SISTEM VISI MONITORING KENDARAAN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN CASCADED MASK DAN MULTI-FRAME DETECTION

Nugroho, Wahyu Aji (2020) SISTEM VISI MONITORING KENDARAAN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN CASCADED MASK DAN MULTI-FRAME DETECTION. Other thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta.

[img] Text
COVER_123150058_Wahyu Aji Nugroho.pdf

Download (185kB)
[img] Text
DAFTAR ISI_123150058_Wahyu Aji Nugroho.pdf

Download (14kB)
[img] Text
PENGESAHAN PEMBIMBING_123150058_Wahyu Aji Nugroho.pdf

Download (9MB)
[img] Text
ABSTRAK_123150058_Wahyu Aji Nugroho.pdf

Download (6kB)

Abstract

Vehicle Surveillance merupakan suatu teknologi yang digunakan untuk memantau keadaan lalu lintas sehingga dapat mengetahui data tingkat kepadatan lalu lintas. Namun implementasi Vehicle Surveillance saat ini masih memiliki beberapa kekurangan, diantaranya adalah sistem belum mampu untuk mendeteksi lebih dari satu kendaraan secara bersamaan. Kekurangan lainnya adalah keterbatasannya pada satu kondisi pencahayaan, sehingga performa sistem akan berkurang ketika dihadapkan dengan kondisi pencahayaan yang berbeda. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan penggunaan cascaded mask dan multi-frame detection sehingga sistem akan mampu mengenali lebih dari satu kendaraan pada waktu yang sama pada berbagai keadaan pencahayaan. Multi-frame detection digunakan dengan membandingkan jarak perpindahan tiap objek pada dua frame terbaru agar dapat memantau lebih dari satu kendaraan pada waktu yang sama. Cascaded mask digunakan untuk melakukan preprocessing terhadap data citra dengan menggunakan segmentasi citra, serta beberapa teknik filtering agar mampu menghasilkan representasi objek yang baik walaupun dihadapkan pada kondisi pencahayaan yang berbeda-beda. Pengujian dilakukan dengan menggunakan sepuluh data citra dengan berbagai tingkat kecerahan dengan mengambil nilai akurasi tertinggi sebagai hasil evaluasi terbaik. Hasil dari penelitian, sistem visi monitoring kendaraan dapat menghitung dan mengklasifikasikan kendaraan dengan tingkat akurasi terbaik dicapai pada nilai 96,7% untuk hasil monitoring pada tingkat kecerahan tinggi, dan akurasi terbaik pada nilai 81,8% untuk hasil monitoring pada tingkat kecerahan yang rendah. Kata Kunci: Sistem Visi, Deteksi Kendaraan, Cascaded Mask, Multi-frame Detection

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User: Sarimin Sarimin
Date Deposited: 21 Jan 2020 03:21
Last Modified: 21 Jan 2020 03:21
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/22199

Actions (login required)

View Item View Item