English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

Salah satu masalah kesehatan yang termasuk dalam penyakit tidak menular adalah kecelakaan lalu lintas. Kecelakaan lalu lintas memiliki dampak negatif seperti kerugian materi, cacat fisik, dan kematian sehingga dapat mempengaruhi derajat kesehatan masyarakat. Rasa kantuk saat berkendara merupakan salah satu kondisi yang tidak jarang diabaikan oleh para pengendara kendaraan bermotor dan merupakan salah satu hal yang menyebabkan terjadinya kecelakaan, terutama ketika berkendara dalam jarak yang cukup jauh. Kejadian mengantuk atau tertidur dalam waktu beberapa detik tersebut adalah microsleep . Pengemudi kendaraan bermotor sangan sensitif terhdap microsleep karena faktor kelelahan fisik selama mengemudi. Durasi microsleep sangat singkat yaitu diantara 3 detik hingga 5 detik, justru ada yang memiliki durasi sampai 10 detik. Penelitian ini mengembangkan pengolahan citra digital untuk mendeteksi kantuk pada pengendara mobil menggunakan metode pengenalan obyek Haar Cascade Classifier dan klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network . Masukan citra secara real-time pada sistem didapat dari kamera yang dipasang didepan pengemudi. Keluaran dari sistem terdapat suara alarm untuk peringatan bahwa pengendara sedang berada pada posisi mengantuk atau tertidur. Sistem dapat mendeteksi berbagai jenis-jenis mata dengan tingkat keberhasilan sebesar 100%. Akurasi rata-rata yang diperoleh untuk mendeteksi mata terbuka dan tertutup dengan jarak 30 – 50 Cm adalah 95,4%. Sedangkan akurasi rata-rata untuk mendeteksi kantuk adalah 93.9%. Rata-rata waktu komputasi sistem ini adalah 0.1069 detik yang akan mempercepat dalam pendeteksian kantuk.

Deteksi Kantuk Pengendara Roda Empat Menggunakan Haar Cascade Classifier Dan Convolutional Neural Network