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 ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak Pemrosesan digital seringkali dimanfaatkan untuk mengamati suatu hal yang bersifat audio, visual, ataupun gabungan dari keduanya, seperti video digital. Video digital banyak digunakan dalam berbagai aplikasi kehidupan, salah satunya adalah untuk mendeteksi dan menghitung objek yang bergerak Pada Tugas Akhir ini dilakukan studi penerapan teknologi pengolahan video digital dalam mengelola informasi dalam bentuk video dengan sistem deteksi gerakan melalui penghitungan jumlah kendaraan untuk menentukan kepadatan lalu lintas. Pada proses deteksi gerakan dilakukan dengan metode perbandingan frame per frame (frame difference method) dan kemudian dilakukan penghitungan objek bergerak serta optimasi dari nilainilai threshold yang ada dalam sistem. Hasil dari implementasi sistem ini adalah bagaimana sistem ini mampu mendeteksi gerakan untuk menghitung jumlah kendaraan pada ruas jalan dengan tingkat kesalahan dalam proses ini sekecil mungkin. Optimasi terhadap nilai-nilai threshold yang ada pada sistem diharapkan mampu memberikan kinerja yang optimal dengan tingkat kesalahan yang paling minimum. Dari percobaan yang telah dilakukan dengan metode perbandingan frame per frame diperoleh tingkat akurasi untuk video sampel uji sebesar 97.6 % dan nilai-nilai threshold yang paling optimum dengan metode perbandingan frame per frame dari pengujian adalah threshold piksel (30), threshold kolom (30) dan threshold lebar (30). Kata Kunci : video, objek bergerak, deteksi gerakan, metode perbandingan frame per Abstract Digital processing is often used for examining audio or visual things or both of them, i.e. digital video. Digital video is commonly used in our daily application; one of them is used for detecting and counting moving object. In this final project we use digital video processing technology application in order to manage information on video form with moving detection system through calculating vehicle number for defining traffic density. In the moving detection process, we use frame difference method and then we calculate the moving object and optimize from threshold value in the sistem. The result from this system implementation is how system can detect motion for counting vehicle number on the road with minimum error correction in the process. Threshold value optimization in the system is supposed to give optimal performance with minimum error correction. From the experiment that had been done with frame difference method on sample video conclude that accurate level reach 97.6 % and The most optimum threshold value with frame difference method from experiment is threshold pixel (30), threshold column (30), and threshold width (30). Keywords : video, moving object, motion detection, frame difference method
Tugas Akhir - 2009 BAB I Pendahuluan 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat ini, manusia memanfaatkan teknologi untuk segala hal yang dapat membuat pekerjaan menjadi lebih efektif dan efisien. Setiap teknologi diciptakan untuk suatu tujuan tertentu. Pemrosesan digital seringkali dimanfaatkan untuk mengamati suatu hal yang bersifat audio, visual, ataupun gabungan dari keduanya, salah satunya adalah video digital. Video digital banyak digunakan dalam berbagai aplikasi kehidupan, seperti : hiburan, bisnis, kesehatan, komunikasi, keuangan, pendidikan dan informasi lalu lintas. Seiring bertambahnya jumlah pengguna jalan terutama di kota-kota besar semakin meningkat seperti pada kota Bandung, tetapi tidak disertai dengan pelebaran ruas jalan sehingga menyebabkan kepadatan lalu lintas. Karena itu, sistem untuk informasi kepadatan lalu lintas sangat dibutuhkan oleh pengguna jalan. Untuk mendapatkan informasi kepadatan lalu lintas tersebut dapat dilakukan secara manual dengan mata manusia, akan tetapi untuk kedepannya dibutuhkan suatu sistem yang dapat bekerja secara mandiri (otomatis). Pada saat ini sistem untuk monitoring kepadatan lalu lintas dan penghitungan jumlah kendaraan masih kurang, oleh karena itu di butuhkan teknologi seperti mesin atau sistem seperti pada penelitian Tugas Akhir ini untuk dapat mengolah data menjadi informasi. Mesin ini dibuat seolah-olah bekerja layaknya mata manusia dalam menangkap dan mengolah informasi visual. Kemudian mesin ini akan menginterpretasikan informasi visual itu dalam bentuk data berupa gambar, tulisan atau video. Setelah data di dapatkan, maka proses pengolahan dan analisa dapat dilakukan oleh mesin. Pada Tugas Akhir ini dilakukan studi penerapan teknologi pengolahan video digital dalam mengelola informasi dalam bentuk video, dalam hal ini adalah ruas jalan dalam kaitannya dengan cara menghitung jumlah kendaraan untuk menentukan tingkat kepadatan lalu lintas. Teknik-teknik yang digunakan untuk proses tersebut adalah grayscale, black and white, median filter, frame difference method dan plot tepi. Video yang digunakan adalah video yang diperoleh melalui camera digital yang nantinya disimpan dalam basis data. Pengolahan video digital ini akan menentukan kepadatan lalu lintas berdasarkan jumlah kendaraan yang didapat dari hasil komputasi dalam durasi waktu tertentu.
Tugas Akhir - 2009 BAB I Pendahuluan 2 1.2 Tujuan Tujuan dari penulisan Tugas Akhir ini adalah : 1. Merancang dan melakukan implementasi program aplikasi yang berfungsi untuk menghitung jumlah kendaraan dan menentukan kepadatan lalu lintas. 2. Mengukur Performansi dari hasil implementasi sistem yang dibuat. 3. Mengetahui dan menganalisa hasil simulasi sistem. 1.3 Rumusan Masalah Permasalahan yang dijadikan obyek penelitian dan pengembangan tugas akhir ini adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana untuk membedakan objek bergerak, latar belakang dan latar depan. 2. Bagaimana cara menghitung jumlah kendaraan pada sistem. 3. Analisa performansi program aplikasi dalam mengidentifikasi kepadatan lalu lintas secara analisis maupun dari hasil pengujian. 4. Seberapa besar pengaruh perubahan parameter yang ada terhadap rasio kesalahan (error rate). 1.4 Batasan Masalah Dalam penulisan tugas akhir ini, penulis membatasi permasalahan mencakup halhal berikut : 1. Input sistem adalah berupa video ruas jalan satu arah yang diambil dari samping dengan camera digital dengan format AVI yang sedemikian rupa sehingga mencakup luasan yang diinginkan dengan pencahayaan matahari cuaca cerah di luar ruangan. 2. Jenis video yang dipakai untuk pengolahan adalah video grayscale. 3. Pada proses filtering dengan menggunakan median filter. 4. Pengguna jalan yang akan dihitung sebagai kendaraan merupakan kendaraan roda dua (sepeda, motor), roda tiga (becak, bajai), empat atau lebih (mobil, truk, bus). 5. Video menggunakan kompresi AVI dengan resolusi 320 x 240 piksel. 6. Software yang digunakan menggunakan Matlab 2007a (7.4)
Tugas Akhir - 2009 BAB I Pendahuluan 3 7. Pembagian kategori kepadatan lalu lintas setiap satu menit bersifat subjektif, seperti : a. Lengang (jumlah kendaraan < 20) b. Sedang (>= 20 jumlah kendaraan < 40) c. Padat (jumlah kendaraan >= 40 atau ada objek yang bergerak tidak terputusputus sepanjang 170 frame) 8. Durasi video minimal 1 menit dan maksimal 2 menit. 1.5 Metodologi Penelitian Metodologi yang digunakan dalam penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut : 1. Studi Literatur Studi literatur bertujuan untuk mengumpulkan konsep-konsep yang berhubungan dengan pengolahan video digital dan analisis video. Adapun sumbernya mencakup buku referensi, internet dan diskusi. 2. Pengumpulan Data Bertujuan untuk mendapatkan beberapa data video kondisi ruas jalan berbedabeda yang akan digunakan sebagai masukkan dari sistem. Pengumpulan data didapat dari lapangan atau internet. 3. Perancangan Sistem Bertujuan untuk menentukan metodologi pengembangan sistem dengan memodelkan sistem yang akan diimplementasikan. 4. Implementasi Sistem Bertujuan untuk melakukan implementasi metode pada sistem sesuai dengan analisa perancangan yang telah dilakukan dengan simulasi menggunakan software Matlab 7.4 5. Analisa Performansi Akan dilakukan uji coba pada sistem yang telah dibuat dan akan di analisa data hasil implementasi yang telah dilakukan. 6. Pengambilan Kesimpulan Setelah data dari hasil implementasi dianalisa, maka langkah terakhir adalah mengambil kesimpulan dari hasil analisa
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 BAB I Pendahuluan 4 1.6 Sistematika Penulisan Tugas Akhir ini disusun dengan sistematika penulisan yang terdiri atas lima bab yang disusun sebagai berikut : BAB I Pendahuluan Bab ini terdiri dari latar belakang masalah, tujuan penulisan, perumusan masalah, batasan masalah, metodologi 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 Pengolahan Video Digital. BAB III Perancangan dan Simulasi Sistem Bab ini menguraikan mengenai proses perancangan dalam blok diagram sistem. Disamping itu juga dimasukkan skenario implementasi untuk berbagai kondisi. Pembuatan sistem ini dilakukan dengan menggunakan software Matlab. BAB IV Pengujian Sistem Dan Analisa Hasil Simulasi Bab ini menjelaskan tentang analisa masalah dengan bantuan implementasi sistem dan juga sumber-sumber yang ada. Selain itu juga membahas dan melakukan analisa hasil pengujian sistem tersebut dari perancangan sistem dan simulasi. BAB V Kesimpulan dan Saran Bab ini merumuskan kesimpulan dari perancangan dan analisa yang telah dilakukan dan saran untuk pengembangan lebih lanjut.
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 BAB V Kesimpulan Dan Saran 38 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Dari pengujian dan analisa sistem yang telah dilakukan untuk menentukan kepadatan lalu lintas dengan penghitungan jumlah kendaraan menggunakan metode perbandingan frame per frame (frame difference method), dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Nilai threshold yang paling optimum dengan menggunakan metode deteksi gerakan perbandingan frame per frame dalam menghitung jumlah kendaraan dan menentukan kepadatan lalu lintas dengan hand-tuned untuk threshold piksel (30), threshold kolom (30) dan threshold lebar (30). 2. Mengetahui performansi dari sistem untuk menghitung jumlah kendaraan dengan parameter tingkat akurasi sebesar 97.6 % dari pengujian video sampel uji. Untuk tingkat akurasi pada video uji sesuai dengan pengujian diperoleh tingkat akurasi pada video uji 1 sebesar 100 % dan video uji 2 sebesar 78.6 %. 3. Sistem ini yang menggunakan metode deteksi gerakan perbandingan frame per frame dari tingkat akurasi yang di dapat dan dari waktu komputasi yang di butuhkan dapat digunakan untuk menghitung jumlah kendaraan dan dapat menentukan kepadatan lalu lintas untuk kondisi lengang dan sedang. 5.2 Saran Untuk pengembangan tugas akhir ini selanjutnya, dapat dilakukan dengan cara : 1. Data video yang akan diproses dapat diperoleh dari webcam agar sistem deteksi gerakan dapat digunakan secara real-time. 2. Menggunakan metode deteksi gerakan lain dalam mendeteksi objek yang bergerak seperti optical flow dan object modelling. 3. Penghitungan jumlah kendaraan dapat menggunakan dengan sistem lain seperti dengan sensor RFID (Radio Frequency Identification). Video Processing