Deteksi Kerusakan Zebra Cross Menggunakan Algoritma Adaptive Extraction And Consistency Analysis

Hosensyah, Lowend Mahardika (2023) Deteksi Kerusakan Zebra Cross Menggunakan Algoritma Adaptive Extraction And Consistency Analysis. Other thesis, INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER.

Text 06111940000096_UNDERGRADUATE_THESIS.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 September 2025. Download (16MB) | Request a copy

Abstract

Tingkat kecelakaan pejalan kaki yang terjadi saat ini masih sering terjadi, hal ini disebabkan dari kedua pihak pengguna kendaraan dan pejalan kaki. Umumnya kecelekaan ini terjadi pada penyeberangan jalan. Salah satu fasilitas penyeberangan yang disediakan oleh pemerintah yaitu zebra cross. Saat ini telah tersedia banyak zebra cross di jalan, dan hal itu membuat dinas perhubungan sebagai penanggung jawab mengalami kendala dalam melakukan pemeliharaan zebra cross. Pemeliharaan jalan saat ini menggunakan waktu yang tidak efektif karena harus memeriksa satu-satu dan turun dari kendaraan. Terdapat metode deteksi zebra cross yaitu algoritma adaptive extraction and consistency analysis (AECA) yang dapat dikembangkan menjadi deteksi kerusakan zebra cross. Algoritma ini akan menerapkan 3 tahap utama, yaitu adaptive extraction, candidate analysisis dan
consistency analysis.Keunggulan metode ini adalah dapat mendeteksi tepi kotak pada objek dengan ukuran yang kita cari, setelah melalui proses algoritma ini akan tersisa
objek yang dicari pada citra biner tersebut. Deteksi kerusakan ini akan melalui metode inverted perspective view terlebih dahulu untuk mengubah sudut pandang penglihatan,
yang dilanjutkan dengan deteksi kerusakan menggunakan algoritma AECA, dan ditutup dengan kalkulasi piksel putih untuk menentukan tingkat kerusakan pada zebra cross tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma AECA mampu memberikan hasil yang cukup sesuai dengan kondisi visual zebra cross dengan penggunaan jarak sedang. Dengan memiliki informasi persentase kondisi zebra cross, dinas perhubungan dapat mengidentifikasi zebra cross yang memerlukan perbaikan atau pemeliharaan lebih lanjut. Implementasi deteksi kerusakan zebra cross menggunakan algoritma AECA dapat membantu dinas perhubungan dalam melakukan pemeliharaan yang lebih efektif dan efisien, serta meningkatkan kualitas infrastruktur jalan yang lebih aman bagi masyarakat.
=================================================================================================================================
The level of pedestrian accidents that currently occur is still frequent, and this is caused by both vehicle users and pedestrians. Generally, these accidents occur at pedestrian crossings. One of the facilities provided by the government for pedestrian crossings is the zebra cross. Currently, there are many zebra cross on the road, and this has led to challenges for the transportation department, which is responsible for maintaining the zebra cross. The current road maintenance process is inefficient as it requires manual inspection one by one, necessitating getting off the vehicle. There is a zebra cross detection method known as the adaptive extraction and consistency analysis (AECA) algorithm, which can be developed for detecting zebra cross damages. This algorithm applies three main stages: adaptive extraction, candidate analysis, and consistency analysis. The advantage of this method is its ability to detect the edges of the target object accurately, resulting in the remaining object being found in the binary image. The detection of damages will undergo an inverted perspective view method first to change the perspective view, followed by the use of the AECA algorithm for detecting damages, and finally, the calculation of white pixels to determine the level of damage in the zebra cross. The research results demonstrate that the AECA algorithm provides fairly accurate results that match the visual condition of the zebra cross when using a medium-range distance. By having information on the percentage of zebra cross conditions, the transportation department can identify which zebra cross require further repairs or maintenance. The implementation of zebra cross damage detection using the AECA algorithm can assist the transportation department in more effective and efficient maintenance, and ultimately improve the safety of road infrastructure for the community.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Zebra Cross, Deteksi, Adaptive Extraction and Consistency Analysis, Detection
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.9 Computer algorithms. Virtual Reality. Computer simulation.
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Lowend Mahardika
Date Deposited:	07 Aug 2023 06:36
Last Modified:	07 Aug 2023 06:36
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/102525

Actions (login required)

View Item