Sebuah aplikasi mendeteksi kecurangan ujian melalui sistem pendeteksi CCTV menggunakan Algoritma YOLOv7 Terintegrasi dengan website
Lihat demo aplikasi
Component | Minimum | Recommended* | Maximum |
---|---|---|---|
CPU socket | 1.3 GHz (64-bit processor) or faster for multi-core | 3.1 GHz (64-bit processor) or faster multi-core | 2 sockets |
Memory (RAM) | 8 GB | 16 GB | 64 GB |
Hard disks dan penyimpanan | 10 GB hard disk with a 60 GB system partition | No limit |
node 18
atau terbarupython 3.12
ffmpeg
, dapat diunduh di situs resmiultralytics
, lihat dokumentasi lengkap di situs resmifastapi
, lihat dokumentasi lengkap di situs resminginx
, lihat dokumentasi lengkap di situs resmiredis
, lihat dokumentasi lengkap di situs resmidocker & docker compose
, lihat dokumentasi lengkap di situs resmireact.js
, lihat dokumentasi lengkap di situs resmivite
, lihat dokumentasi lengkap di situs resmi
- Jalankan backend
- dengan menggunakan terminal, masuk ke folder
backend/service
. di folder ini terdapat 2 buah file backend, yaitu:- model
- report
- lakukan instalasi menggunakan dokumentasi pada folder backend
- dengan menggunakan terminal, masuk ke folder
- Jalankan frontend
- menggunakan program console yang lain, masuk ke folder
frontend
- Jalankan perintah
npm i
untuk mengunduh dan mempersiapkan dependensi yang diperlukan - jalankan
npm run dev
di console, dan buka link frontend yang muncul pada console
- menggunakan program console yang lain, masuk ke folder