Analisis BLOB Detection Pada Pendeteksian dan Perhitungan Kendaraan di Jalan Tol
Abstract
Jalan tol dibangun dengan maksud untuk mempercepat dan mengurangi volume lalu lintas pada jalan – jalan utama atau arteri disetiap daerah. Target yang menjadi sasaran pelayanan jasa jalan tol terhadap pemakai jasa adalah kelancaran, keamanan dan kenyamanan. Akan tetapi, pada hari libur ataupun jam sibuk seringkali terjadi penumpukan atau kepadatan volume jumlah kendaraan yang memakai jasa jalan tol, sehingga mengakibatkan terjadinya kemacetan lalu lintas. Hal ini biasanya terjadi akibat kurangnya informasi yang diterima oleh masyarakat akan jumlah kendaraan satu diruas jalan tol. Untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi dan menghitung jumlah kendaraan yang melewati ruas jalan tol untuk memberikan informasi secara cepat kepada pengendara lain sebelum memasuki jalan tol yang akan dilalui. Metode yang akan dipakai untuk mendeteksi dan menghitung jumlah kendaraan dengan menggunakan Blob Detection. Dari hasil penelitian didapatkan nilai error tertinggi sebesar 52% pada video di detik ke-6 sampai detik ke-10. Hal ini disebabkan oleh jumlah kendaraan yang melintas begitu banyak dan dengan kecepatan yang sangat tinggi.
Keywords
Full Text:
PDF (Indonesian)References
Badan Pengatur Jalan Tol, Sejarah Jalan Tol, diakses pada 13 Januari, 2019, dari http://bpjt.pu.go.id/konten/jalan-tol/sejarah
Basuki, A., Palandi, J., & Fatchurrohman. 2005. Pengolahan Citra Digital Menggunakan Visual Basic. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Donoser, Michael, Bischof, Horst. (2006), Efficient Maximally Stable Extremal Region Tracking. Computer Vision and Pattern Recognition, 2006 IEEE Computer Society Conference.
Firmansyah,A. 2007. Dasar-Dasar Pemrograman Matlab. IlmuKomputer. com.
J.Matas, O. Chum, M. Urban and T. Padjla. (2002).Robust wide baseline stereo from maximally stable extermal regions, Proc. British Machine Vision Conference, Vol. 1, 384-393.
Meru A.V, Mujawar I.I. (2015), Computer Vision Based Vehicles Detection and Counting for Four Way Traffic, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, Vol. 5, No. 2.
Munir, R., 2004, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Jakarta : Informatika.
Nister, David dan Stewenius, Henrik. (2008), Linear Time Maximally Extremal Regions. Microsoft Live Labs:Switzerland
Ouzounis, G.K., Wilkinson, M.H.F. (2007), A parallel implementatiom of the dual-input max-tree algorithm for attribute filtering. Instituto Nacional de Pesquisas Espacias (INPE), Vol. 1, pp. 449-460
Pujiriyanto, Andry (2004). cepat mahir matlab. Ilmu Komputer.com
Purwiyanti, S., Setyawan, F. A., Herlinawati, H., Murdika, U., & Hafizulahudin, M. (2018). Sistem Penghitung Jumlah Kendaraan Di Lintasan Dua Arah Menggunakan Library CVBlob.
Abstract 3022 kali dilihat
PDF (Indonesian) 2283 kali diunduh
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.