Metode
analisis kepadatan
kendaraan
di suatu jalur
pada
persimpangan
lampu lalu
lintas
menggunakan
real time video stream
mempunyai banyak
kendala
. Kendala
seperti penanganan terhadap berbagai
kondisi cuaca
sehingga
background
tidak
statis,
bayangan yang bergerak
yang
juga
dapat men
gurangi keakurasian
perhitungan
sistem
, serta tidak berjalannya sistem sesuai yang diinginkan ketika
terjadi kemacetan.
Sehingga diperlukan rancangan yang dapat menangani masalah
ini.
Oleh karena itu
pada Tugas Akhir ini
dibangun
si
stem
perh
itungan
jumlah
kendaraan
di suatu jalur pada persimpangan
lampu lalu lintas
berbasis
real time
video stream
menggunakan
penggabungan beberapa metode
untuk mengangani
masalah diatas
.
Sistem ini menggunakan kamera perekam yang dipasang pada
suatu
jalur dengan lokasi yang berdekatan dengan
persimpangan
lampu lalu lintas untuk
menghitung
jumlah
k
endaraan yang melintasi
jalur tersebut
. Pemrosesan
gambar
dilakukan per
frame
menggunakan met
ode
Improved Adaptive Gaussian Mixture
Model Background
Subtraction
dan
Haar
Like Features
. Tujuan utama
metode
tersebut ialah
tracking
secara
real
time
objek bergerak
pada
background
yang
cenderung tidak statis yang disebaban karena cuaca serta pencahayaan yang
berubah
ubah
kemudian
objek
objek
yang telah
berhasil
di
tracking
tersebut
kemudian dihitung jika melintasi
virtual detector
.
Sementara
,
Metode
Haar
Like
Features
digunakan untuk mendeteksi terjadinya kemacetan
yang terjadi pada jalur
tersebut dengan cara mendeteksi objek pada background model yang dibentuk oleh
sistem
.
Untuk tahapan akhir, jumlah kendaraan yang melintasi virtual detector
ataupun dideteksi oleh mek
anisme congestion detection diklasifikasikan kedalam 5
tingkat kepadatan untuk memberikan analisis terhadap tingat kepadatan untuk jalur
tersebut untuk tiap state sekuens lampu lalu lintas.
Dengan menggunakan metode diatas, system dapat bekerja dengan opt
imal
untuk
menganalisis kepadatan kendaraan di suatu jalur pada persimpangan lampu lalu
lintas menggunakan
real time video stream
diberbagai kondisi
cuaca ataupun
pencahayaan. Real Time Video Stream, Improved Adaptive GMM Background Subtraction , Haar - like Features, congestion detection, classification, virtual detector.