UMIUMI

METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem InformasiMETHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi

Sistem pemantauan keamanan terus berkembang saat ini. Sektor transportasi menjadi objek penelitian yang terus dikembangkan dan selalu menjadi topik yang menarik. Selain untuk tujuan keamanan dan untuk tujuan statistik untuk proses pelebaran jalan yang mendukung infrastruktur pengguna jalan, sistem deteksi juga berguna untuk statistik pemasaran penjualan. Dalam penelitian ini, diajukan sistem deteksi kendaraan yang berguna untuk pelebaran jalan di area atau wilayah tertentu sehingga dapat mengurangi kemacetan dan tingkat kecelakaan. Metode Gaussian Mixture Model yang diusulkan memiliki beberapa kelemahan, seperti kesalahan dalam substitusi latar belakang dengan kendaraan dan gagal mendistribusikan latar belakang dengan bayangan kendaraan. Namun, menggunakan operasi morfologi dapat mengatasi masalah ini. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi yang cukup baik dari metode yang diusulkan. Metode ini hanya kurang efektif saat menggunakan objek video dengan pencahayaan yang buruk atau pada malam hari karena dalam proses analisis blob objek kendaraan yang terdeteksi tidak sesuai dengan objek sebenarnya. Namun, jika aliran lalu lintas lancar dan searah, metode yang diusulkan masih dapat diterima.

Berdasarkan hasil deteksi pengujian yang telah dilakukan metode Gaussian Mixture Model (GMM) rentan akan refleksi bayangan objek selain kendaraan.Dikarenakan objek bayangan tersebut bergerak terus-menerus sehingga mempengaruhi hasil foreground yang didapatkan.Dan itu akan mempengaruhi proses selanjutnya dan berpengaruh juga terhadap hasil.Pengambilan data video juga harus memperhatikan kepadatan dan laju kendaraan.Semakin padat kendaraan semakin sulit algoritma melakukan deteksi objek karena pengaruh kerapatan antar objek, gaya atau pose kendaraan, dan bentuk kendaraan.

Penelitian selanjutnya dapat difokuskan pada pengembangan sistem deteksi kendaraan yang lebih adaptif terhadap kondisi pencahayaan yang dinamis, termasuk kondisi minim cahaya atau malam hari. Selain itu, perlu dilakukan pengujian terhadap data video dengan laju kendaraan yang lebih tinggi untuk menguji ketahanan dan akurasi sistem pada kondisi lalu lintas yang padat. Pengembangan sistem deteksi yang mampu mengidentifikasi merek kendaraan secara spesifik juga menjadi arah penelitian yang menarik, yang dapat memberikan kontribusi signifikan dalam bidang pemasaran dan analisis data lalu lintas. Integrasi metode Fuzzy Logic dalam sistem deteksi juga dapat dipertimbangkan untuk meningkatkan kemampuan sistem dalam menangani segmentasi objek yang kurang jelas dan pelacakan objek pada video dengan kualitas yang rendah, sehingga menghasilkan sistem deteksi yang lebih robust dan akurat.

Read online
File size1.15 MB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test