Deteksi Gerakan pada Kamera CCTV dengan Algoritma Frame Difference dan Frame Substraction

Reza Arby Yuha, Mawaddah Harahap

Abstract


Abstrak
Dewasa ini, CCTV digunakan sebagai kamera pengawas untuk mengawasi pergerakan dalam suatu tempat. Fungsi kebanyakan kamera pengawas hanya sebatas mengawasi secara random dan informasi yang kurang detail, hal tersebut cukup menyulitkan staff pengawas jika dibutuhkan sebuah informasi detail seperti plat nomor kendaraan, pejalan kaki, dan objek lainnya.Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, dapat diterapkan konsep deteksi gerakan. Proses pendeteksian gerakan ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan memilah benda yang diinginkan. Proses pendeteksian gerakan ini menggunakan konsep pengolahan citra seperti algoritma Frame Difference dan Frame Substraction. citra yang dimasukkan dicek perbedaannya menggunakan algoritma Frame Difference. Apabila berbeda, maka kedua citra akan diterapkan algoritma Frame Substraction untuk mendeteksi lokasi objeknya. Hasil penelitian ini cukup mampu mendeteksi objek dan pergerakannya, dalam beberapa tes uji, presentase keberhasilanya mencapai 72,7% dari data vidio berbeda yang telah diuji. Kesimpulanya adalah, Metode yang digunakan cukup berhasil mendeteksi pergerakan objek dalam video berdasarkan perbedaan (difference) yang diperoleh dari pengurangan frame sebelumnya dan frame selanjutnya, untuk meningkatkan akurasi dari metode yang digunakan. agar dikombinasikan dengan algoritma lainnya sehingga pendeteksian pergerakan menjadi lebih akurat.

Kata Kunci: deteksi gerakan, pengolahan citra, frame difference, frame substraction, Kamera CCTV


Full Text:

PDF

References


DAFTAR PUSTAKA

S. Mishra, P. Mishra, N. K. Chaudhary, P. Asthana, “A Novel Comprehensive Method for Real Time Video Motion Detection Surveillance,â€International Journal of Scientific & Engineering Reserch Volume 2, Issue 4, April-2011

Murali dan R. Girisha, “Segmentation of Motion Objects from Surveillance Video

Sequences Using Temporal Differencing Combined with Multiple Correlation,â€

Advanced Video and Signal Based Surveillance, 2009. AVSS '09. Sixth IEEE

International Conference on,

D. A. Migliore, M. Matteucci and M. Naccari, “Revaluation of Frame Difference in

Fast and Robust Motion Detection, “ - Proceeding VSSN '06 Proceedings of the 4th

ACM International Workshop on Video Surveillance and Sensor Networks, 2006

Nishu Singla. 2014. Motion Detection Baased On Frame Difference Method. Internasional Journal of Information & Computatio Technology, ISSN 0974-2239 vol. 4, no. 15, pp.-1565, 2014

H. H. Kenchannavar, G. S. Patkar and U. P. Kulkarni, “Simulink Model for Frame Difference and Background Subtraction Comparision in Visual Sensor Network,†on 2010 The 3rd International Conference on Machine Vision (ICMV 2010)

Jayaraman, S, S Esakkirajan, dan T Veerakumar, (2009), Digital Image Processing. New Delhi: Tata McGraw Hill education Private Limited.

Moch. Hatta, I Gde Susrama, (2017), Counting Sperma Aktif Menggunakan Metode Otsu Threshold Dan Local Adaptive Threshold, Neliti.

Munir, Rinaldi, (2006), Strategi Algoritmik. Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung.

Anita Sindar RM Sinaga, (2017) Implementasi Teknik Thresholding Pada segmentasi Citra Digtal, Jurnal Mantik Penusa, vol 1, No 2.

A. Nurhopipah, 2017,Deteksi Gerak dan Pengenalan Wajah untuk Sistem Pengawasan Melalui Video CCTV, Tesis, Program Studi S2 Ilmu Komputer, Univ. Gadjah Mada, Yogyakarta.


Article Metrics

Abstract view : 1197 times
PDF - 2302 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


SEMNASTIK 2019 diselenggarakan oleh : 

 Â