IDENTIFIKASI JENIS KENDARAAN BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING

Loading....

Loading....

Loading....

Loading....

Loading....

Teks penuh

(1)

IDENTIFIKASI JENIS KENDARAAN BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING

Mochamada Teguh Kurniawan¹, Koredianto Usman², Achmad Rizal³

¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Abstrak

Tugas Akhir ini membahas suatu sistem yang dapat diterapkan untuk mengidentifikasi jenis kendaraan baik itu roda dua atau roda empat disuatu jalan raya dengan menggunakan sebuah kamera tunggal. Pengidentifikasian ini menggunakan sistem deteksi gerakan dengan metode frame difference dan sistem identifikasi dengan menggunakan template matching. Tugas ini akan menitik berakkan kepada pengidentifikasian jenis kendaraan baik itu roda empat seperti

(sedan,minibus,mobil box,pick up,truck) dan kendaraan roda dua. Pada pengujian sebelumnya sudah ada sistem yang dapat mendeteksi kecepatan dari suatu kendaraan tetapi belum mampu membedakan apakah itu roda dua atau roda empat sehingga kendaraan yang lewat dianggap kendaraan yang sama. Sehingga diperlukan sistem pengidentifikasian jenis kendaraan yang nantinya diharapkan dapat berguna untuk melengkapi sistem yang sudah ada dalam membantu aparat kepolisian dalam mengatur lalu lintas misalnya saat arus mudik atau arus balik atau disaat-saat keadaan macet.

Adapun tahapan untuk membuat sistem ini adalah beberapa pengujian akan dilakukan dengan meng-capture data real dan hasilnya akan dihadirkan. Pengujian sistem ini akan menggunakan video uji sendiri. Pengujian sistem ini juga akan dilakukan pada berbagai tingkatan kecepatan dan jumlah template (acuan) yang bervariasi. Selain itu, pengujian dilakukan pada intensitas cahaya berbeda yaitu pagi, siang dan sore dengan jalan arus kendaraan satu arah. Pengambilan video akan dilakukan dari samping dengan ketinggian kamera hampir sama dengan ketinggian sekitar satu meter. Berbagai permasalahan objek dan noise pada data juga dipertimbangkan. Sistem dapat dengan teliti mengevaluasi posisi dan orientasi dari objek bergerak.

Hasil dari implementasi sistem ini adalah bagaimana sistem ini mampu mengidentifikasi jenis kendaraan yang bergerak yang lewat disuatu jalan raya dengan tingkat kesalahan dalam proses sekecil mungkin. Pemilihan nilai threshold dan penggunaan frame rate video yang tepat diharapkan mampu memberikan kinerja yang optimal.

Kata Kunci : Deteksi Gerakan, Video, Frame, Frame Difference , Metode Template Matching

(2)

Abstract

Final project discusses a system that can be applied to identify the types of vehicles both two-wheel or four-two-wheeled highway sector in using a single camera. This identification system using motion detection with frame difference method and identification system using template

matching. This final project will give priority to the identification of both types of vehicles such as four-wheeled vehicles (cars, vans, box cars, pickups, trucks) and motorcycles. In previous testing existing systems that can detect the speed of a vehicle but have not been able to determine whether a car or motorcycle so that passing vehicles are considered the same vehicle. So that the system is required which identifies the type of vehicle expected to be useful to complement the existing system in helping the police to regulate traffic such as passengers or in the reverse flow or occlusion

The steps to create this system is going to do some testing with real data capture and the results will be presented. Testing this system will use their own test video. Testing this system will also be conducted at various levels of varying speed and many various of template. In addition, tests conducted at different light intensities in the morning, afternoon and evening with one-way road vehicle flows. Video capture will be done from the side with the camera is almost the same height with a height of about one meter. Various problems and noise in the data object is also

considered. The system can accurately evaluate the position and orientation of moving objects. Results from the implementation of this system is how the system is able to identify which type of vehicle that moves through the sector in a highway with a margin of error in the process of small cultivated. The selection threshold value and use of appropriate video frame rates are expected to provide optimal performance.

(3)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 LATAR BELAKANG

Perkembangan dalam bidang komunikasi multimedia saat ini menempatkan video sebagai trend di kalangan masyarakat yang kini telah berubah menjadi suatu kebutuhan. Hal ini terjadi karena video memiliki sifat yang tidak dimiliki oleh citra tunggal yaitu pergerakan. Oleh karena itu video dapat menyampaikan informasi yang mungkin sulit diungkapkan dengan kata-kata atau hanya dengan menggunakan citra tunggal saja.

Pada penelitian sebelumnya sudah ada sistem dimana memiliki kemampuan untuk mendeteksi gerakan dalam video sangat bermanfaat dalam banyak permasalahan otomasi saat ini. Teknik untuk mendeteksi objek bergerak ini dikenal dengan nama sistem deteksi gerakan. Sistem deteksi gerakan merupakan suatu sistem yang mampu mendeteksi gerakan yang terjadi di dalam video. Deteksi gerakan yang dilakukan adalah untuk menghitung kecepatan dari suatu kendaraan yang bergerak. Namun, sistem tersebut belum mampu untuk membedakan jenis kendaraan jadi kendaraan roda dua atau roda empat yang lewat dianggap sama. Oleh karena itu, identifikasi jenis kendaraan sangat diperlukan untuk keperluan monitoring traffik sehingga diharapkan dengan adanya sistem ini mampu melengkapi sistem yang sudah ada dalam membantu pihak kepolisian atau dinas lalu lintas dalam mengawasi arus lalu lintas.

Deteksi gerakan merupakan subjek penting dalam bidang computer vision yang digunakan oleh banyak sistem pada aplikasi video pengawas, monitoring traffik, kompresi video, perhitungan kecepatan dsb. Salah satu permasalahan yang paling umum di dalam kehidupan sehari-hari kita adalah pendeteksian kepadatan volume kendaraan di suatu jalan raya. Ini sangat penting mengingat kebiasaan masyarakat mudik setiap menjelang liburan panjang atau libur hari raya. Oleh karena itu suatu teknik dikembangkan untuk mengidentifikasi objek bergerak dalam hal ini untuk membedakan kendaraan roda dua dan roda empat, dimana objek bergerak tersebut diidentifikasi menggunakan template matching.

Metode template matching yaitu salah satu teknik dalam pengolahan citra digital yang berfungsi untuk mencocokan tiap-tiap bagian dari suatu citra dengan citra yang menjadi template (acuan).

(4)

1.2 PERUMUSAN MASALAH

Dalam Tugas Akhir ini dibahas beberapa permasalahan antara lain :

1. Bagaimana mengidentifikasi objek bergerak pada video di dalam sistem.

2. Seberapa besar pengaruh perubahan intensitas cahaya yang ada terhadap persentase hasil identifikasi dan keakuratan hasil identifikasi sistem.

3. Seberapa besar pengaruh kecepatan kendaraan terhadap persentase hasil identifikasi dan keakuratan hasil pengidentifikasian sistem.

4. Seberapa besar pengaruh pengubahan nilai threshold frame video terhadap persentase hasil identifikasi.

1.3 TUJUAN PENELITIAN

Dalam menyusun Tugas Akhir ini memiki tujuan sebagai berikut : 1. Mengidentifikasi objek bergerak pada video di dalam sistem.

2. Menganalisis pengaruh perubahan intensitas cahaya terhadap hasil persentase hasil identifikasi dan keakuratan hasil identifikasi sistem.

3. Menganalisa pengaruh kecepatan kendaraan terhadap persentase hasil identifikasi dan keakuratan hasil pengidentifikasian sistem.

4. Menghitung dan menganalisis pengaruh pengubahan threshold frame video terhadap persentase hasil identifikasi.

1.4 BATASAN MASALAH

Dalam pembahasan Tugas Akhir ini, masalah dibatasi pada hal-hal berikut :

1. Input sistem dalam bentuk file video yang didapatkan dengan menggunakan kamera digital.

2. Background diasumsikan tidak berubah (statis).

3. Objek bergerak berupa pengendara sepeda motor (matic,bebek,sport) dan kendaraan mobil roda empat (sedan,minibus,pick up,mibil box,truck).

4. Arah pergerakan objek bergerak hanya satu arah.

5. Objek bergerak yang satu dengan lainnya tidak berhimpit.

(5)

sore.

7. Kecepatan objek bergerak bervariasi.

8. Implementasi sistem dengan menggunakan software Matlab 7.8.0(R2009a).

1.5 METODE PENELITIAN

Metode penelitian yang dilakukan pada proses pembuatan Tugas Akhir ini terdiri dari beberapa tahap :

1. Study literatur

Study literatur dilakukan untuk mengumpulkan konsep-konsep yang berhubungan dengan deteksi gerakan, metode template matching, dan analisis video. Adapun sumbernya mencakup buku referensi, jurnal ilmiah, internet, dan diskusi.

2. Pengumpulan data

Bertujuan untuk mendapatkan sample dari objek bergerak yang digunakan sebagai masukan dari sistem. Pengumpulan data diperoleh dari percobaan di lapangan.

3. Perancangan sistem

Perancangan sistem dengan menggunakan software Matlab 7.8.0 (R2009a) GUI bertujuan memodelkan sistem yang diimplementasikan.

4. Implementasi sistem

Sistem yang sudah dirancang diimplementasikan dengan simulasi menggunakan software Matlab 7.8.0 (R2009a) GUI.

5. Analisis hasil simulasi

Pada tahap ini dilakukan analisis parameter-parameter kinerja sistem untuk berbagai kondisi yang disimulasikan dari data hasil yang telah dilakukan.

1.6 SISTEMATIKA PENULISAN

Tugas Akhir ini dibagi dalam beberapa bab yang disertai lampiran-lampiran yang dibutuhkan untuk menunjang analisis dan mendukung kesimpulan yang diperoleh. Secara umum masing-masing bab membahas hal-hal sebagai berikut:

BAB I PENDAHULUAN

(6)

Bab ini berisi tentang latar belakang permasalahan, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB II DASAR TEORI

Bab ini berisi tentang dasar teori yang mendukung dan mendasari penulisan Tugas Akhir ini, yaitu membahas konsep yang berkaitan dengan deteksi gerakan pada video, metode frame difference, dan identifikasi objek yang bergerak.

BAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini berisi tentang model implementasi, algoritma, dan blok diagram dalam proses identifikasi objek bergerak dan proses di dalam sistem. Pembuatan sistem dilakukan dengan menggunakan software Matlab 7.8.0 (R2009a).

BAB IV PENGUJIAN SISTEM DAN ANALISIS HASIL

Bab ini membahas tentang implementasi dan hasil analisis sistem yang telah dibangun.

BAB V PENUTUP

Bab ini berisi kesimpulan hasil yang diperoleh dari analisis sistem serta saran-saran untuk pengembangan Tugas Akhir ini.

(7)

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Dari pengujian dan analisa sistem yang telah dilakukan terhadap video uji dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Pengidentifikasian jenis kendaraan di dalam sistem memiliki keakuratan yang berbeda untuk kendaraan motor mencapai 91,5 %. Untuk kendaraan roda empat atau mobil mencapai 55,98%.

2. Pengaruh perubahan intensitas cahaya untuk hasil identifikasi untuk kendaraan motor roda dua tidak berpengaruh, tetapi untuk mobil atau kendaraan roda empat cukup berpengaruh jika ada pantulan dari kaca mobil karena itu dianggap noise yang bisa membuat error identifikasi.

3. Pengaruh perubahan kecepatan terhadap persentase kemiripan dengan template dan keakuratan hasil identifikasi tidak terlalu berpengaruh untuk motor tetapi cukup berpengaruh untuk mobil karena semakin tinggi kecepatannya makan semakin besar juga efek angin yang dibawa oleh mobil tersebut sehingga itu menimbulan noise. Selain itu jika kendaraan pelan itu jumlah frame yang dihasilkan banyak dan sebaliknya sehingga untuk kecepatan tinggi diperlukan resolusi kamera diatas 30 fps.

4. Nilai threshold yang paling optimum dengan menggunakan metode deteksi gerakan perbandingan frame per frame dalam mengidenfitikasi jenis kendaraan untuk kendaraan motor yaitu 25 sedangkan untuk mobil 55 hal ini terjadi karena efek dari angin yang dibawa oleh kendaraan sehingga threshold harus tinggi untuk memisahkan latar depan dan latar belakang.

(8)

5.2 Saran

Untuk pengembangan tugas akhir ini selanjutnya, dapat dilakukan dengan cara :

1. Data video yang akan diproses dapat diperoleh dari webcam agar sistem deteksi gerakan dapat digunakan secara real-time.

2. Menggunakan metode deteksi gerakan lain dalam mendeteksi objek yang bergerak seperti optical flow dan object modelling.

3. Pengidentifikasian kendaraan dapat menggunakan dengan sistem lain seperti dengan sensor JST ( jaringan syaraf tiruan) karena metode template matching memiliki tingkat akurasi yang rendah tetapi memiliki kecepatan komputasi yang tinggi.

(9)

DAFTAR PUSTAKA

[1]

Aris Sugiharto, 2006, Pemrograman GUI dengan MATLAB, Yogyakarta : Andi

[2] Hermanto Bambang, 2009, Implementation of Speed Measurement of Moving Object base on Webcam and Processing of Digital Image, Bandung : Tugas Akhir S1 Teknik Telekomunikasi IT Telkom

[3] Iwan Iwut, Slide Kuliah Pengolahan Sinyal Multimedia, Bandung : Teknik Telekomunikasi IT Telkom

[4] Syukur Muhamad, 2009, Menetukan kepadatan lalu lintas dengan perhitungan

jumlah kendaraan berbasis video prosessing, Bandung : Teknik Telekomunikasi

IT Telkom

[5] Marvin Ch. Wijaya dan Agus Prijono, 2007, Pengolahan Citra Digital

Menggunakan MatLAB, Bandung : Informatika

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Figur

Memperbarui...

Referensi

Memperbarui...

Related subjects :