Deteksi Mobil Dari Citra Cctv Menggunakan Fuzzy Morphology Dan Gradient Boosting

Saiful, Achmad (2016) Deteksi Mobil Dari Citra Cctv Menggunakan Fuzzy Morphology Dan Gradient Boosting. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
5112100029-undergraduate-theses.pdf - Published Version

Download (1MB)

Abstract

Pendeteksian mobil memiliki peranan penting dalam manajemen sistem lalu lintas yang dinamis. Hal ini dikarenakan mobil lebih banyak menghabiskan badan jalan dibanding dengan kendaraan lain. Banyak metode yang dapat dilakukan untuk melakukan pendeteksian mobil, mulai dari menggunakan sensor hingga penggunaan kamera CCTV. Sebagai alat yang multifungsi dan lebih murah, pemerintah cenderung menerapkan kamera CCTV sebagai alat yang digunakan untuk memantau mobil di jalan raya maupun di jalan bebas hambatan. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem deteksi mobil yang menggunakan citra CCTV yang akurat sehingga dapat digunakan untuk menetapkan durasi lampu lalu lintas. Metode yang yang digunakan pada tugas akhir ini yaitu melakukan pendeteksian mobil dengan menggunakan tiga tahapan pada tahap pendeteksiannya. Yaitu pada tahap pertama yang akan dilakukan adalah tahap preprocessing. Pada tahap ini dilakukan operasi Median Filter, Resize Image, High Pass Filter untuk mendapatkan citra yang siap digunakan untuk tahapan selanjutnya. Tahap kedua yaitu tahapan processing. Pada tahapan ini digunakan operasi RGB to HSB, Fuzzy Dilation, Otsu Thresholding, Opening dan Connected Component untuk x mendapatkan kemungkinan mobil. Tahap ketiga yaitu tahap postprocessing. Pada tahapan ini dilakukan ekstraksi fitur menggunakan Haar Wavelet dan Gradient Boosting untuk mendapatkan mobil. Hasil dari metode ini yaitu untuk nilai recall mencapai 65% dan untuk nilai precision yitu 62%. Hal ini menandakan masih banyaknya mobil yang tidak terdeteksi dan false alarm yang cukup banyak. ====================================================== Car detection has an important role in dynamic traffic management systems. This is because car requires more space in the main road than other vehicles. Many methods can be done to make the detection of cars, ranging from the use of sensors to use CCTV cameras. As CCTV a multifunctional and cheaper tool, the government is likely to implement a CCTV camera as a tool used to monitor the cars on the main road or highway. Therefore, it is needed a car detection system which is very accurate so it can be used to set the duration of traffic lights. The method used in this thesis are divided into three stage of detection phase. First stage is preprocessing stage. Median Filter, Resize Image, and High Pass Filter to get the image which be ready for the next stage will occur in this stage. Second stage is processing stage. Some operations are used in processing stage to get the possibility of the car which are RGM to HSB operation, Fuzzy Dilation, Otsu Thresholding, Opening and Connected Component. Third stage is post-processing stage. At this stage, feature extraction using Haar Wavelet and Gradient Boosting is done to get the car. The result show that the method can obtain recall value up to 65% and the for the precision value up to 62%. This result indicate that there are many cars are not detected and false alarms are quite a lot.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSIf 006.42 Sai d
Uncontrolled Keywords: deteksi mobil, gradient boosting, operasi morfologi, pengolahan citra
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.9.U83 Graphical user interfaces
Divisions: Faculty of Information and Communication Technology > Informatics > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: EKO BUDI RAHARJO
Date Deposited: 30 Oct 2019 07:11
Last Modified: 30 Oct 2019 07:11
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/71506

Actions (login required)

View Item View Item