Semakin tingginya kebutuhan manusia terhadap sistem keamanan berbasis tracking yang dapat bekerja secara otomatis, membuat bermunculan metode dan teknik baru guna memenuhi kebutuhan tersebut. Sebagai contohnya adalah bermunculan berbagai macam metode dalam hal ektraksi ciri. Pada object tracking, ekstraksi ciri menjadi salah satu tugas utama dalam melacak sebuah objek dimana ciri yang digunakan harus tahan terhadap berbagai kondisi karena objek selalu bergerak bebas dalam video. Pelacakan suatu objek bergerak sangat berguna untuk membantu tugas penting dalam aplikasi komputer vision seperti: pengenalan gerakan, pelacakan kendaraan, penghitungan jumlah kendaraan, augmented reality dan video kompresi.
Sehingga pada tugas akhir ini, dirancang sebuah sistem multiple object tracking dengan metode image processing. Dengan memanfaatkan teknologi tersebut, akan di buat perancangan dan implementasi pendeteksi manusia untuk sebuah autonomous car. Dengan menggunakan sebuah kamera untuk mendeteksi manusia yang nantinya akan di proses oleh Raspbeery Pi 2 model B. Kamera tersebut akan mengikuti pergerakan manusia dengan bantuan motor servo. Apabila kamera mendeteksi manusia yang berada di depan autonomous car saat sedang melaju, raspberry akan mengirimkan data bahwa ada manusia yang terdeteksi di depan maupun menuju mobil tersebut.
Hasil dari penelitian tugas akhir ini menunjukan bahwa sistem dapat mengestimasi jarak dengan cukup akurat, tetapi hanya mampu mengestimasi jarak mulai dari 3 meter. Intensitas cahaya sangat berpengaruh dalam mendeteksi citra, sehingga pada saat keadaan terang, kerja alat berfungsi dengan baik dan apabila dalam keadaan gelap hanya mampu mendeteksi beberapa kali saja. Dalam keakuratan sistem untuk mendeteksi objek sudah bagus tetapi apabila objek terlalu dekat, sistem akan sulit mendeteksi sehingga akan memakan waktu lebih lama.
Kata kunci :ImageProcessing, Autonomous Car,Raspberry Pi 2 model B