APLIKASI PENGHITUNG JUMLAH ORANG BERBASIS WEBCAM DENGAN ANALISIS MULTI CENTROID

Transkripsi

1 Powered by TCPDF ( Tugas Akhir APLIKASI PENGHITUNG JUMLAH ORANG BERBASIS WEBCAM DENGAN ANALISIS MULTI CENTROID Anggun Gita Puspika¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Eko Susatio³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak Sistem penghitungan jumlah orang yang mengunjungi suatu tempat umum yang ada sekarang ini pada umumnya didapat secara manual. Namun, faktor manusia yang memiliki penglihatan yang kurang awas bisa menimbulkan kesalahan dalam penghitungan jumlah pengunjung. Penggunaan sensor dalam ruangan untuk penghitungan secara otomatis bisa dilakukan, namun memerlukan biaya yang relatif lebih mahal. Solusi dari permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan alat bantu webcam untuk memperoleh otomatisasi sistem penghitungan jumlah pengunjung dengan biaya yang relatif murah. Tugas Akhir ini meneliti salah satu aplikasi dari sistem deteksi gerakan menggunakan webcam untuk menghitung jumlah orang yang melewati area di depan pintu masuk baik yang bergerak masuk atau keluar dari pintu tersebut. Metode yang digunakan adalah background subtraction untuk mendeteksi adanya pergerakan dengan menggunakan webcam yang dipasang di atas pintu masuk menghadap ke bawah. Frame background ditentukan menggunakan metode frame averaging yang mengambil frame rata-rata dari beberapa jumlah frame waktu awal kemudian diselisihkan dengan frame berikutnya. Nilai selisih frame yang diperoleh kemudian diseleksi dengan proses thresholding kemudian melakukan tracking arah pergerakan centroid. Sedangkan keluaran dari simulasi berupa jumlah orang yang masuk dan keluar sehingga diketahui jumlah orang yang lewat dan yang ada dalam tempat tersebut. Setelah diimplementasikan, kehandalan sistem diuji coba dengan mensimulasikan pada kondisi lapangan. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem mampu menghitung jumlah orang dengan tingkat akurasi sebesar 98.5% pada threshold 60, ukuran median filter 7x7, ukuran strel 7 dan pada threshold 70, ukuran media filter 5x5, ukuran strel 7 pada waktu pengamatan pagi hari. Kata Kunci : Kata kunci : video digital, frame averaging, centroid, deteksi gerakan, people Abstract System of counting the number of visitors of public places at this time is generally obtained manually. However, the human factor has a vision that is less alert can cause errors in counting the number of visitors. Another way is to use sensors in the room to count automatically, but require a more expensive cost. The solution to these problems is to use a webcam tool to obtain an automatic system of counting the number of visitors with a cheaper cost. This final one examines the application of motion detection system using a webcam to count the number of people passing through the area at the front entrance of either moving into or out of doors. The method used is the background subtraction to detect any movement by using a webcam mounted above the entrance door facing down. Frame background is determined using the frame averaging method that takes an average frame of some amount of the initial time frame then diselisihkan the next frame. Frame difference value was then selected by thresholding and then do the tracking direction of the centroid. While the output of the simulation is the number of people in and out so that is known number of people who pass by and stay in that place. The system reliability was tested by simulating the field conditions. The test results show that the system is able to identify the moving object is a human with 98.5% accuracy, using a threshold of 60, 7x7 median filter size, 7 strel size and at 70 of threshold, 5x5 median filter size, 7 strel size at load time in the morning. Keywords : Keywords : digital video, frame averaging, centroid, motion detection, object

2 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sistem deteksi gerakan merupakan salah satu aplikasi yang paling sering digunakan dalam dunia computer vision. Video sebagai salah satu penerapan indra penglihatan pada mesin dapat diaplikasikan untuk menganalisa objek yang dilihatnya dengan suatu sistem deteksi gerakan. Salah satu contoh penerapan sistem deteksi gerakan adalah pada surveillance, yaitu proses mengamati perilaku orang, objek atau proses dalam sistem dengan mengharapkan ditemukannya kejadian tertentu pada sistem untuk tujuan keamanan atau kontrol sosial dengan menggunakan alat elektronik seperti CCTV. Teknologi deteksi gerakan dapat menggunakan citra begerak (video) dan menganalisisnya menggunakan metode tertentu untuk mendapatkan informasi seperti mengetahui posisi, adanya pergerakan, dan arah gerak tubuh manusia. Secara umum sistem deteksi gerakan bekerja dengan membandingkan antar frame dalam suatu gambar berurut atau video untuk mendapatkan informasi apakah dia terdapat gerakan atau tidak. Objek-objek yang terdeteksi tiap frame akan diasumsikan sebagai objek bergerak. Selanjutnya objek yang dianggap bergerak tersebut diolah lagi untuk mendapatkan hasil yang diinginkan yaitu berupa jumlah orang masuk dan keluar. Dalam tugas akhir ini akan mencoba mengolah dan menganalisa suatu objek bergerak yang dihasilkan agar sistem dapat mendata jumlah objek yang bergerak tersebut. Tugas akhir sebelumnya (4) (9) (12) berusaha mengimplementasikan monitoring pencatatan jumlah pengunjung pada suatu tempat dengan menggunakan webcam. Dari ketiga Tugas Akhir ini memiliki perbedaan dalam memilih metode untuk mendeteksi gerakan objek pada suatu ruangan lalu menghitung berdasarkan jumlah objek yang masuk maupun yang keluar dari tempat tersebut. Namun, sistem hanya dapat menghitung apabila

3 objek yang bergerak masuk atau keluar adalah secara berurutan/satu persatu. Oleh karena itu, dalam Tugas Akhir ini dicoba mengolah dan menganalisa suatu objek bergerak dengan metode yang berbeda dari Tugas Akhir sebelumnya agar sistem dapat mendata jumlah objek yang bergerak lebih dari satu dalam suatu video dan dengan mengenali bahwa objek tersebut adalah manusia atau bukan manusia. 1.2 Perumusan Masalah Adapun perumusan masalah adalah sebagai berikut: a. Bagaimana sistem membedakan arah pergerakan objek bergerak apakah bergerak keatas (keluar) atau kebawah (masuk)? b. Bagaimana cara sistem dalam mengenali objek bergerak adalah manusia? c. Bagaimana pengaruh perubahan intensitas cahaya yang ada terhadap kinerja sistem? d. Bagaimana tingkat keberhasilan sistem dalam menganalisa dan mendata objek bergerak dalam video terhadap hasil perhitungan aktual? 1.3 Tujuan Penelitian Adapun tujuan diadakannya penelitian adalah sebagai berikut : a. Sistem mampu membedakan arah pergerakan objek bergerak apakah bergerak keatas atau kebawah. b. Sistem mampu menganalisa objek bergerak yang melewati pintu masuk dalam video adalah manusia dan memasukan pada perhitungan pengunjung bila yang dianalisa adalah manusia c. Mengetahui tingkat keberhasilan sistem dalam menganalisa dan mendata objek bergerak dalam video 1.4 Batasan Masalah Adapun batasan masalah penelitian adalah sebagai berikut : a. Pengunjung yang lewat berjalan dengan kecepatan berjalan normal b. Video diambil di dalam ruangan c. Background video diasumsikan tidak bergerak

4 d. Pendeteksian objek bergerak adalah manusia dengan menggunakan ciri fisis yaitu luas. e. Implementasi sistem menggunakan software MATLAB R2010a f. Menggunakan webcam Logitech C Metodologi Penelitian Metode yang digunakan selama melakukan penyusunan tugas akhir antara lain sebagai berikut: 1. Studi Literatur Studi literatur didapatkan dari buku referensi, jurnal ilmiah, internet, dan diskusi. Dilakukan untuk mengumpulkan konsep-konsep yang berguna dalam penyusunan Tugas Akhir ini. 2. Pengumpulan Data Pengumpulan data diperoleh dari pengamatan lapangan. Bertujuan untuk mendapatkan sample dari objek bergerak yang akan digunakan sebagai masukan dari sistem. 3. Perancangan Sistem Perancangan sistem akan menggunakan software MATLAB R2010a GUI yang bertujuan untuk memodelkan tampilan sistem yang diimplementasikan. 4. Implementasi Sistem Sistem yang sudah dirancang akan diimplementasikan dengan simulasi menggunakan software MATLAB R2010a GUI untuk perhitungan parameter-parameter yang akan dibutuhkan dalam penelitian. 5. Analisa Hasil Simulasi Pada tahap ini dilakukan analisa parameter-parameter kinerja sistem untuk berbagai kondisi yang disimulasikan dari data hasil yang telah dilakukan. 6. Mengambil Kesimpulan Setelah data dari hasil implementasi dianalisa, maka langkah terakhir adalah mengambil kesimpulan dari hasil analisa.

5 1.6 Sistematika Penulisan Untuk mempermudah penulisan maka penulis membagi sistematika penulisan ke dalam beberapa bab untuk membahas dan memenuhi pokok permasalahan dalam penulisan skripsi ini. Dalam penulisan Tugas Akhir ini penulis membagi penulisan tugas akhir dalam lima bab, yaitu : Bab I PENDAHULUAN Bab ini membahas latar belakang masalah, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan. Bab II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan tinjauan pustaka yang menguraikan tentang teori-teori yang mendukung dan mendasari penulisan Tugas Akhir ini, yaitu membahas konsep yang berkaitan dengan video processing, metode deteksi gerakan dan pelabelan. Bab III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI Bab ini menguraikan tentang model sistem dan blok diagram dalam proses perhitungan jumlah objek bergerak di dalam sistem. Pembuatan sistem dilakukan dengan menggunakan software Matlab MATLAB (R2010a) Bab IV HASIL DAN ANALISA Bab ini berisi tentang hasil implementasi aplikasi dan analisa hasil pengujian. Bab V PENUTUP Dalam bab ini terdapat kesimpulan yang di dapat dari pembahasan Bab IV serta saran-saran yang bermanfaat bagi pengembangan lebih lanjut.

6 BAB I PENDAHULUAN 1.2 Latar Belakang Masalah Video sebagai salah satu penerapan indra penglihatan pada mesin dapat diaplikasikan untuk menganalisa objek yang dilihatnya dengan suatu sistem deteksi gerakan. Salah satu contoh penerapan sistem deteksi gerakan adalah pada bidang surveillance, yaitu proses mengamati perilaku orang, objek atau proses dalam sistem dengan mengharapkan ditemukannya kejadian tertentu pada sistem untuk tujuan keamanan atau kontrol sosial dengan menggunakan alat elektronik seperti CCTV. Teknologi deteksi gerakan dapat menggunakan citra begerak (video) dan menganalisisnya menggunakan metode tertentu untuk mendapatkan informasi seperti mengetahui posisi, adanya pergerakan, dan arah gerak tubuh manusia. Secara umum sistem deteksi gerakan bekerja dengan membandingkan antar frame dalam suatu gambar berurut atau video untuk mendapatkan informasi apakah dia terdapat gerakan atau tidak. Objek-objek yang terdeteksi tiap frame akan diasumsikan sebagai objek bergerak. Selanjutnya objek yang dianggap bergerak tersebut diolah lagi untuk mendapatkan hasil yang diinginkan yaitu berupa jumlah orang masuk dan keluar. Dalam tugas akhir ini akan mencoba mengolah dan menganalisa suatu objek bergerak yang dihasilkan agar sistem dapat mendata jumlah objek yang bergerak tersebut. Tugas akhir sebelumnya (4) (9) (12) berusaha mengimplementasikan monitoring pencatatan jumlah pengunjung pada suatu tempat dengan menggunakan webcam. Dari ketiga Tugas Akhir ini memiliki perbedaan dalam memilih metode untuk mendeteksi gerakan objek pada suatu ruangan lalu menghitung berdasarkan jumlah objek yang masuk maupun yang keluar dari tempat tersebut. Namun, sistem hanya dapat menghitung apabila objek yang bergerak masuk atau keluar adalah secara berurutan/satu persatu.

7 Oleh karena itu, dalam Tugas Akhir ini dicoba mengolah dan menganalisa suatu objek bergerak dengan metode yang berbeda dari Tugas Akhir sebelumnya agar sistem dapat mendata jumlah objek yang bergerak lebih dari satu dalam suatu video dan dengan mengenali bahwa objek tersebut adalah manusia atau bukan manusia. 1.7 Perumusan Masalah Adapun perumusan masalah adalah sebagai berikut: e. Bagaimana sistem membedakan arah pergerakan objek bergerak apakah bergerak keatas (keluar) atau kebawah (masuk)? f. Bagaimana cara sistem dalam mengenali objek bergerak adalah manusia? g. Bagaimana pengaruh perubahan intensitas cahaya yang ada terhadap kinerja sistem? h. Bagaimana tingkat keberhasilan sistem dalam menganalisa dan mendata objek bergerak dalam video terhadap hasil perhitungan aktual? 1.8 Tujuan Penelitian Adapun tujuan diadakannya penelitian adalah sebagai berikut : d. Sistem mampu membedakan arah pergerakan objek bergerak apakah bergerak keatas atau kebawah. e. Sistem mampu menganalisa objek bergerak yang melewati pintu masuk dalam video adalah manusia dan memasukan pada perhitungan pengunjung bila yang dianalisa adalah manusia f. Mengetahui tingkat keberhasilan sistem dalam menganalisa dan mendata objek bergerak dalam video 1.9 Batasan Masalah Adapun batasan masalah penelitian adalah sebagai berikut : g. Pengunjung yang lewat berjalan dengan kecepatan berjalan normal h. Video diambil di dalam ruangan i. Background video diasumsikan tidak bergerak

8 j. Pendeteksian objek bergerak adalah manusia dengan menggunakan ciri fisis yaitu luas. k. Implementasi sistem menggunakan software MATLAB R2010a l. Menggunakan webcam Logitech C Metodologi Penelitian Metode yang digunakan selama melakukan penyusunan tugas akhir antara lain sebagai berikut: 7. Studi Literatur Studi literatur didapatkan dari buku referensi, jurnal ilmiah, internet, dan diskusi. Dilakukan untuk mengumpulkan konsep-konsep yang berguna dalam penyusunan Tugas Akhir ini. 8. Pengumpulan Data Pengumpulan data diperoleh dari pengamatan lapangan. Bertujuan untuk mendapatkan sample dari objek bergerak yang akan digunakan sebagai masukan dari sistem. 9. Perancangan Sistem Perancangan sistem akan menggunakan software MATLAB R2010a GUI yang bertujuan untuk memodelkan tampilan sistem yang diimplementasikan. 10. Implementasi Sistem Sistem yang sudah dirancang akan diimplementasikan dengan simulasi menggunakan software MATLAB R2010a GUI untuk perhitungan parameter-parameter yang akan dibutuhkan dalam penelitian. 11. Analisa Hasil Simulasi Pada tahap ini dilakukan analisa parameter-parameter kinerja sistem untuk berbagai kondisi yang disimulasikan dari data hasil yang telah dilakukan. 12. Mengambil Kesimpulan Setelah data dari hasil implementasi dianalisa, maka langkah terakhir adalah mengambil kesimpulan dari hasil analisa.

9 Powered by TCPDF ( Tugas Akhir Sistematika Penulisan Untuk mempermudah penulisan maka penulis membagi sistematika penulisan ke dalam beberapa bab untuk membahas dan memenuhi pokok permasalahan dalam penulisan skripsi ini. Dalam penulisan Tugas Akhir ini penulis membagi penulisan tugas akhir dalam lima bab, yaitu : Bab I PENDAHULUAN Bab ini membahas latar belakang masalah, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan. Bab II LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan tinjauan pustaka yang menguraikan tentang teori-teori yang mendukung dan mendasari penulisan Tugas Akhir ini, yaitu membahas konsep yang berkaitan dengan video processing, metode deteksi gerakan dan pelabelan. Bab III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI Bab ini menguraikan tentang model sistem dan blok diagram dalam proses perhitungan jumlah objek bergerak di dalam sistem. Pembuatan sistem dilakukan dengan menggunakan software Matlab MATLAB (R2010a) Bab IV HASIL DAN ANALISA Bab ini berisi tentang hasil implementasi aplikasi dan analisa hasil pengujian. Bab V PENUTUP Dalam bab ini terdapat kesimpulan yang di dapat dari pembahasan Bab IV serta saran-saran yang bermanfaat bagi pengembangan lebih lanjut.

10 BAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI Sistem dirancang dengan tujuan utama dapat mendeteksi gerakan objek yang bergerak dalam video secara otomatis, lalu melakukan analisis objek melalui ciri fisis sehingga dapat diketahui objek yang bergerak adalah manusia atau bukan, menentukan arah geraknya, dan pada akhirnya dapat menentukan jumlah objek yang lewat pada suatu pintu masuk dan jumlah objek yang berada pada tempat tersebut. 3.1 Pemodelan Sistem Mulai file video *.avi 320x240 pixel Pre-Processing Video Analisis Ciri Fisis & Deteksi Centroid Penentuan Arah Gerakan Penghitungan Jumlah Selesai Gambar 3.1 Diagram blok sistem utama

11 3.1.1 Pengambilan Video Video untuk masukan akan ditangkap menggunakan webcam yang diletakan di atas pintu menghadap kebawah dengan sudut 15 o dengan jenis webcam Logitech C110 beresolusi piksel. Format video yang diambil adalah *.wmv. Untuk simulasi, video diubah ke dalam format *.avi. Hal ini dikarenakan video dengan format AVI bisa digunakan pada software simulasi MATLAB di semua platform, baik Windows, Linux, maupun Mac Pre-processing Video *.avi 320x240 pixel frame RGB frame grayscale frame background _ Background Subtraction filtering Gambar 3.2 Diagram blok subsistem pre-processing Input dari subsistem ini adalah video dalam format *.avi berukuran piksel. Frame yang didapat berformat RGB (Red Green Blue). Selanjutnya untuk mempermudah pemrosesan frame RGB tersebut akan diubah kedalam frame grayscale. Frame background didapat dengan menggunakan metode frame averaging, yaitu dengan mengambil rata-rata frame sebelum pengoperasian aplikasi. Setelah frame background didapat lalu frame tersebut

12 Powered by TCPDF ( Tugas Akhir dikurangkan dan diabsolutkan dengan frame video yang telah di grayscale. Bila selisih yang didapat lebih besar dari nilai Threshold yang dimasukan, maka piksel akan bernilai 1 dan berwarna putih, sedangkan jika selisih lebih kecil dari nilai threshold yang dimasukkan, piksel tersebut akan bernilai 0 dan berwarna hitam. Kumpulan piksel putih yang bernilai 1 dianggap sebagai objek yang akan diteliti, sedangkaan piksel bernilai 0 dianggap sebagai background video. Lalu proses terakhir dari subsistem adalah filtering, yaitu menghilangkan perbedaanperbedaan kecil akibat pengaruh diluar sistem yang diamati sehingga meminimalisir adanya noise Analisis Ciri Fisis & Deteksi Centroid Penebalan dengan dilasi Labeling Pemilihan Luas Labeling Centroid Gambar 3.3 Diagram blok subsistem analisis cirri fisis dan deteksi centroid Masukan pada subsistem ini berupa image hitam putih yang didapat dari hasil Background Substraction yang telah difilter noisenya. Selanjutnya kumpulan piksel putih yang dianggap objek akan dibesarkan atau ditebalkan untuk mempermudah penentuan titik tengah atau Centroid nantinya. Penentuan luas maupun Centroid menggunakan metode labeling terlebih dahulu, dimana setiap objek yang berbeda akan diberi label sesuai dengan banyaknya pebedaan yang muncul.