This final project creates a system that has the ability to find or detect the presence of pedestrians and then track it. This system is an application of computer vision. The applied methods are methods in the field of Image Processing. This system uses static camera that widely used to monitor certain area with normal light, stable and simple background so the system able to substract correctly. the methods applied are background substraction, thresholding, thinning and legs recognition. The whole system centered in an PC wich process image from integrated area and decide wether the object is a pedestrian

Pramadihanto , Dadet

Prasetyadi  , Wisnu Bagus

Setiawardhana , Setiawardhana

Indonesian

EEPIS Repository

Tracking of Pedestrian  Wisnu Bagus P1)  , Ir. Dadet Pramadihanto, MEng. Ph.D. 2) , Setiawardhana, ST. 3)   1)Jurusan Teknik Informatika,PENS – ITS Surabaya Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111   E-mail : wisnubagus@ymail.com    Abstrak Pada proyek akhir ini,dibuat suatu sistem yang memiliki kemampuan mencari atau mendeteksi adanya pejalan  kaki  lalu  melacaknya(tracking).Sistem  ini  merupakan  sebuah  aplikasi  dari  ilmu  Computer Vision.Metode-metode yang digunakan adalah metode-metode yang ada dalam bidang ilmu Image processing. Sistem ini memanfaatkan sistem kerja kamera statis yang sering digunakan untuk mengawasi daerah tertentu  dengan  batasan  cahaya  normal,stabil  dan  backgrund  yang  tidak  terlalu  kompleks  sehingga  sistem mampu melakukan substraction dengan tepat. Metode  yang  kami  gunakan  meliputi  background  substraction,thresholding,thinning,dan  pengenalan objek melalui fitur bentuk kaki. Seluruh proses sistem berpusat pada sebuah PC yang bertugas mengolah citra dari kamera yang telah diintegrasikan dan mengambil keputusan apakah objek yang terdeteksi merupakan pejalan kaki.   Kata Kunci :  Tracking,detection,pedestrian,image processing,background substraction   1.  Pendahuluan Kemampuan  untuk  mendeteksi  pejalan  kaki sangatlah menarik dan bermanfaat dalam kehidupan sehari-hari,seperti  contoh  dalam  bidang  keamanan, deteksi  ini  dapat  diaplikasikan  pada  kemera  cctv untuk  mengawasi  suatu  ruang  atau  daerah tertentu,atau  dalam  bidang  otomotif  sebagai  driver-otomatis pada sistem bantuan dalam kendaraan.   Pada  saat  yang  sama  pula,pejalan  kaki merupakan salah satu objek yang paling menantang untuk  dilakukan  deteksi,  banyaknya  variabilitas dalam  segi  tampilan  di  lokal  atau  global    yang disebabkan  oleh  berbagai  jenis  dan  gaya  pakaian, sehingga  hanya  beberapa  daerah  lokal  yang  benar-benar  khas  untuk  semua  kategori.Selain  itu  secara global,macam dari aksesoris yang digunakan sangat variatif  seperti  tas,penghangat  leher,topi  dll  yang dapat  menggangu  pembentukan  siluet bayangan.perihal  diatas  menambah  kesulitan  pada proses  deteksi  dan  akhirnya  banyak  orang  yang diidentifikasi  sebagai  gambar  yang  sama  pada  satu daerah deteksi.    Kemampuan untuk dapat melakukan deteksi pejalan  kaki  pada  tempat  yang  ramai  sangatlah bermanfaat  karena  hal  ini  sering  terjadi  dalam kehidupan nyata.Pada proyek ini diharapkan mampu melakukan  tracking  pejalan  kaki  di  tempat  yang ramai,  tujuannya  adalah  untuk  mendeteksi  semua pejalan  kaki  ,pelokalan  pada  tiap  pejalan  kaki  dan mengetahui arah gerak pejalan kaki tersebut  2.  Landasan Teori   Backgroud Substraction Proses  ini  akan  melakukan  pemisahan antara  backround  dengan  foreground  dengan menghitung  selisih  pixel  keduanya.  Hasil perbedaan image dithreshold untuk mengekstract moving region. Meskipun pekerjaan ini kelihatan sangat sederhana, pada kenyataannya jarang yang berhasil. Biasanya background jarang yang static dan  berubah  sesuai  dengan  waktu  dan  alasan yang  bermacam  –  macam.  Factor  yang  paling penting adalah perubahan pencahayaan, moving region dan camera noise.    Noise Reduction Noise  yang  masih  terdapat  pada  gambar sangat  berparuh  pada  perhitungan selanjutnya,maka  dari  itu  perlu  dilakukan  noise reduction. Noise  reduction  digunakan  untuk mengurangi  pixel-pixel  yang  lolos  filter background tetapi bukan merupakan foreground utama.dalam  hal  ini  disebut  bukan  foreground utama  jika  pixel  tersebut  tidak  memiliki ketetanggan 8 pixel disekitarnya   Thresholding   Thresholding  bertujuan  untuk mendapatkan figure utama atau siluet objek tanpa adanya bayangan objek,dengan meloloskan nilai pixel  rendah  dan  menghilangkan  nilai  pixel tinggi.    Transformasi haar wavelet   Haar Wavelet adalah metode wavelet yang pertama kali diajukan oleh Alfred Haar pada tahun 1909.  Haar  wavelet  adalah  metode  wavelet  yang paling  sederhana  dan  mudah  untuk   diimplementasikan. Untuk mengekstrak ciri-ciri  tekstur  dengan  transformasi  Haar  Wavelet, dilakukan  proses  averaging  untuk  mendapatkan bagian dari gambar yang berfrekuensi rendah dan dilakukan proses differencing untuk mendapatkan bagian  dari  gambar  yang  berfrekuensi  tinggi. Secara  umum,  rumus  untuk  menghitung  nilai averaging  dan  differencing  dapat  dinyatakan sebagai berikut :  H0 : f(n) = (Xn + Xn+1)/2  H1 : f(n) = (Xn – Xn+1)/2  dengan :  H0 = nilai averaging     H1 = nilai differencing    Pertama,  dilakukan  transformasi  Haar Wavelet  pada  setiap  baris  matriks  pada  gambar. Kemudian,  dilakukan  transformasi  Haar  Wavelet pada  setiap  kolom.  Transformasi  ini  akan menghasilkan  suatu  gambar  yang  seperti  terbagi menjadi empat bagian atau empat subband,  yaitu subband  LL,  LH,  HL  dan  HH.  Kemudian dilakukan transformasi Haar Wavelet pada subband LL[6].  Subband  LL  dibagi  berdasarkan  kolom menghasilkan subband LLL dan LLH. Kemudian subband  LL  dibagi  berdasarkan  baris,  sehingga menghasilkan empat subband lainnya, yaitu LLLL, LLLH, LLHL, dan LLHH.   Totalnya,  ada  7  buah  subband  yang dihasilkan yaitu LL, LH, HL, LLLL, LLLH, LLHL dan  LLHH.Wavelet  disini  digunakan  untuk memperkecil  ukuran  objek  yang  akan  dideteksi tanpa  mengurangi  atau  merusak  fitur  yang  ada sehingga dapat mempercepat komputasi.    Thinning   Thinning  merupakan  salah  satu  image processing  yang  digunakan  untuk  mengurangi ukuran dari suatu image (image size) dengan tetap mempertahankan  informasi  dan  karakteristik penting  dari  image  tersebut.  Hal  ini diimplementasikan dengan mengubah image awal dengan pola binary menjadi representasi kerangka (skeletal representation) image tersebut. Secara  umum,  image-thinning  berguna  untuk mengurangi tresholded citra output yang dihasilkan dari  edge  detector,  menjadi  garis  dengan  ukuran ketebalan  satu  pixel  saja.Metode  Thinning  yang digunakan adalah metode hit and miss.  Transformasi  hit-dan-miss  adalah  operasi morfologi yang umum yang dapat digunakan untuk memisahkan  pola  pixel-pixel  foreground  dan background pada suatu citra. Operasi hit -dan-miss dilakukan dengan mentranslasikan struktur elemen ke  seluruh  pixel  pada  citra,  kemudian membandingkan struktur elemen dengan pixel dari citra di bawahnya. Jika pixel-pixel foreground dan background  pada  struktur  elemen  cocok  (match) dengan  pixel-pixel  foreground  dan  background pada  citra,  maka  pixel  yang  berada  di  bawah struktur elemen di-set menjadi warna foreground. Jika  tidak  cocok,  maka  pixel  tersebut  dijadikan warna  background.  Pixel  foreground  dinyatakan dengan angka 1 dan pixel background dinyatakan dengan angka 0.  Contoh: struktur elemen berikut:  Gambar 1.contoh struktur elemen dapat digunakan untuk menemukan posisi sudut kanan  (right  angle  convex  corner)  dari  suatu citra.  Untuk  dapat  menemukan  semua  sudut dalam  citra  biner,  kita  harus  melakukan transformasi  hit-dan-miss  sebanyak  empat  kali dengan  empat  elemen  berbeda  yang merepresentasikan  empat  jenis  sudut  yang ditemukan  dalam  citra  biner  tersebut.  Empat bentuk elemen tersebut adalah:  Gambar 2 Macam-macam struktur elemen thinning      Object Detection   Fitur  pejalan  kaki  yang  digunakan  adalah fitur bentuk dari kaki objek,sebelumnya kita harus mempelajari  ciri  dari  bentuk  kaki  sebuah  objek pejalan kaki.          Gambar 3. Fitur Kaki   Setelah  kita  mengetahui  ciri  dari  bentuk bagian  kaki,maka  kita  dapat  melakukan pendeteksian  pada  bagian  bawah  objek,apakah memiliki bentuk yang sama dengan fitur kaki yang telah dipelajari.    Tracking   Pelacakan  objek  dalam  hal  ini  adalah prediksi posisi objek pada frame berikutnya,posisi ditentukan dengan membuat persamaan linear dari dua koordinat pada kedua frame sebelumnya  AX + BY+ C = 0..........(1)    Setelah  diketahui  posisi  pada  frame berikutnya  (ROI)  maka  dilakukan  pengecekan apakah  ROI  tersebut  memiliki  fitur  pejalan kaki.Pelacakan  ini  berfungsi  untuk  mempercepat komputasi sehingga mampu bekerja secara realtime  3.  Metodologi Penelitian 3.1 Skema perancangan sistem   Gambar 4. Skema perancangan sistem  3.2 Background Substraction    Setelah  system  menyimpan  frame background  maka  dilakukan  proses  background substraction  untuk  mendapatkan  foreground.Dengan melakukan pengurangan nilai pixel baru dengan pixel background.  Gambar 5. Layer Background  Gambar 6. hasil kamera   Gambar 7. Hasil Background Substraction 3.3  Noise Reduction   Agar pendeteksian dapat dilakukan dengan baik  maka  pixel-pixel  noise  harus dihilangkan,pixel yang dianggap noise adalah pixel yang tidak memiliki minimal nilai ketetanggaan 8 pixel disekitarnya.  Gambar 8 sebelum dan sesudah proses noise reduction 3.4  Thresholding   Thresholding bertujuan untuk mendapatkan figure  utama  atau  siluet  objek  tanpa  adanya bayangan  objek,dengan  meloloskan  nilai  pixel rendah dan menghilangkan nilai pixel tinggi  Gambar 9. sebelum dan sesudah proses thresholding      3.5  Thinning  Proses  thinning  digunakan  untuk mendapatkan representasi 1 pixel rangka dari suatu objek tanpa memutuskan koneksi tiap rangkanya.    Gambar 9. hasil proses thinning   3.6  Detection Setelah  kita  mengetahui  ciri  dari  bentuk  bagian kaki,maka  kita  dapat  melakukan  pendeteksian  pada bagian  bawah  objek,apakah  memiliki  bentuk  yang sama dengan fitur kaki yang telah dipelajari dengan membandingkan  hasil  thinning  dengan  model  yang telah dimiliki.  Gambar 10 Siluet yang terdeteksi  3.7  Tracking   Pada  tahap  ini  untuk  daerah  yang  telah terdeteksi  pejalan  kaki  (ROI)  akan  diambil  posisi koordinatnya,dari  koordinat  yang  didapat  akan diketahui  arah  gerak  sehingga  dapat  ditentukan kemungkinan  ROI  pada  frame  berikutnya  setelah diketahui  posisi  ROI  selanjutnya  maka  dilakukan evaluasi terhadap ROI tersebut.  Gambar 11. Proses Tracking    4.  Hasil Penelitian Berikut  adalah  hasil  dari  deteksi  dan  pelacakan pejalan kaki 4.1 Deteksi dan Pelacakan Pejalan Kaki  Gambar 12. hasil positif indoor    Gambar 13. hasil positif outdoor   Gambar 14. terdapat obyek yg tidak terdeteksi   4.2 Metode Perhitungan performance sistem  Tabel 1 Metode perhitungan sederhana  4.2.1  Presisi   Prosentase  tingkat  ketepatan  klasifikasi  item didalam  set  jumlah  gambar  yang  terdeteksi adanya  object  of  interest  dengan  rumus TP/(TP+FP).  Ukuran  ini  mengindikasikan berapa  banyak  gambar  yang  benar-benar terdapat object of interest dari seluruh gambar seluruh  gambar  yang  ditandai  terdapat  object of interest.  4.2.2  Recall / Sensitivitas   Prosentase  dari  jumlah  item  gambar  yang terdeteksi  adanya  object  of  interest  didalam seluruh  set  item  gambar  terdapat  object  of interest dengan rumus TP/(TP+FN). Kuran ini mengindikasikan  seberapa  bagus  filter  dalam mengidentifikasi object of interest.  4.2.3  Spesifisitas / Kekhususan   Prosentase  dari  jumlah  item  gambar  tidak terdeteksi  adanya  object  of  interest  didalam seluruh  set  item  gambar  yang  tidak  terdapat object of interest dengan rumus TN/(TN+FP). Ukuran  ini  mengindikasikan  seberapa  bagus filter  didalam  mengidentifikasi  object  non  of interest.   4.2.4      Akurasi Prosentase  dari  ketepatan  hasil  klasifikasi didalam  seluruh  jumlah  item-item  dengan ukuran (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN).  4.3 Performa Deteksi & Pelacakan Pejalan Kaki Berikut  ini  adalah  hasil  performance dari frame video terdapat pejalan kaki (550 frame,  ukuran  320x240  piksel),  frame terdapat  objek  bukan  pejalan  kaki  (260 frame, ukuran 320x240 piksel ), dan frame tidak  terdapat  objek  (  250  frame,  ukuran 320x240 piksel ):           Terdeteksi  Tidak Terdeteksi Capture video terdapat Pejalan kaki True Positive  False Negative Capture video tidak terdapat pejalan kaki False Positive  True Negatif Tabel 2 Hasil performansi percobaan  Tingkat keefektifan :   Presisi :  frame(+) & frame(-)-non pedestrian : (448/(448+32) )*100% = 93% gambar(+) & gambar(-)-non objek : (448/(448+5) )*100% = 98%  gambar(+) & gambar(-)-non pedestrian & gambar(-)-non objek :  (448/(448+32+5) )*100% = 92%   Recall/sensitifitas: (448/(448+102) )*100% = 81%   Spesifisitas:  gambar(+) & gambar(-)-non pedestrian : ( 228/(228+32) )*100% = 87%  gambar(+) & gambar(-)-non objek : (245/(245+5) )*100% = 98%  gambar(+) & gambar(-)-non pedestrian & gambar(-)non objek :  ( 228+245/(228+245+5+32) )*100% = 92%    Akurasi:  gambar(+) & gambar(-)-non pedestrian :  ((448+228)/(448+228+102+32) )*100% = 83%  gambar(+) & gambar(-)-non objek :  ((448+245)/(448+245+102+3) )*100% = 86%  gambar(+) & gambar(-)-no human & gambar(-)-human :  ((448+228+245)/(448+228+245+3+32+102) )*100% = 87%   5. Kesimpulan 1  Penggunaan background subtraction sangatlah optimal dalam mengambil foreground pada kamera statis 2  Sistem akan dapat bekerja optimal jika intensitas cahaya stabil 3  Objek akan terdeteksi dengan baik jika memiliki tingkat keabuan yang berbeda jauh dengan warna background. 4  Sistem akan mampu mendeteksi jika objek tertangkap penuh di dalam kamera   6. Daftar Pustaka Website  http ://sourceforge.net/projects/opencvlibrary. Riyanto Sigit, Achmad Basuki, Nana Ramadijanti, Dadet Pramadihanto 2003, Praktikum Pengolahan Citra, buku diktat PENS – ITS. Eric J. Stollnitz Tony D. DeRose David H. Salesin 2001, Wavelets for Computer Graphics: A Primer, University of Washington Kyousuke  Uchida  ,  Jun  Miura,  and  Yoshiaki Shirai  2000,  Tracking  Multiple Pedestrians  in  Crowd,  Dept.  of Computer-Controlled  Mechanical Systems Osaka University Lihi Zelnik-Manor 2008, Pedestrian Detection and Tracking, Video Analysis Course.  Viola,  P.;  Jones,  M.;  Snow,  D  2003.  Detecting Pedestrians Using     Patterns  of Motion  and  Appearance,  Mitsubishi  Electric   Research Laboratories.  Fredrik Sikén, Andreas Andersson, Ali Hedayati, Maria Stegberg  2006,Tracking  of  Pedestrian, Department of Signals and   Systems Chalmers.              Positive identified Negative Identified Objek Pedestrian(+)  448  102 Objek Non Pedestrian(-)  32  228 Non Objek(-)  5  245 

SISTEM PENJEJAKAN PEJALAN KAKI MENGGUNAKAN CIRI OBJEK

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

EEPIS Repository