Pendeteksian Kepadatan Lalu-lintas dengan Menggunakan Simpangan Baku Histogram Citra Jalan
Abstract
Pendeteksian kepadatan lalu-lintas berbasis pemrosesan citra telah banyak dikembangkan di negara
maju untuk mendukung pewaktuan sebuah pengatur lalu-lintas cerdas. Pendeteksian ini dilakukan dengan  cara  mendeteksi  beberapa  bagian  dari  kendaraan  untuk  mendukung  metode penghitung jumlah kendaraan. Metode pendeteksian ini efektif digunakan untuk jalan raya yang hanya digunakan untuk mobil dan kendaraan beroda empat lainnya. Namun metode tersebut tidak dapat dengan mudah diterapkan di negara  berkembang  yang  kebanyakan  masih  memperbolehkan jalan raya  untuk digunakan semua jenis kendaraan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pada penelitian ini, dikembangkan metode baru untuk pendeteksian kepadatan lalu-lintas yang dapat mendeteksi semua jenis kendaraan. Pendeteksian dilakukan dengan menghitung simpangan baku histogram intensitas atas citra yang menggambarkan kondisi lalu-lintas. Citra didapat dengan mengekstrak frame video dari kamera  pemantau kepadatan lalu-lintas.  Dari hasil analisis  didapat  bahwa  nilai  histogram intensitas atas citra pada area tersebut berubah dengan adanya perubahan intensitas cahaya. Namun nilai simpangan baku histogram intensitas mempunyai kecenderungan sebanding dengan kepadatan lalu-lintas dan tidak banyak terpengaruh oleh nilai intensitas cahaya yang ada. Metode pendeteksian ini dapat digunakan untuk mendeteksi kepadatan lalu-lintas dengan baik pada siang dan malam hari.
Â
Kata Kunci: simpangan baku, histogram intensitas, mendeteksi kepadatan, pemrosesan citra.
References
Abbas N, Tayyab M, Qadri MT., (2013). Real Time Traffic Density Count using Image Processing, International Journal of Computer Application, 83(9) p: 16-19.
Askerzade IN, Mahmood M., (2010). Control the Extension Time of Traffic Light in Single Junction by Using Fuzzy Logic, International Journal of Electrical & Computer Sciences IJECS – IJENS, 10(2): p. 48-55
Basuki, Imam, Siswandi, (2008). Biaya Kemacetan Ruas Jalan Kota Yogyakarta, Jurnal Teknik Sipil, 9(1), hal. 71 – 80.
Chaple M, Paygude SS., (2013). Vehicle Detection and Tracking from Video Frame Sequence, International Journal of Science
& Engineering Research, 4(3): p. 1-7.
Chirag I.P, Ripal P., (2013). Counting Cars in Traffic Using Cascade Haar with KLP, International Journal of Computer and Electrical Engineering, 5(4): p. 435-437.
Dunne P., Matuszewski BJ., (2011). Histogram- based Detection of Moving Objects for Tracker Initialization in Surveillance Video, International Journal of Grid and Distributed Computing, 4(3): p. 71-78.
Kurniawan F, Dermawan D, Dinaryanto O, Irawati M., (2014). Pre-Timed and Coordinated Traffic Controller Systems Based on AVR Microcontroller. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, 12(4): p. 787-794.
Rachmadi, M. Febrian, F. Al Afif, M. Anwar Ma’sum, M. Fajar, and A. Wibowo, (2012). Beagleboard Embedded System For Adaptive Traffic Light Control System with Camera Sensor, Journal of Computer Science and Information, 5(2): p. 63 – 71.
Sutjiadi R, Setyadi E, Lim R., (2015). Adaptive Background Extraction for Video Based Traffic Counter Application Using Gaussian Mixture Models Algorithm, TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, 13(3): p. 1006-1013
Wang J., Sun X., Guo J., (2008). A Region Tracking-Based Vehicle Detection Algorithm in Night time Traffic Scenes, Sensors, 13: p. 16474-16493.
Zhu H, Fan H, Guo S., (2013). Moving Vehicle Detection and Tracking in Traffic Images based on Horizontal Edges. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, 11(11): p. 6477-6483.
Prosiding ini memberikan akses terbuka langsung ke isinya dengan prinsip bahwa membuat penelitian tersedia secara gratis untuk publik mendukung pertukaran pengetahuan global yang lebih besar.
Semua artikel yang diterbitkan Open Access akan segera dan secara permanen gratis untuk dibaca dan diunduh semua orang.
