Batas keyakinan model. Lebih tinggi = lebih sedikit deteksi tapi lebih akurat.
Batas overlap box dari model. Lebih rendah = lebih agresif menghapus box ganda.
Resolusi input ke model. Lebih besar = lebih detail tapi lebih lambat.
Parameter untuk tracking tandan di video. Ubah jika hasil counting kurang akurat.
Deteksi di bawah nilai ini dibuang sebelum tracking. Lebih tinggi = kurangi noise, tapi bisa kehilangan tandan kecil.
Batas overlap untuk merge box ganda. Lebih rendah = lebih agresif merge, kurangi hitung dobel.
Jarak maksimal mencocokkan tandan antar frame. Lebih besar = toleran gerakan kamera, tapi bisa salah cocokkan.
Berapa frame tandan bertahan tanpa terdeteksi ulang. Lebih besar = track lebih stabil, tapi bisa tahan false positive.
Minimal terdeteksi di berapa frame baru dihitung unik. Lebih besar = kurangi false positive, tapi bisa miss tandan sekilas.
Upload foto atau video perkebunan Anda. Model YOLO mendeteksi dan menghitung setiap tandan sawit secara otomatis.
Buka pengaturan untuk memasukkan API key Ultralytics Anda.
atau klik untuk memilih
Model AI sedang memproses file Anda