Text
Simulasi Sistem Deteksi dan Klasifikasi Golongan Kendaraan Berbasis Pengolahan Citra Menggunakan Raspberry PI 3
INTISARI
Sistem pembayaran yang dapat meningkatkan efisiensi waktu transaksi di gerbang tol adalah sistem pembayaran elektronik karena tidak membutuhkan bantuan petugas tol dalam pengoperasinya. Inovasi dalam penelitian ini adalah memanfaatkan teknologi pengolahan citra dan raspberry bertujuan untuk mengklasifikasi golongan kendaraan secara otomatis yang terbagi menjadi 2 golongan kendaraan yaitu golongan satu dan golongan dua berdasarkan pada luasan kendaraan. Sistem menggunakan metode Background Subtraction dan library OpenCV menghasilkan akurasi sebesar 100% untuk klasifikasi kendaraan golongan satu dan akurasi sebesar 90% untuk klasifikasi kendaraan golongan 2.
Kata Kunci: Background Subtraction, Raspberry, Opencv, Sistem pembayaran elektronik, Klasifikasi golongan kendaraan.
ABSTRACT
A payment system that can increase the efficiency of transaction time at toll gates is an electronic payment system because it does not require the assistance of toll road officers in its operation. Innovation in this research is utilizing image processing and raspberry automatically to classify vehicle categories which are divided into 2 vehicle categories, namely categories one and categories two based on vehicle area. This research uses the Background Subtraction and library opencv method with 100% accuracy for vehicle classification of category one and 90% accuracy for vehicle classification of category two.
Keywords: Background Subtraction, Raspberry, Opencv, Electronic payment system, Vehicle category classification
1325D18IV | 1325 D 18 | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain