Sistem Penangkap Citra Pelanggaran Lampu Merah
|
|
- Hadian Susanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Sistem Penangkap Citra Pelanggaran Lampu Merah 1 Muhtadin 1) Isrin Ramdani 2) Ahmad Zaini 2) 1) Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya 60111, muhtadin@ee.its.ac.id 2) Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya 60111, isrin.ramdhani@gmail.com 3) Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya 60111, zaini@ee.its.ac.id Abstrak Pada penelitian ini diimplementasikan suatu sistem penangkap citra pelanggaran traffic light, dimana input sistem berupa rekaman yang diambil pada area traffic light dan output sistem berupa potongan-potongan yang menunjukkan proses terjadinya pelanggaran Untuk mendeteksi pelanggaran traffic light, aplikasi bekerja dengan cara melakukan pengolahan citra dan pengolahan dari data rekaman pada area traffic light yang diambil pada waktu siang, sore dan malam hari. Dari pengujian yang dilakukan dengan cara mengambil sampel pada saat siang, sore dan malam hari didapatkan hasil pendeteksian pelanggaran dengan tingkat keberhasilan rata-rata untuk mobil 90,3% dan 47,7% untuk motor pada siang hari, 8,3% untuk mobil dan 59,66 % untuk motor pada sore hari, dan 62,5% untuk mobil dan 46,19 % untuk motor pada malam. Persentase kesalahan rata-rata dari sistem yaitu 11,36 % untuk mobil dan 64,5 % untuk motor pada siang, 89,6 % untuk mobil dan 54,28 % untuk motor pada sore, dan 37,7 % untuk mobil dan 65,7 untuk motor pada malam. Kata Kunci Intelligent Transportation System, Red Light Enforcement System, Lampu Lalu Lintas I. PENDAHULUAN Keamanan dan ketertiban lalu lintas merupakan suatu hal yang penting untuk menjaga keselamatan pengguna jalan. Selain petugas, Traffic light menjadi salah satu alat bantu untuk menjaga ketertiban lalu lintas. Seringkali terjadi pelanggaran pada area traffic light karena kurangnya pengawasan dari petugas. Kebanyakan dari pelanggaran traffic light mengakibatkan terjadinya kecelakaan yang memakan korban baik harta maupun nyawa. Untuk menghindari jatuhnya korban akibat pelanggaran traffic light, diperlukan suatu sanksi hukum yang berat bagi para pelanggar karena dianggap melanggar undang-undang [3]. Tindakan hukum bisa dilaksanakan jika pihak yang berwenang memiliki bukti yang kuat dari kejadian pelanggaran. Tidak adanya petugas yang mengawasi area traffic light dapat memicu terjadinya pelangggaran traffic light. Petugas tidak dapat menindak para pelanggar karena tidak memiliki bukti yang kuat seperti nomor dan bentuk fisik dari. Untuk mengatasinya, petugas saat ini menggunakan kamera Closed Circuit Television (CCTV) untuk memantau area traffic light dan menugaskan seorang operator untuk memonitor terjadinya pelanggaran lewat gambar hasil rekaman CCTV. Namun cara ini masih kurang efisien dari sisi waktu dan tenaga karena operator harus mengawasi secara terus menerus dan mengidentifikasi nomor pelanggar secara manual. Ada baiknya gambar yang diamati hanya gambar yang menunjukkan adanya pelanggaran dan gambar inilah yang akan diolah selanjutnya untuk mengetahui nomor pelanggar. Untuk itu perlu dibangun suatu sistem yang mampu menangkap gambar pelanggaran traffic light secara otomatis. Penelitian ini membangun sistem aplikasi penangkap gambar pelanggaran traffic light sebagai bagian dari Red Light Enforcement System (RLES). RLES termasuk ke dalam Enforcement Functions dari Intelligent Transportation System (ITS). RLES didefinisikan di sini sebagai alat perekam teknis yang dipicu secara otomatis oleh pelanggaran lalu lintas, sehingga informasi mengenai yang melanggar direkam, yang memungkinkan identifikasi berikutnya dari untuk tujuan sanksi pemilik atau driver. Penelitian tentang Intelligent Transportation System (ITS) sudah banyak dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Hal yang paling umum dilakukan pada Intelligent Transportation System (ITS) adalah mendeteksi kemacetan lalu lintas dengan cara menghitung jumlah berdasarkan pengamatan seperti yang dilakukan oleh [1], cara perhitungannya dapat menggunakan algoritma sederhana atau melalui algoritma tracking seperti pada [8]. Hasil dari [1] ditampilkan kedalam visualisasi yang terintegrasi seperti yang dilakukan oleh [2]. Selain kemacetan, topik lain yang dipelajari adalah pelanggaran lalu lintas seperti yang dilakukan oleh [5],[6] dan [7]. A. Desain Sistem II. PERANCANGAN SISTEM Sistem penangkap citra pelanggaran traffic light ini adalah implementasi dari pemrosesan citra digital. Input dari sistem ini berupa yang diambil pada area traffic light. Output dari sistem adalah yang menunjukkan pelanggaran traffic light dalam format.avi. Sistem dibagi menjadi tiga bagian. Bagian pertama adalah pre-processing, bagian kedua segmentasi dan bagian ketiga adalah penyimpanan dan data. 1. Pre Processing Pre processing adalah persiapan awal sebelum diproses untuk menghindari kesalahan pada saat running program. Pada bagian ini terdapat beberapa tahap, yaitu
2 Inisialisasi ROI, konversi masukan ke Grayscale, merekonstruksi background yang nantinya akan menjadi background referensi dan pengambilan current frame. Gambar 1 menunjukkan tahapan-tahapan pre processing. frame yang digunakan. Hasilnya, objek-objek didalam gambar akan hilang, dan yang tampak hanya citra yang sering tampak pada gambar saja 2 Input () Convert to grayscale reconstruction Present Frame iv. Pengambilan Frame Saat Ini (Current Frame) Pengambilan current frame bertujuan untuk proses selanjutnya yaitu segmentasi. Frame ini nantinya dioperasikan bersama background hasil background reconstruction pada proses background substract Inisialisasi Gambar 1 Pre Processing Capture 1 frame Setting ROI i. Inisialisasi ROI Inisialisasi ROI yaitu penentuan dimana letak akan dideteksi pada. Inisialisasi ROI dilakukan dengan cara mengambil 1 frame dari yang akan diolah. Melalui frame tersebut bisa ditentukan koordinat ROI untuk mendeteksi pada. Proses inisialisasi ROI bisa dilihat pada gambar 2 2. Segmentasi Segmentasi merupakan proses untuk memisahkan objek dari backgroundnya dan untuk mendapatkan bentuk terbaik dari objek tanpa adanya noise agar nantinya memudahkan saat proses deteksi. Pada bagian ini ada beberapa tahap yaitu, background substract, tresholding, convert image to binary, erotion, dilation dan connected component. Present Frame Segmentasi Convert to binary Absolute diff Tresholding Get Connected Comp Erode Dilate Gambar 3 Segmentasi Gambar 2 Tampilan Inisialisasi ROI ii. Konversi Video Input ke Citra Grayscale Pada tahap ini dilakukan konversi dari citra input yang berupa citra RGB ke grayscale untuk mempermudah sistem dalam proses selanjutnya yaitu segmentasi. Dengan mengkonversikan citra RGB ke grayscale, sistem hanya bekerja pada 1 channel warna saja sehingga mengurangi kesalahan ketika diubah ke biner. iii. Reconstruction reconstruction dilakukan dengan cara membuat frame rata-rata dari frame-frame tertentu yang diolah sebelumnya yang nantinya akan menjadi background yang menjadi citra referensi dimana tidak ada objek di dalamnya. didapatkan dengan cara menjumlahkan tiap frame dari input selama selang waktu tertentu lalu dibagi dengan banyaknya i. Substract Ide dasar segmentasi dari program ini adalah mendapatkan objek dengan cara background substract. didapatkan dengan mengolah sekumpulan gambar dari frame seperti yang dibahas pada [4]. substract bekerja dengan cara mengurangkan citra referensi (dalam hal ini background) pada frame saat ini, dimana frame saat ini adalah background yang terdapat objek didalamnya. Secara matematis dapat ditulis demikian : Dimana : Hasil Current Frame : hasil background substract : background yang digunakan : frame asli 3. Penyimpanan Data dan Video Bagian terakhir dari aplikasi adalah penyimpanan informasi berupa data lokasi, tanggal, waktu dan pelanggaran. Data lokasi, tanggal dan waktu pelanggaran disimpan ke database melalui koneksi Microsoft SQL Server. Data Video disimpan ke harddisk dengan format.avi. Video
3 yang disimpan dikompresi menggunakan codec xvid, sehingga menghemat ruang harddisk. Untuk keperluan pencarian pelanggaran yang di harddisk dapat dicari melalui user interface pencarian seperti yang terlihat pada Gambar 4. III. PENGUJIAN Pengujian dilakukan dengan menggunakan sumber dari pada waktu siang, sore dan malam hari. Pengujian membandingkan kemampuan sistem dalam mendeteksi pelanggaran yang dilakukan oleh roda dua dan roda empat. 3 A. Pengujian Menggunakan Video pada Siang Hari Dalam hasil pengujian pada pada waktu siang hari, banyaknya roda dua dan roda empat yang jumlah yang disimpan oleh sistem, kemudian dicari tingkat keberhasilan dan error dari program. keberhasilan dicari dengan cara membandingkan jumlah yang dengan jumlah yang sebenarnya dikali 100%. Tabel 1 dan Tabel 2 menunjukkan hasil percobaan pada siang hari. Gambar 4. User Interface Pencarian Video. i. Penyimpanan Video Penyimpanan merupakan proses penyimpanan potongan-potongan dari input yang menunjukkan adanya pelanggaran traffic light yang bekerja secara otomatis. Acuan bagi program untuk mulai menyimpan adalah saat simulasi lampu merah aktif dan ada objek yang melewati daerah ROI pada input. ii. Algoritma Penyimpanan Video Algoritma untuk menyimpan pelanggaran traffic light dapat dijelaskan pada langkah-langkah sebagai berikut : 1. Menentukan ROI untuk Mendeteksi Kendaraan Untuk mendeteksi yang melanggar traffic light, pengamatan difokuskan pada area disekitar traffic light. Tepatnya pada area pembatas/marka jalan pada pemberhentian traffic light. Dengan demikian program akan segera menyimpan jika tersebut melanggar traffic light. 2. Ekstraksi Video Video input diekstrak untuk mendapatkan frameframe dari tersebut. 3. Memperoleh Frame Hasil Rata-Rata Frame Video Frame hasil extraksi dipilih, kemudian diambil nilai rata-rata per pixel menggunakan persamaan TABI. Frame yang dipilih dapat berupa semua frame ataupun frame tertentu berdasarkan selang yang diinginkan. 4. Menentukan nilai threshold, erotion dan dilation pada proses segmentasi agar didapatkan bentuk objek yang baik untuk proses deteksi dari objek tersebut. Tabel 1. Hasil Deteksi Pelanggaran Traffic Light oleh Roda Empat Pada Video Siang , , , , , , , Tabel 2. Hasil Deteksi Pelanggaran Traffic Light Oleh Roda Dua Pada Video Siang , , ,
4 4 B. Pengujian Menggunakan Video pada Sore Hari Dalam hasil pengujian pada pada waktu siang hari, banyaknya roda dua dan roda empat yang jumlah yang disimpan oleh sistem, kemudian dicari tingkat keberhasilan dan error dari program. keberhasilan dicari dengan cara membandingkan jumlah yang dengan jumlah yang sebenarnya dikali 100%. Tabel 3 dan Tabel 4 menunjukkan hasil percobaan pada sore hari. Tabel 3. Hasil Deteksi Pelanggaran Traffic Light oleh Roda Empat Pada Video Sore Hari Tabel 4. Hasil Deteksi Pelanggaran Traffic Light oleh Roda Dua Pada Video Sore Hari , , , , ,28 Tabel 6. Hasil Deteksi Pelanggaran Traffic Light oleh Roda DuaPada Video Malam , , , , , , ,9 C. Pengujian Menggunakan Video pada Malam Hari Dalam hasil pengujian pada pada waktu malam hari, banyaknya roda dua dan roda empat yang jumlah yang disimpan oleh sistem, kemudian dicari tingkat keberhasilan dan error dari program. keberhasilan dicari dengan cara membandingkan jumlah yang dengan jumlah yang sebenarnya dikali 100%. Tabel 5 dan Tabel 6 menunjukkan hasil pengujian pada malam hari. Tabel 5. Hasil Deteksi Pelanggaran Traffic Light oleh Roda Empat Pada Video Malam , Gambar 5. Grafik Pengaruh Pengambilan Sampel Data Terhadap Deteksi Pelanggaran Traffic Light oleh Kendaraan Roda Empat Gambar 6. Grafik Pengaruh Pengambilan Sampel Data Terhadap Deteksi Pelanggaran Traffic Light oleh Kendaraan Roda Dua
5 Gambar 7. Grafik Perbandingan Keberhasialan Deteksi Roda Empat Dengan Roda Dua B. Saran 1. Pada saat pengambilan, harus diambil dari jarak ± 5 meter dari traffic light dengan ketinggian ± 4 meter dari tanah dan usahakan agar kamera tidak bergerak. 2. Perlu dikembangkan teknik shadow removal pada untuk memisahkan objek dengan bayangannya terutama pada saat pagi dan sore hari. 3. Sebaiknya tidak mengimplementasikan sistem pada keadaan yang banyak noise, karena akan menyebabkan kesalahan deteksi semakin besar. 4. Pada saat melakukan inisialisasi harus dipilih jenis mana yang menjadi prioritas deteksi, motor atau mobil. Karena dapat mempengaruhi ketepatan deteksi oleh sistem. 5 V. REFERENSI Gambar 8. Grafik Perbandingan Kesalahan Deteksi Roda Empat Dengan Roda Dua IV. PENUTUP A. Kesimpulan Dari hasil pengujian dan analisa dapat disimpulkan : 1. Bayangan dari mempengaruhi proses deteksi oleh sistem. Semakin banyak bayangan yang muncul pada area ROI, maka kesalahan deteksi oleh sistem semakin besar. 2. Sistem cukup baik mendeteksi yang berukuran besar seperti mobil, sedangkan pada deteksi yang berukuran kecil seperti motor, sistem menghasilkan banyak kesalahan deteksi dikarenakan noise yang muncul dapat dianggap sebagai objek oleh sistem 3. Penelitian ini menghasilkan pendeteksian pelanggaran dengan tingkat keberhasilan rata-rata untuk mobil 90,3% dan 47,7% untuk motor pada siang hari, 8,3% untuk mobil dan 59,66 % untuk motor pada sore hari, dan 62,5% untuk mobil dan 46,19 % untuk motor pada malam. Persentase kesalahan rata-rata dari sistem yaitu 11,36 % untuk mobil dan 64,5 % untuk motor pada siang, 89,6 % untuk mobil dan 54,28 % untuk motor pada sore, dan 37,7 % untuk mobil dan 65,7 untuk motor pada malam. [1] Musa S, Muhammad., Modul Penghitung Kendaraan Menggunakan Substraction dengan Hasil Rekonstruksi, Tugas Akhir Jurusan Teknik Elektro ITS, 2011 [2] Permana, Indra, Pemantauan Kondisi Lalu Lintas Menggunakan Smart Visualisation System, Tugas Akhir Jurusan Teknik Elektro ITS, 2009 [3] Undang-Undang Lalu Lintas No.22 Tahun [4] Muhtadin., Alma arif, Tommy., Gita, Dias Natawan., Recontruction Pada Intelligent Transportation System Kota Surabaya, SITIA, [5] Heidstra, Jelle., Goldenbeld, Charles., Makinen, Tapani., Nilsson, Goran., Sagberg, Fridulv., New Concepts in Automatic Enforcement, Technical Research Centre of Finland (VTT), 2000 [6] Blackburn, R.R., Gilbert, D.T., Photographic Enforcement of Traffic Laws, National Cooperative Highway Research Program, Synthesis of Highway Practice 219. Washington DC, National Academy Press, 1995 [7] Kedmi, S., Langer, D., Marom-Integrated Speed And Headway Enforcement, Traffic Technology International, ,1996 [8] Rodriguez, M., Marzan, L. P., EVA: Camera-Based Vehicle Detection And Tracking, Traffic Technology International, , 1995
Penghitung Kendaraan Menggunakan Background Substraction dengan Background Hasil Rekonstruksi
Penghitung Kendaraan Menggunakan Substraction dengan Hasil Rekonstruksi Mohammad Musa Sanjaya #1, Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. *2, Muhtadin,ST.,MT #3 Jurusan Teknik Elektro, ITS Surabaya 1 musopotamia@gmail.com
Lebih terperinciTraffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel
1 Traffic IP Camera untuk Menghitung Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Luasan Piksel Andi Muhammad Ali Mahdi Akbar, Arief Kurniawan, Ahmad Zaini Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Industri Institut
Lebih terperinciIP TRAFFIC CAMERA PADA PERSIMPANGAN JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE LUASAN PIKSEL
IP TRAFFIC CAMERA PADA PERSIMPANGAN JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE LUASAN PIKSEL OLEH : ANDI MUHAMMAD ALI MAHDI AKBAR Pembimbing 1: Arief Kurniawan, ST., MT Pembimbing 2: Ahmad Zaini, ST., M.Sc. Page 1
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pesatnya perkembangan teknologi saat ini menjadi umpan bagi para ahli untuk mencetuskan terobosan-terobosan baru berbasis teknologi canggih. Terobosan ini diciptakan
Lebih terperinciAnalisis Perbandingan Algoritma Optical Flow dan Background Estimation untuk Pendeteksian Objek pada Video
Analisis Perbandingan Algoritma Optical Flow dan Background Estimation untuk Pendeteksian Objek pada Video Ety Sutanty dan Ari Rosemala Jurusan Sistem Informasi, Universitas Gunadarma Depok, Indonesia
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM. Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Pada dewasa sekarang ini sangat banyak terdapat sistem dimana sistem tersebut sudah terintegrasi dengan komputer, dengan terintegrasinya sistem tersebut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Indonesia merupakan negara berkembang yang memiliki jumlah penduduk yang cukup banyak. Menurut hasil sensus penduduk tahun 2010 yang dikeluarkan
Lebih terperinciPEMANFAATAN KAMERA CCTV SEBAGAI ALAT BANTU TRAFFIC SURVEY BIDANG : TRAFFIC ENGINEERING. Ressi Dyah Adriani NPP
PEMANFAATAN KAMERA CCTV SEBAGAI ALAT BANTU TRAFFIC SURVEY BIDANG : TRAFFIC ENGINEERING Ressi Dyah Adriani NPP 10529 ressi.adriani@jasamarga.co.id ABSTRAK Data kepadatan lalu-lintas merupakan kebutuhan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. metode yang digunakan sebagai pengawasan kendaraan yang menggunakan pengenalan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Automatic Number Plate Recognition Automatic Number Plate Recognition atau yang disingkat dengan ANPR adalah metode yang digunakan sebagai pengawasan kendaraan yang menggunakan
Lebih terperinciPengembangan Prototype Sistem Untuk Manajemen Lahan Parkir Dengan Jaringan Sensor Kamera Nirkabel
Pengembangan Prototype Sistem Untuk Manajemen Lahan Parkir Dengan Jaringan Sensor Kamera Nirkabel ALDELLA PUTRA A. NRP 070006 Bidang Studi Telekomunikasi Multimedia Jurusan Teknik Elektro-FTI, Institut
Lebih terperinciDETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL
DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL Muhammad Affandes* 1, Afdi Ramadani 2 1,2 Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Kontak Person : Muhammad
Lebih terperinciOTOMASI PEMISAH BUAH TOMAT BERDASARKAN UKURAN DAN WARNA MENGGUNAKAN WEBCAM SEBAGAI SENSOR
Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Aplikasinya SNIKA 2008 27/11/2008 OTOMASI PEMISAH BUAH TOMAT BERDASARKAN UKURAN DAN WARNA MENGGUNAKAN WEBCAM SEBAGAI SENSOR Thiang, Leonardus Indrotanoto Jurusan Teknik
Lebih terperinciANALISA ALGORITMA PENGHITUNG KENDARAAN RODA EMPAT DALAM KONDISI SIANG DAN MALAM HARI DENGAN METODE FRAME INTERSECTION
ANALISA ALGORITMA PENGHITUNG KENDARAAN RODA EMPAT DALAM KONDISI SIANG DAN MALAM HARI DENGAN METODE FRAME INTERSECTION Brillian Bagus Pakerti Utama 1), Ratri Dwi Atmaja 2), Azizah 3) 1),2),3) S1 Teknik
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM. Perancangan sistem dimulai dari penempatan posisi kamera dengan posisi yang
23 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Deskripsi Sistem Perancangan sistem dimulai dari penempatan posisi kamera dengan posisi yang sesuai kemudian dihubungkan dengan komputer yang akan mengolah gambar seperti
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Penghitung Laju dan Klasifikasi Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra
Rancang Bangun Sistem Penghitung Laju dan Klasifikasi Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra M Agus Taksiono, Dr. Ronny Mardiyanto, ST., MT.dan Ir. Joko Purwanto M.Eng, Ph.d Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciAnalisis Perbandingan Algoritma Optical Flow dan Background Estimation untuk Pendeteksian Objek pada Video
Analisis Perbandingan Algoritma Optical Flow dan Background Estimation untuk Pendeteksian Objek pada Video 1 Ety Sutanty, 2 Ari Rosemala 1,2 Universitas Gunadarma, Jurusan Sistem Informasi, Depok, Indonesia
Lebih terperinciAPLIKASI PENGATURAN TRAFFIC LIGHT DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO BERDASARKAN TINGKAT KEPADATAN KENDARAAN
APLIKASI PENGATURAN TRAFFIC LIGHT DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO BERDASARKAN TINGKAT KEPADATAN KENDARAAN Anita T. Kurniawati 1) dan Tutuk Indriyani 2) Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari semakin banyak masalah yang terjadi seiring meningkatnya populasi di daerah perkotaan, akibatnya lalu lintas menjadi lebih padat karena
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Rancang Bangun Sistem Pemantau Ruangan Berbasis Multi Kamera untuk Smartphone Android pada Jaringan Pikonet yang Adaptif terhadap Perubahan Situasi Ruangan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari
48 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini mulai dilaksanakan pada bulan September 2011 s/d bulan Februari 2012. Pembuatan dan pengambilan data dilaksanakan di Laboratorium
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN SISTEM. koordinat pada tiap-tiap area, akses pixel, contrast streching, histogram. yang
BAB IV PENGUJIAN SISTEM Sistem yang di ujicoba merupakan dari hasil program yang telah selesai dibuat. Dimulai dari pengambilan citra dari WebCam, pengolahan citra yang dimulai dengan update citra kondisi
Lebih terperinciPerancangan dan Pengujian Piranti Pemantauan Visual untuk Menentukan Volume Lalu Lintas
54 Jurnal Rekayasa Elektrika Vol. 12, No. 2, Agustus 2016, hal. 54-59 Perancangan dan Pengujian Piranti Pemantauan Visual untuk Menentukan Volume Lalu Lintas Alfina 1, Yuwaldi Away 1, dan Muhammad Isya
Lebih terperinciPengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter. Roslyn Yuniar Amrullah
Pengenalan Benda di Jalan Raya dengan Metode Kalman Filter Roslyn Yuniar Amrullah 7406040026 Abstrak Computer Vision merupakan disiplin ilmu perpanjangan dari pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan.
Lebih terperinciSistem Pengukur Kecepatan Kendaraan Berbasis Pengolahan Video
IJEIS, Vol.5, No.2, October 2015, pp. 177~186 ISSN: 2088-3714 177 Sistem Pengukur Kecepatan Kendaraan Berbasis Pengolahan Video Satrio Sani Sadewo* 1, Raden Sumiharto 2, Ika Candradewi 3 1 Prodi Elektronika
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IMAGE PROCESSING
PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ALAT PELINDUNG DIRI MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IMAGE PROCESSING 1 Rucitra Danny Anindita dan Arief Rahman Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
Lebih terperinciKOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL
KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL Rudy Adipranata Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131, Surabaya. Telp. (031) 8439040
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Peningkatan yang pesat dalam jumlah kendaraan dikota besar memiliki dampak terhadap kebutuhan parkir di tempat-tempat umum seperti di rumah sakit, kantor, pusat perbelanjaan,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pesatnya perkembangan teknologi saat ini menjadi umpan bagi para ahli untuk mencetuskan terobosan-terobosan baru berbasis teknologi canggih. Terobosan ini diciptakan
Lebih terperinciSistem Pendeteksi Aktivitas Kendaraan Pada Area Parkir Dengan Jaringan Multi-Camera
Sistem Pendeteksi Aktivitas Kendaraan Pada Area Parkir Dengan Jaringan Multi-Camera DODI WAHYU B NRP 2206100020 Bidang Studi Telekomunikasi Multimedia Jurusan Teknik Elektro-FTI, Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pengaturan lampu lalu lintas di Indonesia masih bersifat kaku dan tidak
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kemacetan merupakan masalah klasik yang sampai saat ini belum ditemukan solusi yang tepat. Hal ini disebabkan karena kemacetan lalu lintas dipengaruhi banyak faktor,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Dewasa ini, lahan parkir menjadi kebutuhan utama pengguna kendaraan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini, lahan parkir menjadi kebutuhan utama pengguna kendaraan, terutama di kota-kota besar. Pada tempat-tempat yang ramai dikunjungi, untuk memudahkan dokumentasi
Lebih terperinciSistem Moving Detection dan Image Stabilizer pada Sistem Pengaman Lingkungan Menggunakan Kamera
Sistem Moving Detection dan Image Stabilizer pada Sistem Pengaman Lingkungan Menggunakan Kamera Zahir arsya #1, Eru Puspita #2, Ronny Susetyoko #3 # Jurusan Teknik Elektronika, Politeknik Elektronika Negeri
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Bambang Hermanto¹, Koredianto Usman², Iwan Iwut Tirtoasmoro³
Lebih terperinciKONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR
KONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR Thiang, Felix Pasila, Agus Widian Electrical Engineering Department, Petra Christian University 121-131 Siwalankerto,
Lebih terperinciSistem Pendeteksi Kendaraan Pada Tempat Parkir Menggunakan Kamera Iwan Kurniawan
Sistem Pendeteksi Kendaraan Pada Tempat Parkir Menggunakan Kamera Iwan Kurniawan 1.02.00.119 Pembimbing 1: Yeffry Handoko Putra, MT Pembimbing 2: Sri Nurhayati, MT Latar Belakang Masalah Berkembangnya
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER Dalam analisis dan perancangan sistem program aplikasi ini, disajikan mengenai analisis kebutuhan sistem yang digunakan, diagram
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu bagian yang wajib dimiliki oleh kendaraan bermotor resmi di Indonesia adalah bagian plat nomor. Plat nomor ini memberi informasi tentang dari mana asal wilayah
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sistem parkir khususnya untuk parkir mobil di tempat-tempat pusat perbelanjaan di Indonesia pada umumnya sudah menerapkan sistem otomatis. Setiap mobil yang
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENGENALAN OBJEK VISUAL UNTUK PENGAMANAN DAN PEMANTAUAN FASILITAS PLTA
PERANCANGAN SISTEM PENGENALAN OBJEK VISUAL UNTUK PENGAMANAN DAN PEMANTAUAN FASILITAS PLTA Oleh : Abdillah Triningtyas 2209106060 Dosen Pembimbing : Dr. Ir. Achmad Affandi, DEA Dr. Ir. Wirawan, DEA LATAR
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Model Pengembangan Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi fitur yang terdapat pada karakter citra digital menggunakan metode diagonal
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG PERMASALAHAN Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks, tetapi sangat dapat diandalkan. Sistem ini memberikan sarana pengenalan obyek yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. upaya yang terbuang hanya untuk melakukan proses monitoring. Saat ini, teknologi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Monitoring merupakan suatu aktivitas yang bertujuan untuk memantau atau mengamati sesuatu. Kebanyakan kendala dan keterbatasan dalam melakukan monitoring terhadap objek
Lebih terperinciTRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION
TRACKING OBJECT MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING BERBASIS STEREO VISION Indra Pramana, M Zen Hadi Samsono, Setiawardhana Jurusan Telekomunkasi - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dari masing-masing arah untuk berjalan secara bergantian. Kemajuan ilmu pengetahuan dari tahun ke tahun terus berkembang dan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Lampu lalu lintas adalah lampu yang digunakan untuk mengatur kelancaran lalu lintas di suatu persimpangan jalan dengan cara memberi kesempatan pengguna jalan dari masing-masing
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Jalan sebagai prasarana lalu-lintas atau angkutan, memiliki fungsi untuk mendukung kelancaran arus barang, jasa, serta aktivitas masyarakat. Namun
Lebih terperinciSIMULASI DAN ANALISIS SISTEM SMART TRAFFIC LIGHT BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN METODE DETEKSI TEPI DAN SEGMENTASI
SIMULASI DAN ANALISIS SISTEM SMART TRAFFIC LIGHT BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN METODE DETEKSI TEPI DAN SEGMENTASI Simulation and Analysis of System Smart Traffic Light Based on Digital Image
Lebih terperinciPendeteksian Arah Jalan pada Gps Googlemaps sebagai Navigasi Mobil Tanpa Pengemudi
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) F 201 Pendeteksian Arah Jalan pada Gps Googlemaps sebagai Navigasi Mobil Tanpa Pengemudi Hendijanto Dian Pradikta dan Arif Wahyudi
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN SISTEM. mendeteksi tempat parkir yang telah selesai dibuat. Dimulai dari pengambilan
BAB IV PENGUJIAN SISTEM Pengujian sistem yang dilakukan merupakan pengujian terhadap program mendeteksi tempat parkir yang telah selesai dibuat. Dimulai dari pengambilan citra dari webcam, pengolahan citra
Lebih terperinciPENGHITUNG JUMLAH MOBIL MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN INPUT VIDEO DIGITAL
PENGHITUNG JUMLAH MOBIL MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN INPUT VIDEO DIGITAL Mawaddah Aynurrohmah, Andi Sunyoto STMIK AMIKOM Yogyakarta email : andi@amikom.ac.id Abstraksi Perkembangan teknologi
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Fenomena masyarakat dalam berlalu lintas terutama mengerti dan menaati rambu lalu lintas sekarang ini semakin berkurang, karena hal inilah banyak sekali kecelakaan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menjawab segala permasalahan yang ada dalam penelitian ini.
BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan bahan yang digunakan dalam membantu menyelesaikan permasalahan, dan juga langkah-langkah yang dilakukan dalam menjawab segala permasalahan yang ada
Lebih terperinciIDENTIFIKASI DAN TRACKING OBJEK BERBASIS IMAGE PROCESSING SECARA REAL TIME
IDENTIFIKASI DAN TRACKING OBJEK BERBASIS IMAGE PROCESSING SECARA REAL TIME Hendy Mulyawan, M Zen Hadi Samsono, Setiawardhana Jurusan Telekomunkasi - Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi
Lebih terperinciPERANCANGAN PENGATURAN SISTEM TRAFFIC LIGHT DENGAN WEBCAM DINAMIS (PENGUKURAN KEPADATAN DENGAN CITRA DIGITAL) TUGAS AHIR OLEH : Samuel Christian
PERANCANGAN PENGATURAN SISTEM TRAFFIC LIGHT DENGAN WEBCAM DINAMIS (PENGUKURAN KEPADATAN DENGAN CITRA DIGITAL) TUGAS AHIR OLEH : Samuel Christian 05.50.0020 PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNOLOGI
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Akhir akhir ini teknologi yang berbasis " Sound and Video Capture Device " telah banyak berkembang. Para ilmuwan ataupun perusahaan yang bergerak di bidang IT memanfaatkan
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis 3.1.1 Permasalahan Pemanfaatan Augmented Reality pada umumnya berfokus pada kemampuan visualnya, yaitu berupa bentuk tiga dimensi, lingkungan tiga dimensi, animasi,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Dalam tugas akhir ini penguji melakukan pengujian dari judul tugas akhir sebelumnya, yang dilakukan oleh Isana Mahardika. dalam tugas akhir tersebut membahas pendeteksian tempat
Lebih terperinciPengenalan Plat Nomor Mobil Menggunakan Metode Learning Vector Quantization
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 3, Maret 2018, hlm. 1313-1317 http://j-ptiik.ub.ac.id Pengenalan Plat Nomor Mobil Menggunakan Metode Learning Vector
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM KONTROL LAMPU LALU LINTAS OTOMATIS BERBASIS LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN SENSOR KAMERA
Seminar Tugas Akhir PERANCANGAN SISTEM KONTROL LAMPU LALU LINTAS OTOMATIS BERBASIS LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN SENSOR KAMERA Oleh : Andri Kuncoro NRP. 2406100042 Dosen Pembimbing : Ir. Moch. Ilyas Hs. NIP.194909191979031002
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. tracking obyek. Pada penelitian tugas akhir ini, terdapat obyek berupa bola. Gambar 3.1. Blok Diagram Penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam pengerjaan Tugas Akhir ini adalah studi literatur, pembuatan program serta melakukan deteksi dan tracking obyek. Pada
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital
4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Bab ini berisi tentang teori yang mendasari penelitian ini. Terdapat beberapa dasar teori yang digunakan dan akan diuraikan sebagai berikut. 2.1.1 Citra Digital
Lebih terperinciUJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL ABSTRAK
UJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL I Gusti Ngurah Suryantara, Felix, Ricco Kristianto gusti@bundamulia.ac.id Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia ABSTRAK Beberapa
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Perancangan Perancangan sistem didasarkan pada teknologi computer vision yang menjadi salah satu faktor penunjang dalam perkembangan dunia pengetahuan dan teknologi,
Lebih terperinciWEBSITE PERANCANGAN SCRAPBOOK DENGAN PEMOTONGAN GAMBAR OTOMATIS
WEBSITE PERANCANGAN SCRAPBOOK DENGAN PEMOTONGAN GAMBAR OTOMATIS C. Pickerling Teknik Informatika,Sekolah Tinggi Teknik Surabaya e-mail: pickerling@stts.edu ABSTRAK Scrapbook merupakan salah satu kegemaran
Lebih terperinciANALISIS PELACAKAN OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND ESTIMATION PADA KAMERA DIAM DAN BERGERAK (Hasil Penelitian)
ANALISIS PELACAKAN OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND ESTIMATION PADA KAMERA DIAM DAN BERGERAK ( Penelitian) Oleh : Wahyu Supriyatin 1, Yeniwarti Rafsyam 2, Jonifan 3 1,3 Universitas Gunadarma Jakarta, Jalan
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Dalam bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan pembuatan sistem aplikasi yang digunakan sebagai user interface untuk menangkap citra ikan, mengolahnya dan menampilkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Segmentasi citra (image segmentation) merupakan langkah awal pada proses analisa citra yang bertujuan untuk mengambil informasi yang terdapat di dalam suatu citra.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah menjelaskan seluruh kegiatan selama berlangsungnya penelitian untuk menghasilkan informasi yang lebih akurat sesuai dengan permasalahan yang akan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada masa modern ini masih banyak terdapat kenakalan remaja di tengahtengah masyarakat khususnya masyarakat di daerah perkotaan. Kenakalan remaja meliputi semua perilaku
Lebih terperinciDETEKSI KEPADATAN DAN PEMBAGIAN WAKTU PADA SIMULASI LAMPU LALU LINTAS DI PERSIMPANGAN Lusi Risky Faradila 1*, Yanita Fibriliyanti 2*, Nasron 1
DETEKS KEAN DAN PEMBAGAN WAKTU PADA SMULAS LAMPU LALU LNTAS D PERSMPANGAN Lusi Risky Faradila 1*, Yanita Fibriliyanti 2*, Nasron 1 1 Jurusan Teknik Elektro Program Studi Teknik Telekomunikasi DV, Politeknik
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Traffic Light adalah suatu lampu indikator pemberi sinyal yang di tempatkan di
1 PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Traffic Light adalah suatu lampu indikator pemberi sinyal yang di tempatkan di persimpangan jalan, atau lokasi-lokasi lain untuk menunjukkan keadaan aman agar mengendarai
Lebih terperinciMONITORING RUANGAN DENGAN MENGGUNAKAN DUA CAMERA BERBASIS PEMROGRAMAN DELPHI
MONITORING RUANGAN DENGAN MENGGUNAKAN DUA CAMERA BERBASIS PEMROGRAMAN DELPHI TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Tugas dan Syarat-syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik pada Fakultas Teknik Jurusan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Negara Indonesia dikenal sebagai negara agraris sejak dulu karena kekayaan alam dan keanekaragaman hayati yang dimilikinya. Semua dunia pun mengakui itu hingga bangsa-bangsa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. mempengaruhi aktivitas sehari- hari. Kebutuhan akan rasa aman merupakan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Manusia hidup tidak terlepas dari berbagai macam kebutuhan dasar, diantaranya kebutuhan untuk makan dan minum, kebutuhan akan status social, aktualisasi diri
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. harus dapat dikendalikan atau dikontrol dengan semudah mungkin untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan dan kebutuhan teknologi yang sangat pesat pada sekarang ini sangat dibutuhkan, terutama untuk mengendalikan sebuah lampu lalu lintas pada persimpangan
Lebih terperinciSISTEM IDENTIFIKASI POSISI PELAT NOMOR KENDARAAN SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN HOUGH TRANSFORM
SISTEM IDENTIFIKASI POSISI PELAT NOMOR KENDARAAN SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN HOUGH TRANSFORM Billy Buana Putra NRP : 1122055 Email : billy_buana@yahoo.com ABSTRAK Pengenalan pelat nomor kendaraan secara
Lebih terperinciDETEKSI MARKA JALAN DAN ESTIMASI POSISI MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION HOUGH TRANSFORM
DETEKSI MARKA JALAN DAN ESTIMASI POSISI MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION HOUGH TRANSFORM Charles Edison Chandra; Herland Jufry; Sofyan Tan Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, Binus University
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENGKLASIFIKASI GOLONGAN KENDARAAN DENGAN METODE PARAMETER DASAR GEOMETRIK
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 115 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENGKLASIFIKASI GOLONGAN KENDARAAN DENGAN METODE PARAMETER DASAR GEOMETRIK (IMAGE PROCESSING
Lebih terperinci2015 PENGGUNAAN ALGORITMA FAST CONNECTIVE HOUGH TRANSFORM DAN ANALISIS HISTOGRAM UNTUK MENENTUKAN LOKASI PLAT NOMOR
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Sistem pengawasan menggunakan kamera merupakan salah satu aplikasi praktis dari perkembangan teknologi yang dapat membantu permasalahan seharihari. Dengan sistem pengawasan
Lebih terperinciMENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 MENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING Muahamd Syukur¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Koredianto Usman³
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI ALAT Perhitungan benih ikan dengan image processing didasarkan pada luas citra benih ikan. Pengambilan citra menggunakan sebuah alat berupa wadah yang terdapat kamera
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Closed Circuit Television (CCTV) adalah sistem pengawasan elektronik yang menggunakan kamera video, yang terhubung dengan sirkuit tertutup untuk menangkap, mengumpulkan,
Lebih terperinciBab III Perangkat Pengujian
Bab III Perangkat Pengujian Persoalan utama dalam tugas akhir ini adalah bagaimana mengimplementasikan metode pengukuran jarak menggunakan pengolahan citra tunggal dengan bantuan laser pointer dalam suatu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang. Saat ini kehidupan manusia tidak lepas dari transportasi, manusia selalu
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Saat ini kehidupan manusia tidak lepas dari transportasi, manusia selalu berpindahpindah dari satu tempat ke tempat yang lain. Karena hal tersebut semua manusia membutuhkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan di bidang transportasi berkembang dengan cepat. Akan tetapi, perkembangan di bidang transportasi tidak diimbangi dengan peningkatan kualitas dan kuantitas
Lebih terperinciPengenalan Plat Nomor Berdasarkan Klasikasi K-Nearest Neighbor (KNN)
Pengenalan Plat Nomor Berdasarkan Klasikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Iman Ilmawan Muharam Manajemen Sistem Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat ilmawan@sta.gunadarma.ac.id
Lebih terperinciAPLIKASI WEBCAM UNTUK MENJEJAK PERGERAKAN MANUSIA DI DALAM RUANGAN
APLIKASI WEBCAM UNTUK MENJEJAK PERGERAKAN MANUSIA DI DALAM RUANGAN Kuncoro Adi D, Lukas B. Setyawan, F. Dalu Setiaji APLIKASI WEBCAM UNTUK MENJEJAK PERGERAKAN MANUSIA DI DALAM RUANGAN Kuncoro Adi D 1,
Lebih terperinciPengenalan Plat Nomor Kendaraan Secara Otomatis Untuk Pelanggaran Lalu Lintas
Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Secara Otomatis Untuk Pelanggaran Lalu Lintas. Riza Prasetya Wicaksana Teknik Komputer dan Telematika Jurusan Teknik Elektro Insitut Teknologi Sepuluh Nopember Suarabaya
Lebih terperinciRestorasi Citra Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Super Resolusi pada Sistem Pelanggaran Lampu Merah
Restorasi Citra Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Super Resolusi pada Sistem Pelanggaran Lampu Merah Bayu Setyo Prayugi Teknik Komputer dan Telematika Jurusan Teknik Elektro Insitut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENDETEKSIAN OBJEK MENGGUNAKAN METODE YCBCR PADA ROBOWAITER DRU99RWE4-V13
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENDETEKSIAN OBJEK MENGGUNAKAN METODE YCBCR PADA ROBOWAITER DRU99RWE4-V13 Ferry Ebitnaser 1, Taufiq Nuzwir Nizar 2, John Adler 3 1,2,3 Jurusan Teknik Komputer Unikom,
Lebih terperinciDETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ. Muhammad Imron Rosadi 1
DETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ Muhammad Imron Rosadi 1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan Purwosari 67162 Pasuruan Jawa Timur 1 Email : Imron_uyp@yahoo.com ABSTRAK
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Diagram Blok Sistem ini terdiri dari 2 blok utama yaitu blok proses pelatihan dan proses pengenalan. Blok proses pelatihan terdiri dari webcam dan perangkat lunak yang memproses
Lebih terperinciIntellegence Vehicle Counting Menggunakan Metode Combination Value Saturation Pada Video Lalu Lintas
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 6, Juni 2018, hlm. 2192-2199 http://j-ptiik.ub.ac.id Intellegence Vehicle Counting Menggunakan Metode Combination
Lebih terperinciSIMULASI DAN ANALISIS SISTEM PENGHITUNG KEPADATAN LALU LINTAS DAN KLASIFIKASI KENDARAAN BERBASIS WEBCAM DENGAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION
SIMULASI DAN ANALISIS SISTEM PENGHITUNG KEPADATAN LALU LINTAS DAN KLASIFIKASI KENDARAAN BERBASIS WEBCAM DENGAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION SIMULATION AND ANALYSIS SYSTEM COUNTERS TRAFFIC DENSITY AND
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tingginya angka kecelakaan lalu lintas di jalan mengakibatkan jumlah korban meninggal dari tahun ke tahun selalu meningkat, kematian di jalan raya seakan menjadi sebuah
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI MONITORING IP KAMERA MENGGUNAKAN PROTOKOL RTSP PADA MOBILE PHONE
ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI MONITORING IP KAMERA MENGGUNAKAN PROTOKOL RTSP PADA MOBILE PHONE PENDAHULUAN Keamanan pada saat ini menjadi hal yang penting. Berbagai cara dilakukan untuk meningkatkan
Lebih terperinciSIMULASI MONITORING OBJEK YANG MASUK DAN KELUAR UNTUK MENGONTROL KETERSEDIAAN LAHAN MENGGUNAKAN VIDEO PROCESSING
SIMULASI MONITORING OBJEK YANG MASUK DAN KELUAR UNTUK MENGONTROL KETERSEDIAAN LAHAN MENGGUNAKAN VIDEO PROCESSING MONITORING SIMULATION OF INCOMING AND OUTGOING OBJECT TO CONTROL FIELD AVAILABILITY WITH
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Permasalahan Tahapan analisis terhadap suatu sistem dilakukan sebelum masuk ke tahapan perancangan. Tujuan dilakukannya analisis terhadap suatu sistem
Lebih terperinciVOLT. Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro. Journal homepage: jurnal.untirta.ac.id/index.php/volt Vol. 1, No. 1, Oktober 2016, 61-66
P-ISSN: 2528-5688 E-ISSN: 2528-5696 VOLT Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro Journal homepage: jurnal.untirta.ac.id/index.php/volt Vol. 1, No. 1, Oktober 2016, 61-66 TRAFFIC MONITORING : SISTEM PENGHITUNG
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. pelajar sekaligus kota wisata. Identitas sebagai kota pelajar tercermin dari
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang DIY (Daerah Istimewa Yogyakarta) mempunyai identitas sebagai kota pelajar sekaligus kota wisata. Identitas sebagai kota pelajar tercermin dari banyaknya institusi perguruan
Lebih terperinci