Augusta, San Sayidul Akdam (2018) Penentuan Jumlah Kendaraan Menggunakan Blob Detection dan Background Subtraction. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Lalu lintas merupakan masalah penting karena lalu lintas adalah sarana untuk berpindah dari suatu tempat ke tempat lain. Apabila lalu lintas terganggu atau terjadi kemacetan maka mobilitas masyarakat juga akan mengalami gangguan. Data kepadatan lalu lintas merupakan peranan penting untuk mengetahui kondisi lalu lintas. Saat ini untuk memperoleh data kepadatan lalu lintas masih dilakukan dengan cara konvensional, yakni dengan menugaskan beberapa orang untuk menghitung setiap kendaraan yang lewat pada rentang waktu tertentu. Tujuan dari penelitian ini dapat menerapkan algoritme Background Subtraction dan Blob Detection untuk penentuan jumlah kendaraan dan menguji hasil kinerja sistem penentuan jumlah kendaraan. Background Subtraction digunakan pada proses segmentasi dengan memisahkan objek dengan background dengan menghitung selisih tiap piksel dan memanfaatkan threshold untuk menjadikan dua grup piksel yang dominan. Metode yang digunakan untuk menentukan posisi objek dan jumlah kendaraan menggunakan Blob Detection dan Background Subtraction. Pengujian dilakukan dengan menggunakan dua puluh citra dengan mengambil nilai error terkecil sebagai hasil evaluasi terbaik. Kinerja yang dihasilkan adalah precision sebesar 93,44%, recall sebesar 77,03% dan akurasi sebesar 73,75%. Maka nilai precision, recall dan akurasi perlu ditingkatkan lagi dengan menambahkan parameter pengujian dan memperbanyak dataset dengan kondisi yang berbeda-beda. Hasil menunjukkan bahwa metode Blob Detection dan Background Subtraction dapat memberikan hasil yang cukup baik apabila blob antar kendaraan berjarak. Metode ini tidak memberikan hasil yang baik apabila digunakan pada kondisi lalu lintas yang padat dengan badan kendaraan saling menempel.
English Abstract
Traffic is an important problem because traffic is medium to move from one place to another. When there is a traffic problem or become stuck, then people's mobility will have problem too. Traffic density data is an important role to understand traffic condition. Currently, in order to obtain traffic density still do it in conventional way, that is with some people to count each vehicles passing by at certain time. The purpose of this research is to apply algorithm Background Subtraction dan Blob Detection to determine total vehicles and test the result of the vehicle counter system. Background Subtraction is used to process segmentation to separate an object with the background by counting difference between each pixel and use a threshold to make two dominant group of pixel. The method used to determine object position and total vehicles by Blob Detection and Background Subtraction. Testing done with twenty image by taking smallest error value as a best evaluation. The performance of precision is 93.44%, recall is 77.03% and accuracy is 73.75%. The value of precision, recall and accuracy needs to be increased again by adding test parameters and multiplying datasets with different conditions. The results show that the Blob Detection and Background Subtraction methods can give pretty good results when blob between vehicles is spaced. This method does not provide good results when used in heavy traffic conditions with vehicle bodies sticking together.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/819/051809707 |
| Uncontrolled Keywords: | Background Subtraction, Blob Detection, object filtering, deteksi objek, preprocessing Background Subtraction, Blob Detection, object filtering, object detection, preprocessing |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence > 006.37 Computer vision |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 26 Mar 2019 02:13 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 06:53 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/14130 |
Preview |
Text
San Sayidul Akdam Augusta.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |