Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Estimasi Kecepatan Multi Objek Kendaraan Menggunakan Metode Vanishing Point
Rizaldi Permana NIM. (2018) | Skripsi | Teknik Komputer , Sistem Komputer , Teknik Komputer , Teknik Komputer , Teknik Komputer , Sistem Komputer , Sistem Komputer
Bagikan
Ringkasan
Peningkatan jumlah kendaraan terjadi pada semua jenis kendaraan setiap tahunnya. Hal ini akan menimbulkan kemacetan yang memiliki dampak negatif. Kemacetan tersebut dapat dikurangi dengan melakukan rekayasa lalu Ãâ lintas, namun untuk mengambil data kondisi lalu Ãâ lintas masih banyak ditemukan kesulitan. Sistem yang dibangun dapat mengambil data kondisi lalu Ãâ lintas seperti jumlah dan kecepatan kendaraan menggunakan kamera dan pengolahan citra. Dengan memanfaatkan vanishing point, sebuah gambar yang memiliki distorsi perspektif dapat di rektifikasi, sehingga gambar jalan dapat terlihat lurus seperti pada dunia nyata. Hasil titik tracking kendaraan pada gambar jalan dikonversi menjadi titik koordinat pada gambar rektifikasi. Dengan menghitung jarak perpindahan kendaraan setiap frame nya pada gambar rektifikasi, lalu dikalikan dengan skala kilometer per pixel dan dibagi dengan waktu antar frame, maka kecepatan kendaraan dapat terdeteksi. Hasil estimasi kecepatan kendaraan oleh sistem dibandingkan dengan hasil pengamatan langsung memiliki selisih
sebesar 8.22 km/jam.
Ringkasan Alternatif
An increase in the number of vehicles occurs in all vehicle types annually. This will cause congestion that has a negative impact. The congestion can be reduced by doing traffic engineering, but to retrieve data on traffic conditions there are still many difficulties. The built system can retrieve traffic condition data such as the number and speed of vehicles using camera and image processing. By utilizing vanishing points, an image that has a perspective distortion can be rectified, so the image of the road can look straight as in the real world. The result of the vehicle tracking point on the road image is converted to coordinate point on the rectified image. By calculating the vehicle movement distance of each frame in the rectified image, then multiplied by the scale of kilometers per pixel and divided by the time between frames, the vehicle speed can be detected. The estimated speed of the vehicle by the system compared with direct observations has a difference of 8.22 km / hour.