Perpustakaan Digital ITB

Salah satu alternatif transportasi umum bertenaga listrik yang dapat penduduk gunakan sebagai moda angkutan dalam kota adalah trem. Trem dalam pengoperasiannya bergerak dalam kondisi mixed traffic sehingga kemungkinan kecelakaan dengan pengguna jalan lainnya juga meningkat. Ketidakpekaan dan kelalaian pengguna jalan (termasuk trem) terhadap kondisi lalu lintas yang disimbolkan dengan rambu lalu lintas umumnya menjadi salah satu penyebab terjadinya kecelakaan. Upaya untuk mengatasi terjadinya kecelakaan ini dilakukan dengan pengembangan trem yang dapat beroperasi secara otonom berdasarkan kondisi lalu lintas pengoperasiannya yang digambarkan/disimbolkan dengan rambu lalu lintas. Kemampuan ini diwujudkan dalam suatu sistem yang disebut traffic sign recognition system. Sistem ini dibangun dengan model kecerdasan buatan untuk mengenali rambu lalu lintas. Pada pembuatan model tersebut, dibutuhkan data-data yang dapat menjadi referensi untuk dipelajari oleh model agar dapat beroperasi sesuai yang diinginkan. Data- data tersebut dikumpulkan dan diberikan anotasi sehingga terbentuklah dataset yang akan digunakan untuk training model sebagai proses dari pembuatan model object recognition. Pengembangan dataset juga dibutuhkan kriteria-kriteria tertentu agar model yang dihasilkan dapat merepresentasikan performa yang diinginkan. Variasi data dibutuhkan agar model yang dihasilkan tidak overfit. Hal itu dilakukan dengan memastikan data-data yang menjadi refensi tidak mirip atau sama persis satu sama lainnya, juga dapat dilakukan augmentasi untuk kondisi-kondisi yang tidak ditemukan secara nyata pada data awal. Dengan dataset yang dibuat model diharapkan dapat beroperasi sesuai yang diinginkan dengan performa yang baik.