua  gambar tersebut.  Namun  model  yang  dihasilkan  (Yamaguti et al., 1997) membutuhkan  waktu komputasi yang lama dan  hanya  berlaku  untuk  objek  yang  sejajar  dengan bidang  kamera.  Selanjutnya  ada  juga  penelitian pengukuran jarak  yang diusulkan oleh  (M & R, 2010). Pada  penelitian  ini  pengukuran  jarak  objek  diawali dengan  menetapkan  titik  awal  geometri  objek    yang berbentuk  persegi.  Lalu  ada  juga  penelitian  yang dilakukan  oleh    (Zhang  et  al.,  2013)  yang mengembangkan algoritma 3 langkah untuk menghitung  posisi  3D  dari  objek  terhadap  kamera. Dalam  algoritma  yang  diusulkan  oleh  (Zhang  et  al., 2013)  parameter  kamera  dikalibrasi  terlebih  dahulu
kemudian  sebuah  model  diatur  untuk  mengukur  jarak objek terhadap kamera yang bergerak.
Dari  ke  tiga  penelitian  yang  telah  diuraikan  di atas  peneliti  menganalisis    masih  adanya  kekurangan pada hasil ke penelitian di atas yaitu objek yang diukur bersifat    tertentu    dan  hasil  pengukuran  masih  tidak akurat.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian    yang  akan dilakukan  peneliti  mencoba  menerapkan  metode  deep learning  YOLO  untuk  mendeteksi  dan  melakukan pengukuran  jarak  objek  berbasis  kamera    yang memiliki jangkauan  jarak pengukuran lebih dari 7000 mm.

## KAJIAN LITERATUR Model  Dasar Pengukuran  Jarak
Pengukuran jarak  objek terhadap kamera dapat dilakukan   bila  tinggi, sudut  kamera  diketahui seperti Gambar 1.
ᵩ T camera T objek camera d objek d rest d
Gambar 1. Model Pengukuran Jarak Objek (Jüngel et al., 2008)
Dari Gambar 1 maka untuk  menghitung  jarak d  dan  d  rest  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan (1) dan (2).
d  = tan (φ) * T camera (1) dan d rest = tan (φ) * T objek (2) sedangkan untuk menghitung  jarak  d objek dilakukan dengan  persamaan (3).
d objek = d – d rest (3) atau d objek = tan (φ) * (T camera – T objek)  (4)
ISSN: 2620-4339 (media online)
Pada penelitian     (Jamzad, M Foroughnassiraei, A  Chiniforooshan,  E  Ghorbani  et  al.,  2000)  untuk mengukur  jarak  dicoba  metode  yang   sedikit  berbeda dari  penelitian  (Jüngel  et  al.,  2008).  Adapun  bentuk dari  model  pengukuran  objek  seperti    terlihat  seperti Gambar 2. berikut ini.
ᵩ 1 T camera camera ᵩ 2 K L X A B DH Objek
Gambar  2. Model Lain Pengukuran  Jarak Objek (Jamzad, M Foroughnassiraei, A Chiniforooshan, E Ghorbani et al., 2000)
A dan B pada Gambar 2 adalah  variabel yang merupakan    jarak  sebenarnya  antara    posisi  kamera dengan    objek  paling  awal    dan    tengah  di  lantai sedangkan  T  camera  merupakan    tinggi  kamera.  φ 1 adalah sudut kamera  terhadap jarak B dan φ 2 adalah sudut kamera yang terbentuk dari  jarak B dengan DH. Untuk L adalah jarak diagonal antara A ke B sedangkan K  merupakan  nilai  hypotenuse  ( sisi  miring)  antara T camera  dan B.
φ 1 = tan -1 (B/T camera)                       (5)
L = ( B – A) sin ((π/2)- (φ 1 ))              (6) K = √ T camera 2 + A 2 – L 2 (7) X = L ((1) – (2X 0 / I p ))                       (8) φ 2 = tan -1 ((X/K))                                 (9) D H = Tcamera * tan (φ1+ φ2)           (10)
X 0 merupakan nilai piksel yang diperoleh  dari citra objek bagian bawah dari sumbu y. I p adalah jumlah piksel  citra objek secara vertical. Dengan diketahuinya variabel – variabel tersebut  di atas  maka  untuk nilai DH      dapat    dihitung  yang  menjadi    jarak    objek sebenarnya.  Secara  umum  pengukuran  jarak  objek
menggunakan  mono  kamera  secara  tradisional geometric  memiliki  kesamaan  karena  menggunakan variabel yang sama seperti tinggi dan  sudut kamera.

## Deep Learning YOLO
Deep  learning  merupakan  perkembangan    dari neural network yang dapat mengenali objek pada citra digital  dalam  jumlah    besar  setelah    dilakukan  proses pelatihan. You Only Look Once (YOLO) diperkenalkan pertama kali oleh (Redmon et al., 2016) metode  ini sangat  cepat dimana  dapat memproses  45 frames   dalam  1 detik. Adapun bagaimana cara  kerja YOLO    dapat  dilihat  dari  arsitekturnya  seperti  pada Gambar 3.
Gambar  3. Arsitektur Yolo | (Redmon et al., 2016)
Agar  model  YOLO  yang  digunakan  seperti Gambar 3 menjadi pintar maka terlebih  dahulu model dilatih    dengan    sejumlah  dataset  image  yang  telah diberi  ground  truth,  koordinat  objek  serta  lebar    dan tinggi ground truth. Lalu model ini akan terlebih dahulu membagi  gambar  input  menjadi  beberapa  grid umpamanya  7  *  7,  di  mana  setiap  sel  pada  grid bertanggung jawab untuk memprediksi jika ada bagian tengah  bounding  box  berada  di  dalamnya.  Selain  itu setiap  sel  grid  juga  memprediksi      koordinat  x,  y bounding  box  ,  lebar  dan  tinggi  serta  tingkat kepercayaan  objek.  Untuk  prediksi  kelas  juga dilakukan  pada setiap sel grid dan setiap sel dalam grid dapat  memprediksi  2  bounding  box  sehingga  jumlah seluruh  bounding  box  ada  98  yang  dapat  prediksi. Selanjutnya dilakukan pemetaan probabilitas kelas dan bounding  box  dengan  tingkat  kepercayaannnya
ISSN: 2620-4339 (media online)
kemudian  digabungkan  menjadi  satu  set  akhir  dari bounding box dan label kelas.

## METODE PENELITIAN
Untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  maka peneliti menyusun kerangka penelitian seperti Gambar berikut:
Gambar  4. Tahapan Penelitian  Yang Dilakukan
Keterangan :
• Studi Literatur Pada tahap ini peneliti mengumpulkan data terkait perkembangan hasil penelitian tentang pengukuran jarak  objek  menggunakan  kamera  yang  telah dilakukan  peneliti    sebelumnya.  Data  yang dikumpulkan  bersumber    dari  proseding,  jurnal nasional dan internasional  serta  buku.
• Pengumpulan  Data Citra Objek Tahap ini peneliti mengumpulkan sampel beberapa objek  dengan  jumlah  tertentu   dan   berbagai  jarak untuk dipakai pada saat proses pelatihan.
• Proses  Pelatihan Agar  deep  learning    dapat  mendeteksi  objek    dan membentuk bounding  box  dari image citra objek maka  jaringan  deep  learning  YOLO  mesti dilakukan pelatihan.
• Mengukur Tinggi Image Citra Objek
Bounding  box    yang  terbentuk  pada  saat  proses pelatihan  selanjutnya    dilakukan  pengukuran tingginya.
• Membuat Formula Menentukan  formula    yang  tepat    sesuai    variabel yang digunakan dalam pengukuran  jarak.
• Pengujian Melakukan pengujian formula  dan proses pelatihan yang    telah  dilakukan      dengan    kesesuaian    hasil prediksi  jarak  yang diperoleh.
• Kesimpulan Menarik  kesimpulan    dari    hasil  pengujian    yang telah  dilakukan    untuk  mengetahui  ketercapaian tujuan penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Agar  jaringan  YOLO  dapat  menjadi  pintar dalam mengenali objek  untuk selanjutnya melakukan pengukuran  jarak  maka langkah  awal yang dilakukan adalah melakukan  pelatihan terhadap citra objek yang telah  dikumpulkan.  Dan    tujuan      dari  pelatihan  ini adalah  untuk  memperoleh  bobot  jaringan    yang  ideal yang nantinya  akan   dipakai pada proses testing.
Gambar  5. Bentuk  Jaringan  YOLO  Yang  Dilatih
Gambar  5  memperlihatkan  jaringan  YOLO yang  digunakan dalam proses pelatihan dimana terlihat jaringan  ini  terdiri    dari  beberapa  layer  yang  berisi convolusi dengan berbagai filter.
STUDI LITERATUR PENGUMPULAN  DATA CITRA OBJEK PROSES  PELATIIHAN MENGUKUR  TINGGI IMAGE CITRA OBJEK MEMBUAT FORMULA PENGUJIAN KESIMPULAN
Gambar  6. Proses Pelatihan  YOLO
Proses  pelatihan  pada  gambar  6  menunjukkan perubahaan  nilai  average  loss  (AVG)  loss,  iterasi, estimasi  waktu  pelatihan  dan  maksimum  batches pelatihan. Saat pertama kali dilakukan pelatihan  nilai AVG  di  atas  18,  nilai  ini    masih    tinggi  jika  untuk diterapkan. Selanjutnya  nilai AVG ini terus diperbaiki hingga  0,98  dan  nilai  dianggap  sudah    ideal  artinya jaringan  sudah baik.
Untuk  membuktikan  bahwasannya  jaringan hasil  pelatihan      sudah  baik  maka    dilakukan  proses pengujian  dengan  data citra yang pernah dilatih   dan belum    dengan  persentase  70%  data  latih  dan    30% belum pernah dilatihkan.
Gambar 7. YOLO Mendeteksi Objek Jarak 2400 mm
Pada gambar 7   YOLO  dapat mendeteksi objek manusia  dengan    jarak  objek  2400  mm  dan  ditandai
dengan   berhasilnya  YOLO membentuk bounding box warna merah pada objek manusia.
Gambar 8. YOLO Mendeteksi Objek Jarak 3400 mm
Pada gambar 8 YOLO dapat mendeteksi objek manusia  dengan    jarak  objek  4300  mm  dan  ditandai dengan   berhasilnya  YOLO membentuk bounding box warna merah pada objek manusia.
Gambar 9. YOLO Mendeteksi Objek Jarak 9400 mm
Pada gambar 9   YOLO  dapat mendeteksi objek manusia  dengan    jarak  objek  9400  mm  dan  ditandai dengan   berhasilnya  YOLO membentuk bounding box warna  merah  pada  objek  manusia.  Lalu  masing  – masing  bounding  box  yang  dibentuk    diukur  tinggi pikselnya  selanjutnya    dengan    menggunakan persamaan 1 dihitung  jaraknya.
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 = 𝑓 − (( 𝑟 1−ℎ ) ∗ (𝑘 ∗ (𝑟 − ℎ))) (11)
Vol. 8 No. 1 (April 2024)
Dimana: r : tinggi image referensi (piksel) h : tinggi citra objek (piksel) f : focal length kamera k : konstanta
Tinggi bounding box yang terbentuk merupakan tinggi citra objek (h).
Tabel  1. Hasil Pengukuran  Jarak  Objek Manusia
No Jarak Objek (Mm) Pengukuran Kamera (Mm) Error 1         18400              18820,787 -420,787 2         19400              19850,396                  -450,396 3         20400              20980,769                -580,769 4         21400              21750,873                  -350,873 5         22400              23100,736                  -700,736 6         23400              23740,728                  -340,728 7         25400              25230,591                   169,409 8         26400              25990,173                   409,827 9         27400              27510,387                  -110,387 10       28400              27880,915                   519,085 11       29400              29210,268                   189,732 12       30400              30060,508                   339,492 13       31400              31270,739                   129,261

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan diketahui deep learning YOLO dapat  mendeteksi objek dan  membentuk  bounding  box  untuk  selanjutnya dilakukan  pengukuran  jarak  objek.  Untuk  objek manusia  yang  diukur  dengan  tinggi  badan  1750  mm maka jarak yang  dapat diukur hingga 31400 mm.

## DAFTAR PUSTAKA
Alizadeh, P. (2015). Object Distance Measurement Using a Single Camera for Robotic Applications . Laurentian.
Firouzi, H., & Najjaran, H. (2010). Real-time monocular vision-based object tracking with object distance and motion estimation. IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, AIM , 987– 992. https://doi.org/10.1109/AIM.2010.5695936
Hariyanto, E., Iqbal, M., Siahaan, A. P. U., Saragih,
K. S., & Batubara, S. (2019). Comparative study of tiger identification using template matching approach based on edge patterns. Journal of Physics: Conference Series , 1196 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1196/1/012025
Herdianto. (2008). Desain Robot Line Follower Menggunakaan Mikrokontroler AT89C51 .
Herdianto, H. (2020). Pengaruh Penggunaan Driver Motor DC Pada Robot Line Tracer . 4 , 22–28. https://doi.org/10.30865/komik.v4i1.2572 Herdianto, H., Mursyidah, M., & Rusli, R. (2021).
Perancangan Washtafel Otomatis Menggunakan Mikrokontroler ATMEGA16. Jurnal Infomedia ,
6 (1), 1–6.
Herdianto, H., & Nasution, D. (2023). Implementasi Metode CNN Untuk Klasifikasi Objek. METHOMIKA Jurnal Manajemen Informatika Dan Komputerisasi Akuntansi , 7 (1), 54–60. https://doi.org/10.46880/jmika.vol7no1.pp54-60 Jamzad, M Foroughnassiraei, A Chiniforooshan, E Ghorbani, R., Kazemi, M., Chitsaz, H. R Mobasser, F., & Sadjad, S. B. (2000). Middle sized Soccer Robots: ARVAND. Proceeding of RoboCup-99: Robot Soccer World Cup III , 61– 73.
Jüngel, M., Mellmann, H., & Spranger, M. (2008). Improving vision-based distance measurements using reference objects. Lecture Notes in
Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , 5001 LNAI , 89–100. https://doi.org/10.1007/978-3-540-68847-1_8 M, C., & R, B. (2010). Video Camera Measuring Application Using Matlab,” Solid State
Phenomena . 166–167 , 139–144.
Nababan, E. B., Iqbal, M., & Rahmat, R. F. (2017). Breast cancer identification on digital mammogram using Evolving Connectionist Systems. 2016 International Conference on Informatics and Computing, ICIC 2016 , Icic ,
132–136.
https://doi.org/10.1109/IAC.2016.7905703 Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2016-Decem , 779–788. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91 Shaaban, K. M., & Omar, N. M. (2012). 3D information extraction using Region-based Deformable Net for monocular robot navigation. Journal of Visual Communication and Image Representation , 23 (2), 397–408.
https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2011.12.001 wikipedia. (2023). Visual servoing .
https://en.wikipedia.org/wiki/Visual_servoing
Yamaguti, N., Oe, S., & Terada, K. (1997). Method of distance measurement by using monocular camera. Proceedings of the SICE Annual Conference , 1255–1260. https://doi.org/10.1109/sice.1997.624999 Zhang, Z., Han, Y., Zhou, Y., & Dai, M. (2013). A novel absolute localization estimation of a target with monocular vision. Optik , 124 (12), 1218– 1223. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2012.03.032