Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel

Akbar, Andi Muhammad Ali Mahdi (2016) Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
2211100196-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Kemacetan yang terjadi pada persimpangan jalan raya sering dia- kibatkan oleh sistem pewaktuan yang tidak efisien. Sistem pewak- tuan yang tidak efisien ini dapat diatasi dengan menerapkan Smart Traffic Light pada persimpangan jalan raya. Smart Traffic Light merupakan suatu sistem terintegrasi yang membutuhkan suatu kon- disi kepadatan jalan sebagai sumber masukan. Kondisi kepadatan jalan bisa didapatkan menggunakan beberapa cara salah satunya dengan menggunakan sensor kamera. IP Camera dan sistem peng- hitungan kendaraan berbasis Single Board Computer diintegrasikan menjadi Traffic IP Camera sehingga dapat menghitung kendaraan yang melintas secara atau langsung. Metode yang digunakan untuk mendeteksi kendaraan adalah metode luasan piksel. Berdasarkan hasil pengujian secara langsung, menunjukkan bahwa sistem Traffic IP Camera dapat menghasilkan perhitungan kendaraan roda empat dengan tingkat akurasi hingga 82.18% pada waktu siang hari dan tingkat akurasi hingga 88.30% pada waktu malam hari. ============================================================================================================== Jam that occurs at the intersection of a highway often caused by ine- fficient timing system. This inefficient timing system can be over- came by applying Smart Traffic Light system at the intersection of a highway. Smart Traffic Light is an integrated system which re- quires a road density conditions as the input source. Road density conditions can be obtained by using several ways, one of them using camera sensor. IP Camera and vehicle counter using Single Board Computer are integrated into Traffic IP Camera therefore it can be used for counting vehicle directly. The method used for detecting vehicle is area of pixels. Based on the test results directly, show that the Traffic IP Camera system can produce four-wheeled vehicles de- tection with accuracy up to 82.18 % on daytime and accuracy up to 88.30 % at nighttime.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSE 363.125 7 Akb t 3100016064907
Uncontrolled Keywords: Smart Traffic Light, Traffic IP Camera, IP Camera, Single Board Computer, Metode Luasan Piksel.
Subjects: H Social Sciences > HE Transportation and Communications > HE355 Traffic engineering
T Technology > TL Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics > TL725.3 Traffic Control
Divisions: Faculty of Information Technology > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Yeni Anita Gonti
Date Deposited: 16 Sep 2020 04:12
Last Modified: 16 Sep 2020 04:12
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/81936

Actions (login required)

View Item View Item