iv
ABSTRAK
Saat ini penggunaan
Surveillance Camera
sudah ban
yak
diterapkan
di
berbagai bidang.
Surveillance Camera
menjadi kebutuhan yang krusial di bidang
perlindungan kepada masyarakat secara visual. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah
Surveillance Camera
yang dapat melakukan proses deteksi secara optimal
terhadap
objek pengamatan
.
Dalam
penelitian ini
, diajukan suatu
Surveillance Camera
dengan
kemampuan gerak mengikuti objek
pengamatan
. Penelitian yang dilakukan
melingkupi cara pembuatan
Surveillance Camera
dan teknik deteksi yang
diterapkan. Adapun deteksi objek
pergerakan yang digunakan adalah metode.
Background
Subtraction
dengan teknik
Sequential Kernel Density Approximation
(SKDA)
dan digunakan
teknik
Extended Kalman Filter
(EKF)
untuk
menentukan
perkiraan pergerakan
objek.
Dari hasil pengujian didapatkan par
ameter
parameter yang menentukan
pendeteksian objek
.
Untuk teknik SKDA sendiri didapatkan parameter
(sigma)
dan
t
(
threshold
)
untuk penentuan antara
foreground
dan
background
.
Untuk EKF
sendiri didapatkan parameter Q (kovariansi
noise
pengukuran). Namun dalam
penerapannya dalam sistem kali ini, SKDA mebutuhkan proses yang cukup
lama
untuk mendeteksi s
uatu objek sehingga kurang optimal dalam penerapannya di
sistem
real
time
. Untuk penelitian berikutnya, diharapkan penggunaan metode
yang lebih cepat untuk penerapannya pada sistem
real
time
agar mendapatkan
hasil yang optimal.
surveillance camera , deteksi objek , Background Subtraction