Text

Rancang Bangun Penghitungan dan Pengidentifikasi Kendaraan Menggunakan Multiple Object Tracking 621,99

---

INTISARI

Deteksi kendaraan dengan kamera video merupakan salah satu teknologi yang menjanjikan untuk mendeteksi kendaraan secara efisien serta dapat digunakan untuk pengumpulan data skala besar. Pada penelitian ini telah dilakukan implementasi sistem penghitung dan pengidentifikasi kendaraan di jalan tol menggunakan multiple object tracking. Sistem tersebut menggunakan algoritma Gaussian mixture model dan Kalman filter untuk mendeteksi dan melacak posisi, kecepatan, arah gerak dan ukuran kendaraan dari waktu ke waktu pada tiap frame citra. Proses penghitungan dan identifikasi kendaraan terdiri dari beberapa tahap yaitu akuisisi citra, deteksi objek menggunakan Gaussian mixture model, morfologi, pelacakan objek menggunakan Kalman filter dan penghitungan serta identifikasi kendaraan. Hasil kinerja sistem diperoleh dengan menghitung nilai akurasinya. Hasil kinerja terbaik dari sistem penghitung dan pengidentifikasi kendaraan di jalan tol menggunakan multiple object tracking yang diperoleh yaitu saat pagi hari dan yang terburuk pada malam hari. Hasil kinerja sistem penghitungan dan pengidentifikasi kendaraan menggunakan multiple object tracking memperoleh hasil akurasi pada pagi hari sebesar 94%, siang hari sebesar 90%, sore hari sebesar 85%, dan malam hari sebesar 59%.

Kata Kunci: penghitung dan pengidentifikasi kendaraan, multiple object tracking, Gaussian mixture model, Kalman Filter.

ABSTRACT

Detection of a vehicle with a video camera is one accurate technology for detecting vehicles efficiently and can be used for large-scale data collection. This study has been conducted implementation of counters and identifiers vehicles on the highway using multiple object tracking. The system uses an algorithm Gaussian mixture models and Kalman filter to detect and track the position, speed, direction of motion and size of vehicles from time to time in each image frame. The process of counting and identifying the vehicle consists of several stages of image acquisition, object detection using a Gaussian mixture models, morphology, object tracking using a Kalman filter and counting as well as the identification of the vehicle. The results of system performance is obtained by calculating the value of accuracy. Best performance results from the system counters and identifiers of vehicles on the highway using multiple object tracking obtained by the time of the morning and the worst at night. The results of the performance measurement system and vehicle identifiers using multiple object tracking accuracy of the results obtained on the morning of 94%, by 90% during the day, in the afternoon by 85%, and the evenings of 59%.

Keywords: counters and vehicle identifiers, multiple object tracking, Gaussian mixture models, Kalman Filter.

---

Ketersediaan

1118D17I

1118 D 17

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

FISIKA

No. Panggil

1118 D 17

Penerbit

: ., 2016

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

1451

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Laila Rahmawati

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar