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.

[thumbnail of 2211100196-Undergraduate_Thesis.pdf]
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