IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

Transkripsi

1 Powered by TCPDF ( Tugas Akhir IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Bambang Hermanto¹, Koredianto Usman², Iwan Iwut Tirtoasmoro³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak Sistem deteksi gerakan merupakan suatu sistem yang mampu mendeteksi gerakan yang terjadi di dalam video. Deteksi gerakan merupakan subjek penting dalam bidang computer vision yang digunakan oleh banyak sistem pada aplikasi video pengawas, monitoring traffik, kompresi video, perhitungan kecepatan dsb. Tugas Akhir ini meneliti suatu sistem yang dapat diterapkan untuk menghitung kecepatan kendaraan dalam suatu urutan frame video dengan menggunakan sebuah kamera tunggal. Perhitungan kecepatan ini menggunakan sistem deteksi gerakan dengan metode frame difference. Beberapa pengujian telah dilakukan dengan meng-capture data real dan hasilnya telah dihadirkan. Pengujian sistem ini menggunakan 18 video uji sendiri, 6 video uji berdua, dan 2 video uji lalulintas. Pengujian sistem dilakukan pada kecepatan yang bervariasi yaitu 10 km/jam, 20 km/jam, 30 km/jam, 40 km/jam, 50 km/jam, dan 60 km/jam. Pengujian dilakukan pada intensitas cahaya berbeda yaitu pagi, siang, dan sore. Pengambilan video dilakukan dari samping dengan ketinggian kamera hampir sama dengan ketinggian kendaraan. Berbagai permasalahan objek dan noise pada data juga dipertimbangkan. Sistem dapat dengan teliti mengevaluasi posisi dan orientasi dari objek bergerak. Perubahan dan kalibrasi antara gambar 2D dan jalan yang aktual juga dipertimbangkan. Hasil dari implementasi sistem ini adalah bagaimana sistem ini mampu mendeteksi, melakukan tracking serta pengitungan, dan menghitung kecepatan objek bergerak dengan tingkat kesalahan dalam proses sekecil mungkin. Pemilihan nilai threshold dan penggunaan frame rate video yang tepat diharapkan mampu memberikan kinerja yang optimal. Hasil pengujian menunjukkan hasil optimum ketika menggunakan threshold 25 dan menggunakan frame rate default dari kamera yang dipakai sebesar 15 fps. Kata Kunci : Deteksi Gerakan, Video, Frame, Kecepatan Objek Bergerak, Metode Abstract Motion detection system represents a system that capable to detect the motion that happened in video. Motion detection is an important subject in the field of computer vision used by many systems at video surveillance, traffic monitoring, video compression, speed measurement and so on. Motion detection system represents a system that capable to detect the motion that happened in video. Motion detection is an important subject in the field of computer vision used by many systems at video surveillance, traffic monitoring, video compression, speed measurement and so on. Result from the implementation of this system are how this system can detect, track and count, and estimate the speed of motion object with the mistake level in process as small as possible. Election the right of value of threshold and usage the right of frame rate of video are expected can give optimal performance. Result of the test show optimum result when using threshold 25 and using default of frame rate in camera at 15 fps. Keywords : Motion Detection, Video, Frame, Speed of Motion Object, Frame

2 Tugas Akhir BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Perkembangan dalam bidang komunikasi multimedia saat ini menempatkan video sebagai trend di kalangan masyarakat yang kini telah berubah menjadi suatu kebutuhan. Hal ini terjadi karena video memiliki sifat yang tidak dimiliki oleh citra tunggal yaitu pergerakan. Oleh karena itu video dapat menyampaikan informasi yang mungkin sulit diungkapkan dengan kata-kata atau hanya dengan menggunakan citra tunggal saja. Kemampuan untuk mendeteksi gerakan dalam video sangat bermanfaat dalam banyak permasalahan otomasi saat ini. Dimana hal ini akan membuka banyak aplikasi di masa depan. Teknik untuk mendeteksi objek bergerak ini dikenal dengan nama sistem deteksi gerakan. Sistem deteksi gerakan merupakan suatu sistem yang mampu mendeteksi gerakan yang terjadi di dalam video. Deteksi gerakan merupakan subjek penting dalam bidang computer vision yang digunakan oleh banyak sistem pada aplikasi video pengawas, monitoring traffik, kompresi video, perhitungan kecepatan dsb. Salah satu permasalahan yang paling umum di dalam kehidupan sehari-hari kita adalah pendeteksian kecepatan di suatu jalan raya. Oleh karena itu suatu teknik dikembangkan untuk mendeteksi objek bergerak dimana kecepatan objek bergerak tersebut dihitung menggunakan suatu urutan frame video. Teknik ini bekerja dengan membandingkan antar frame gambar untuk mendapatkan informasi yang menentukan adanya gerakan atau tidak. Metode yang digunakan untuk pembanding ini adalah metode frame difference. Metode frame difference merupakan bentuk pengurangan latarbelakang yang sederhana. Proses metode ini hanya mengurangi frame yang sekarang dengan frame sebelumnya sepanjang jumlah urutan frame video. Jika nilai mutlak piksel dari hasil pengurangan ini lebih besar dari threshold yang ditentukan maka akan dipertimbangkan sebagai latardepan atau objek bergerak. 1

3 Tugas Akhir PERUMUSAN MASALAH Dalam Tugas Akhir ini dibahas beberapa permasalahan antara lain : 1. Bagaimana menghitung kecepatan objek bergerak pada video di dalam sistem. 2. Seberapa besar pengaruh perubahan threshold yang ada terhadap hasil perhitungan sistem. 3. Seberapa besar pengaruh perubahan intensitas cahaya yang ada terhadap hasil perhitungan sistem 4. Seberapa besar pengaruh pengubahan nilai frame rate video terhadap hasil perhitungan sistem. 5. Seberapa besar tingkat keberhasilan perhitungan yang dibuat oleh sistem terhadap hasil perhitungan aktual. 1.3 TUJUAN PENELITIAN Dalam menyusun Tugas Akhir ini memiki tujuan sebagai berikut : 1. Menghitung kecepatan objek bergerak pada video di dalam sistem. 2. Menghitung dan menganalisis pengaruh perubahan threshold terhadap hasil perhitungan sistem. 3. Menganalisis pengaruh perubahan intensitas cahaya terhadap hasil perhitungan sistem. 4. Menghitung dan menganalisis pengaruh pengubahan frame rate video terhadap hasil perhitungan sistem. 5. Membandingkan dan menganalisis tingkat keberhasilan perhitungan yang dibuat oleh sistem terhadap hasil perhitungan aktual. 1.4 BATASAN MASALAH Dalam pembahasan Tugas Akhir ini, masalah dibatasi pada hal-hal berikut : 1. Input sistem dalam bentuk file video yang didapatkan dengan menggunakan kamera digital (format file.avi, codec DivX, resolusi 320 x 240 piksel, frame rate video 15 fps) 2

4 Tugas Akhir Background diasumsikan tidak berubah (statis). 3. Objek bergerak berupa pengendara sepeda motor. 4. Arah pergerakan objek bergerak hanya satu arah. 5. Objek bergerak yang satu dengan lainnya tidak berhimpit. 6. Kecepatan objek bergerak konstan. 7. Implementasi sistem dengan menggunakan software Matlab 7.4(R2007a). 1.5 METODE PENELITIAN Metode penelitian yang dilakukan pada proses pembuatan Tugas Akhir ini terdiri dari beberapa tahap : 1. Study literatur Study literatur dilakukan untuk mengumpulkan konsep-konsep yang berhubungan dengan deteksi gerakan, metode frame difference, dan analisis video. Adapun sumbernya mencakup buku referensi, jurnal ilmiah, internet, dan diskusi. 2. Pengumpulan data Bertujuan untuk mendapatkan sample dari objek bergerak yang digunakan sebagai masukan dari sistem. Pengumpulan data diperoleh dari percobaan di lapangan. 3. Perancangan sistem Perancangan sistem dengan menggunakan software Matlab 7.4 (R2007a) GUI bertujuan memodelkan sistem yang diimplementasikan. 4. Implementasi sistem Sistem yang sudah dirancang diimplementasikan dengan simulasi menggunakan software Matlab 7.4 (R2007a) GUI untuk perhitungan parameter-parameter kecepatan yang dibutuhkan dalam penelitian. 5. Analisis hasil simulasi Pada tahap ini dilakukan analisis parameter-parameter kinerja sistem untuk berbagai kondisi yang disimulasikan dari data hasil yang telah dilakukan. 3

5 Powered by TCPDF ( Tugas Akhir SISTEMATIKA PENULISAN Tugas Akhir ini dibagi dalam beberapa bab yang disertai lampiran-lampiran yang dibutuhkan untuk menunjang analisis dan mendukung kesimpulan yang diperoleh. Secara umum masing-masing bab membahas hal-hal sebagai berikut: BAB I PENDAHULUAN Bab ini berisi tentang latar belakang permasalahan, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan. BAB II DASAR TEORI Bab ini berisi tentang dasar teori yang mendukung dan mendasari penulisan Tugas Akhir ini, yaitu membahas konsep yang berkaitan dengan deteksi gerakan pada video, metode frame difference, dan analisis video dalam perhitungan kecepatan objek bergerak. BAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini berisi tentang model implementasi, algoritma, dan blok diagram dalam proses perhitungan kecepatan objek bergerak di dalam sistem. Pembuatan sistem dilakukan dengan menggunakan software Matlab 7.4 (R2007a). BAB IV PENGUJIAN SISTEM DAN ANALISIS HASIL Bab ini membahas tentang implementasi dan hasil analisis sistem yang telah dibangun. BAB V PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan hasil yang diperoleh dari analisis sistem serta saran-saran untuk pengembangan Tugas Akhir ini. 4

6 Tugas Akhir BAB V PENUTUP 5.1 KESIMPULAN Dari pengujian dan analisis sistem yang telah dilakukan terhadap video uji dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Sistem deteksi gerakan dengan metode frame difference sangat dipengaruhi oleh nilai threshold selisih piksel dikarenakan pemilihan nilai threshold ini merupakan cara yang paling tepat untuk memisahkan objek bergerak dari latarbelakangnya. Jika nilai absolut selisih piksel lebih kecil dari nilai threshold maka dianggap sebagai latarbelakang dan jika nilai absolut selisih piksel lebih besar dari nilai threshold maka dianggap sebagai objek bergerak. 2. Pengaruh yang dihasilkan dari perubahan nilai threshold pada tiap video uji bervariasi karena setiap video memiliki karakteristik masing-masing seperti banyaknya frame, banyaknya objek bergerak, dan keadaan intensitas cahaya. Untuk video uji sendiri secara umum nilai threshold dapat digunakan dengan tingkat akurasi 89-95%. Sebagai rekomendasi nilai threshold 25 memberikan hasil optimum dengan akurasi sekitar 95%. Untuk video uji berdua nilai threshold dapat digunakan dengan tingkat akurasi 93-94%. Sebagai rekomendasi nilai threshold 25 memberikan hasil optimum dengan akurasi sekitar 94%. 3. Median filtering dengan kernel masuk 8x8 digunakan sistem untuk mengurangi noise dan sensitivitas kamera sehingga sistem dapat bekerja pada pengujian dengan kondisi intensitas cahaya berbeda (pagi, siang, dan sore) terhadap video uji dengan dengan tingkat akurasi yang hampir sama. 49

7 Powered by TCPDF ( Tugas Akhir Hasil penelitian tentang frame rate menunjukkan bahwa kamera video yang digunakan dengan setting default frame rate 15 fps bekerja optimum pada setting tersebut untuk mendeteksi kecepatan km/jam. Penurunan akurasi terjadi untuk setting diluar nilai tersebut. 5. Berdasarkan hasil pengujian pada video uji lalulintas maka sistem yang dibuat belum bisa diterapkan pada keadaan lalulintas yang padat tetapi pada keadaan lalulintas yang lengang sistem bisa diterapkan. 5.2 SARAN Dalam penelitian ini terdapat berbagai keterbatasan. Oleh karena itu diperlukan penelitian-penelitian lebih lanjut untuk mengembangkan ide dasar ini. Adapun pengembangan yang dapat dilakukan diantaranya adalah: 1. Untuk pengembangan selanjutnya dapat digunkan metode deteksi gerakan lainnya seperti optical flow dan block matching algorithm. 2. Pemisahan objek bergerak yang berhimpit dapat menggunakan perbedaan intensitas warna dari objek bergerak tersebut. 3. Agar sistem perhitungan kecepatan dapat digunakan secara real-time, video masukan dapat berasal dari web cam atau kamera CCTV. 50

8 Powered by TCPDF ( Tugas Akhir DAFTAR PUSTAKA [1] Aris Sugiharto, 2006, Pemrograman GUI dengan MATLAB, Yogyakarta : Andi [2] Eryanto Prabowo, 2008, Implementasi Algoritma Genetika untuk Deteksi Gerakan pada Video, Bandung : Tugas Akhir S1 Teknik Elektro IT Telkom [3] Iwan Iwut, Slide Kuliah Pengolahan Sinyal Multimedia, Bandung : Teknik Telekomunikasi IT Telkom [4] Marvin Ch. Wijaya dan Agus Prijono, 2007, Pengolahan Citra Digital Menggunakan MatLAB, Bandung : Informatika [5] Rafael C Gonzales and Richards E Woods, 2002, Digital Image Processing, New Jersey : Prentice Hall [6] Rinaldi Munir, 2004, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Bandung : Informatika