Pengembangan Sistem Estimasi Kecepatan pada Kendaraan Bergerak Berbasis Pengolahan Citra Digital

Wicaksono, Danang Wahyu (2017) Pengembangan Sistem Estimasi Kecepatan pada Kendaraan Bergerak Berbasis Pengolahan Citra Digital. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1215201008-Master-Theses.pdf - Published Version

Download (4MB) | Preview

Abstract

Seiring dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, masyarakat urban dunia kini mengenal suatu istilah baru bernama Smart City yang artinya Kota Cerdas. Salah satu komponen smart city adalah smart transportation yang dikenal dengan Intelligent Transportation System (ITS) yang di dalamnya terdapat manajemen transportasi kendaraan di jalan raya. Pemasangan kamera CCTV (Closed Circuit Television) pada ruas-ruas jalan saat ini sudah banyak dilakukan. Hal ini dapat dimanfaatkan untuk memantau kondisi dan mendeteksi permasalahan lalu lintas seperti kemacetan dan pelanggaran batas kecepatan kendaraan. Pada penelitian ini dibahas mengenai estimasi kecepatan kendaraan bergerak berbasis pengolahan citra melalui data video dengan menggunakan metode Euclidean Distance secara multi objek dengan beberapa jenis sudut akuisisi video. Tahap pertama, video diekstrak menjadi kumpulan frame kemudian dilakukan preprocessing untuk minimalisir efek bayangan. Selanjutnya frame dicari foreground-nya menggunakan metode Gaussian Mixture Model. Kemudian hasil foreground melalui proses filter, shadow removal, dan operasi morfologi. Objek kendaraan yang terdeteksi kemudian dilakukan tracking untuk mendapatkan informasi lokasi objek di setiap frame untuk menghitung kecepatannya. Dari hasil uji coba, sistem yang dibangun mampu mengestimasi kecepatan kendaraan dengan tingkat akurasi terendah adalah 87,01% dan tertinggi adalah 99,38% dengan faktor pemilihan daerah ROI, deteksi objek, dan akurasi input parameter geometris yang baik. ====================================================================================== Along with the development of information and communication technology, the world urban communities now recognize a new term called Smart City. One of Smart City components is smart transportation, known as Intelligent Transportation System (ITS) in which there is a vehicles transportation management on the highway. Installation of CCTV (Closed Circuit Television) on the streets are now widely performed. It can be used to monitor conditions and detect problems such as traffic jam and vehicle speed limit violation. This research discussed about vehicles speed estimation using image processing from video data with Euclidean Distance method for multiple objects with many different types of camera angle. The first step, video data is extracted into frames and applied preprocessing to extracted frames to minimize shadow effect. Then, using GMM method to extract foreground image. In the next step, the obtained foreground is filtered using median filter, shadow removing, and morphology operation. The detected vehicle objects will be tracked to determine the location of those objects in each pixel to estimate the speed. From the obtained results, this system is capable on estimating the speed of moving vehicles with degree of accuracy with the lowest is 87,01% and the highest is 99.38% with good support from ROI area selection, object detection, and geometric parameter input.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Estimasi Kecepatan Kendaraan; Sistem Cerdas Pemantauan Lalu; Lintas; Smart Cityeuclidean distance; intelligent transportation system; multi objects speed estimation
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science. EDP
T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Mathematics > 44101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Danang Wahyu Wicaksono
Date Deposited: 15 Mar 2017 06:51
Last Modified: 05 Mar 2019 02:30
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/2054

Actions (login required)

View Item View Item