Pendeteksi dini dan penjejak kendaraan yang datang dari jarak jauh dengan pendeteksi referensi titik hilang untuk lampu lalu lintas adaptif

Abstract

Real-time traffic monitoring is essential for the operation of an adaptive traffic lighting system and plays a significant role in decision-making, particularly signaling in roadworks. When only one lane is accessible due to temporary road blockage, early detection of oncoming vehicles is crucial to minimize bottlenecks near the traffic light that could result in congestion and accidents. This research aimed to enhance the detection and tracking of traffic at a distance from the traffic light. We utilized the vanishing point as a reference for detection and calculated the region of interest. We implemented the proposed method on twelve traffic surveillance videos and evaluated the system performance based on how quickly it could detect incoming traffic compared with the R-CNN method. The proposed method detected target vehicles in an average of 17.75 frames, while the R-CNN method required an average of 63.36 frames. Moreover, the proposed method’s precision depends on the number of pixel orientations used to estimate the vanishing point and the definition of the region of interest. Therefore, the proposed method for enhancing the safety and reliability of an adaptive traffic light system is reliable.Pemantauan lalu lintas secara kontinu sangat penting dalam pengoperasian sistem lampu lalu lintas adaptif dan memiliki peranan signifikan dalam pengambilan keputusan, khususnya pengaturan di area pekerjaan jalan. Karena penutupan salah satu jalur secara sementara, deteksi dini kendaraan yang akan datang sangat esensial untuk meminimalkan antrian kendaraan di dekat lampu lalu lintas yang berisiko kemacetan dan kecelakaan pada area pekerjaan jalan. Penelitian ini bertujuan untuk peningkatan deteksi dan pelacakan kendaraan pada jarak yang jauh dari lampu lalu lintas. Referensi titik hilang digunakan dalam pendeteksian kendaraan dan penghitungan region of interest (RoI). Pengujian sistem dilakukan terhadap dua belas video pemantauan lalu lintas dan pengevaluasian kinerja sistem berdasarkan seberapa cepat pendeteksian kendaraan datang dibandingkan dengan metode R-CNN. Metode yang diusulkan mampu mendeteksi kendaraan target dalam rata-rata 17,75 frame, sedangkan metode R-CNN membutuhkan rata-rata 63,36 frame. Selain itu, ketepatan metode yang diusulkan tergantung pada jumlah orientasi piksel yang digunakan untuk memperkirakan titik hilang dan definisi wilayah yang diminati. Oleh karena itu, metode yang diusulkan untuk meningkatkan keamanan dan keandalan sistem lampu lalu lintas adaptif dapat diandalkan.&nbsp