Zulfikri, Muhammad (2019) Sistem Pendeteksian Kecepatan Kendaraan yang Diklasifikasikan Haar Cascade Classifier untuk Penegakan Speed BUMP. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Perkembangan teknologi yang pesat saat ini memberikan kemudahan bagi kinerja manusia. Salah satunya dalam bidang Intelligent Transport System (ITS) yang merupakan integrasi antar sistem informasi dan teknologi komunikasi dengan infrastruktur transportasi, kendaraan dan pengguna jalan. Fasilitas speed bump atau polisi tidur merupakan salah satunya yang berfungsi memperingatkan pengendara agar memperlambat laju kendaraan dan memperhatikan daerah sekitarnya. Namun pemasangan speed bump dibeberapa tempat menjadi permasalahan tersendiri yaitu dapat memberikan ketidaknyamanan bagi pengemudi kendaraan yang melaju dengan kecepatan rendah. Mekanisme secara selektif dalam menegakkan speed bump sesuai dengan kecepatan kendaraan yang masuk diperlukan dengan memanfaatkan kamera dengan menggunakan pengolahan citra dalam proses deteksi kendaraan yang menggunakan metode learning yang efektif dalam pendeteksian objek yaitu Haar cascade classifier. Hasil deteksi objek mobil yang didapatkan akan dihitung kecepatannya dan menjadi parameter dalam penegakan speed bump. Total data yang digunakan dalam deteksi objek pada pengujian ini berjumlah 12 objek mobil dengan jenis dan warna yang berbeda. Pendeteksian dilakukan pada area khusus atau Region of Interest (ROI) dalam satu arah dan jalur, sehingga proses deteksi lebih akurat untuk mendeteksi satu objek mobil dalam satu waktu. Dalam pengukuran kecepatan, dilakukan verifikasi hasil kecepatan secara real time dengan kecepatan pada video yang dilakukan dengan melihat kecepatan yang ditampilkan pada speedometer pada saat mobil melintasi ROI dan dengan menggunakan sampel mobil dengan kecepatan yang berbeda. Berdasarkan hasil uji coba pada proses deteksi objek mobil, didapatkan hasil akurasi deteksi yang baik dari berbagai jenis dan warna mobil. Sedangkan dalam proses perhitungan kecepatan, didapatkan nilai Mean Square Error (MSE) yaitu 0,6. Hasil yang masih belum baik yang disebabkan oleh proses komputasi yang berat dan mengakibatkan sistem berjalan lambat. Sehingga perlunya device dengan spesifikasi yang lebih tinggi, untuk menghasilkan perhitungan kecepatan yang lebih baik.
English Abstract
Rapid technological developments now make it easy for human performance. One of them is in the field of Intelligent Transport System (ITS) which is an integration between information systems and communication technology with transportation, vehicle and road user infrastructure. Speed bump or police sleep facility is one of them that serves to warn motorists to slow down the vehicle and pay attention to the surrounding area. But the installation of speed bumps in some places is a problem in itself, which can provide inconvenience for drivers who drive at low speed. The mechanism selectively in enforcing speed bump according to the speed of the incoming vehicle is needed by utilizing the camera by using image processing in the vehicle detection process that uses learning methods that are effective in detecting objects namely Haar cascade classifier. The car object detection results obtained will be calculated speed and become a parameter in enforcing speed bump. The total data used in object detection in this test is 12 car objects of different types and colors. Detection is carried out in special areas or Region of Interest (ROI) in one direction and path, so that the detection process is more accurate for detecting one car object at a time. In speed measurement, verification of speed results in real time is carried out at the speed of the video performed by looking at the speed displayed on the speedometer when the car crosses the ROI and by using samples of cars at different speeds. Based on the results of trials on the car object detection process, the results of good detection accuracy obtained from various types and colors of the car. While in the speed calculation process, the value of Mean Square Error (MSE) is 0.6. Results that are still not good are caused by a heavy computational process and cause the system to run slowly. So the need for devices with higher specifications, to produce better speed calculations.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | TES/621.381/ZUL/s/2019/041904218 |
| Uncontrolled Keywords: | speed bump, haar cascade classifier, deteksi, kecepatan kendaraan,-speed bump, haar cascade classifier, detection, vehicle speed |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics > 621.3 Electrical, magnetic, optical, communications, computer engineering; electronics, lighting > 621.38 Electronics, communications engineering > 621.381 Electronics |
| Divisions: | S2/S3 > Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik |
| Depositing User: | Endang Susworini |
| Date Deposited: | 28 Sep 2022 02:29 |
| Last Modified: | 28 Sep 2022 02:29 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/195046 |
![[thumbnail of Muhammad Zulfikri.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Muhammad Zulfikri.pdf Download (3MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |