DETEKSI DAN PENGENALAN RAMBU PEMBATAS KECEPATAN MENGGUNAKAN PERANGKAT MOBILE

DEREK, NATAN (2014) DETEKSI DAN PENGENALAN RAMBU PEMBATAS KECEPATAN MENGGUNAKAN PERANGKAT MOBILE. S2 thesis, UAJY.

	Text (Halaman Judul) MTF002047.pdf Download (436kB)
	Text (Bab I) MTF102047.pdf Download (126kB)
	Text (Bab II) MTF202047.pdf Download (253kB)
	Text (Bab III) MTF302047.pdf Restricted to Registered users only Download (183kB)
	Text (Bab IV) MTF402047.pdf Restricted to Registered users only Download (407kB)
	Text (Bab V) MTF502047.pdf Download (246kB)

Abstract

Pendeteksian dan pengenalan rambu lalu lintas merupakan bidang yang berkembang dalam ITS (intelligent transport system). Berbagai metode telah dikembangkan pada beberapa penelitan mengenai pendeteksian dan pengenalan rambu lalu lintas untuk mendapatkan hasil yang optimal. Kompleksitas yang timbul diakibatkan pendeteksian dan pengenalan rambu diberbagai lingkungan yang bervariasi. Dalam penelitian ini metode deteksi warna dan deteksi bentuk diterapkan pada proses pendeteksian rambu pembatas kecepatan. Deteksi warna pada ruang warna HSV (hue saturation value) dioptimasikan untuk mendapatkan warna merah dari rambu pembatas kecepatan diberbagai kondisi pencahayaan. Deteksi bentuk CHT (circle hough transformation) digunakan untuk mencari bentuk lingkaran rambu pembatas kecepatan. Setelah ditemukan daerah citra rambu pada sebuah citra, dilakukan proses ekstraksi fitur untuk mendapatkan ciri-khas citra rambu pembatas kecepatan. Pada tahap pengenalan digunakan jaringan saraf tiruan backpropagation untuk mengklasifikasikan citra sesuai dengan kelasnya. Metode-metode yang diusulkan, diimplementasikan pada sebuah perangkat mobile yang dilengkapi dengan kamera yang dapat melakukan pemrosesan secara real-time. Pengujian dilakukan dengan melihat tingkat keakurasian dan kecepatan yang diperoleh pada saat pendeteksian dan pengenalan. Hasil pengujian tingkat keakurasian mencapai sampai dengan 91,8% dengan kecepatan sekitar 2,63 fps (frame per second) dan setelah dilakukan proses optimasi warna menjadi 93,3% dengan kecepatan sekitar 1,53 fps (frame per second) .

Actions (login required)

View Item