Moving vehicle is an interesting object to do a research. Interesting things that can be made research object is the speed, type and color of vehicle. Fast-moving vehicle can cause the so-called Motion Blur Image. Motion blur is a result of finite acquisition time of practical cameras and the relative motion between the camera and moving objects.. Generally we will avoid this effect to the image that we expect to get good results. In this project we use the motion blur image to detect the speed of a vehicle as well as knowing the type and color of the vehicle. To estimate the speed of the vehicle we analyze the results of motion blur and matching by using Gabor filter and template matching from a sample of vehicle

Ansori, Riza

Pramadihanto, Dadet

Ramadijanti, Nana

Indonesian

EEPIS Repository

Deteksi Kendaraan BergerakSecara Real TimeRiza Ansori1, Ir. Dadet Pramadihanto, M.Eng, PhD2,Nana Ramadijanti, S.Kom, M.Kom2Mahasiswa1 , Dosen2Politeknik Elektronika Negeri SurabayaInstitut Teknologi Sepuluh NopemberKampus PENS-ITS Keputih Sukolilo Surabaya 60111Telp (+62)31-5947280, 5946114, Fax. (+62)31-5946114Email : ansori.eepis@gmail.comAbstrakKendaraan bergerak merupakan suatu objek menarik untuk dilakukan suatu penelitian. Hal-hal yang menarik yang dapatdiajadikan objek penelitian adalah kecepatan , jenis dan warna dari kendarann. Kendaraan yang bergerak dengan cepatdapat menimbulkan blur  yang dinamakan Motion Blur Image. Motion Blur Image adalah efek  yang disebabkan  olehgerakan relatif antara kamera dan objek yang bergerak. Umumnya kita akan menghindari efek ini agar foto yang kitaharapkan mendapatkan hasil yang bagus. Dalam proyek ini motion blur image kita gunakan untuk mendeteksi kecepatandari  suatu  kendaraan  sekaligus  mengetahui  jenis  dan  warna  kendaraan  tersebut. Untuk  memperkirakan  kecepatankendaraan kita analisa hasil dari motion blur dan kita cocokkan dengan menggunakan gabor filter dan template matchingdari sample kendaraan yang telah kita tentukanKata Kunci :Motion Blur Image, , filter gabor, template matching1. Pendahuluan1.1 Latar BelakangMotion Blur Image adalah efek yang disebabkan olehgerakan  relatif  antara  kamera  dan  objek  yang  bergerak.Umumnya kita akan menghindari efek ini agar foto yangkita  harapkan  mendapatkan  hasil  yang  bagus.  Dalamproyek  ini  motion  blur  image  kita  gunakan  untukmendeteksi  kecepatan  dari  suatu  kendaraan  sekaligusmengetahui jenis dan warna kendaraan tersebut.Kebanyakan  metode  yang  digunakan  untukmengetahui  kecepatan  kendaraan  menggunakanLIDAR(Laser  Infrared  Detection  And  Ranging)  atauRIDAR (Radio Detection And Ranging) yang digunakanuntuk mengurangi pelanggaran  lalu lintas batas kecepatankendaraan.  Tetapi  metode  ini  membutuhkan  biaya  yangbesar  untuk  membeli  alatnya.  Sebagai  alternatif  ,  kitamenggunakan  motion  blur  image untuk  memperkirakankecepatan suatu kendaraan yang sedang melintas di jalanraya.Untuk  memperkirakan  kecepatan  kendaraan  kitaanalisa hasil dari motion blur dan kita cocokkan denganmenggunakan line matching dari sample kendaraan yangtelah kita tentukan1.2 Rumusan PermasalahanAdapun  permasalahan  yang  ada  pada  sistemteknologi ini yaitu sebagai berikut :1. Mendapatkan gambar dari kendaraan di jalan raya.2. Menghitung  panjang  dari  blur  sebagai  parametermenghitung kecepatan.3. Mengetahui kecepatan, jenis dan warna dari gambaryang didapatkan.1.3 Tujuan ProyekTujuan  proyek  akhir  ini  adalah tujuan  proyekakhir ini adalah mendeteksi kecepatan kendaraan sekaligusmengetahui warna dan jenis dari kendaraan yang diambilmenggunakan sebuah kamera yang menghasilkan gambarblur.1.4 Kontribusi ProyekProyek  Akhir  ini  nantinya  diharapkan  dapatdikembangkan  untuk memberikan  analisa  yang  padaakhirnya  memberikan  informasi  yang  berguna  tentangkendaraan yang melaju di jalan.2. Teori PenunjangMotion  blur  merupakan akibat    dari  gerakanrelative antara kamera dan objek yang dicapture . biasanyadigunakan untuk Restorasi gambar Analisa motion Meningkatkan resolusi dari video Efek special Memperkirakan kecepatan2.1. Degradasi ImageDegradasi  image  adalah  space  invariant  linearsystem  yang  dicirikan  oleh  point  spread  function  (PSF)h(x,y) dalam kasus uniform linear motion             d d f y x h y x g ) , ( ) , ( ) , ( ...............................(2.1)Degradasi dalam uniform linear motion:    otherwise , 0tan , cos2,1) , (   x yRxR y x h .............................(2.2)Di  mana    dan R adalah  arah  motion  danpanjang dari motion blur. Utnuk merestorasi gambar aslidengan  memperkirakan ) , ( y x h atau  equivalent    danR  dari blur image ) , ( y x g . Ada dua varian yaitu : Partial  blur  adalah  blur  yang  disebabkan  olehcampuran dari objek yang bergerak dan backgroundmasih berada dalam sekitar batas objek Total  blur  adalah  blur  yang  dipaksa  oleh  gerakanobjek di dalam wilayah2.2. Blur Parameter EstimationUntuk  motion  blur  image  dengan  objek  yangbergerak  dalam  scene  yang  statis  ,  blur  parameterdiperkirakan dari posisi awal dan panjang dari partial blursepanjang  arah  gerakan  . Seperti  yang  ditunjukkan  olehgambar di bawah ini :Gambar 1. Gambar objek statis dan bergerakUntuk  objek  static  dengan  sharp  edges  denganintensitas  dalam  scanline  blur  dari  daerah  partial  blurdalam motion blur image yang tersebar di sejumlah pixeldan dapat menjadi model a ram edge di intensitas profildari  gambar  scanline.  Jadi  ada  2  edge  detection  yangdigunakan yaitu :1) Sharp edge   step response2) Blur edge    ramp response Parameter intrinsic:a. Panjang focal (Focal Length) dari kamerab. Ukuran size CCD pixel kamerac. Exposure Time Parameter Ekstrinsika. Jarak dengan objekb. Orientasi kamera saat pengambilan gambar2.3. Formula Untuk Menghitung Kecepatandf zLlGambar 4.  Pinhole model untuk general caseGambar 5.  Model kamera untuk estimasi kecepatankendaraanMetode  untuk  mendeteksi  kecepatan  kendaraanberdasarkan prinsip model pinhole kamera. Seperti yangditunjukkan pada gambar 5 kita andaikan sudut antara arahgerak objek dan kamera adalah  dan perpindahan objekadalah d  dalam  interval  waktu  tertentu,  kemudian  kitadapatkanfdk pa  sin...............................................(2.3)danfzkd  cos............................................... (2.4)dimana p dan k adalah  posisi  awal  danperpindahan objek dalam kamera, kemudian kita dapatkan  sin ) ( cos k p fzkd  .........................(2.5)di mana z adalah jarak antara objek dan kameradalam  arah  sejajar  dengan  sumbu  X  dan  f    adalah  focallength  dari  kamera,  Apabila  exposure  time  dari  kameraadalah  T  dan  ukuran  pixel  CCD  kamera  adalah    sx.Kemudian kecepatan v didapatkan] sin ) ( cos [   K P s f TzKsTdvxx   .......(2.6)kemudian kita sederhanakan, sehingga menjadi cos TfzKsvx  .............................................. (2.7)dalam  formula  di  atas, z  dan  sx merupakanparameter  internal  dari  kamera  .T merupakan  exposuretime(shutter  speed)  yang  didapatkan  saat  pengambilangambar. Kemudian untuk memperkirakan kecepatan objekmenggunkan  motion  blur  image,  kita  sertakan  parameteryang telah diidentifikasi dari gambar ( panjang blur K danposisi objek P) dan posisi relatif dan orientasi antara objekdan kamera  (jarak z dan sudut arah gerak objek  .Untuk kasus seperti gambar di bawah ini, dimanaobjek  bergerak  secara  paralel  terhadap  image  plane  darikameraLf zKdGambar 6.  Pinhole model untuk special casedan  untuk  mendapatkan  kecepatan  digunakanrumus dapat kita sederhanakan menjadiTfzKsvx  ...................................................... (2.8)l sfLzx ....................................................(2.9)Rumus di atas digunakan jika mengetahui jarakdari objek ke kamera, jika tidak diketahui secara pasti kitadapat menghitung jaraknya dengan(9)Di mana L adalah panjang dari kendaraan yangtelah diketahui (biasanya dari data manufaktur) dan l adalahpanjang kendaraan dalam gambar.f focal length kamera dansx pixel  size  CCD  kamera.Berdasarkan  formula  inikecepatan kendaraan dapat dihitung dengan :TlKLv   (2.10)3. Rancangan SistemTfzKsv x Gambar 7. Blok diagram sistemGambar 8. Blok diagram penghitungan kecepatankendaraan3) Capture targetProses capture adalah proses pengambilan kendaraanmelalui    melalui  kamera. Pengambilan  gambar  inidilakukan di jalan . Agar gambar stabil maka digunakantripod  untuk  mencegah  pergeseran  posisi  pengambilangambar.  Sebelum  dilakukan  pengcaptur-an,  perludilakukan persiapan terlebih dahulu seperti estimasi jarakpengambilan  objek  dari  kamera  dan  dilakukan settingterhadap kamera, yaitu mode pengambilan gambar diset keshutter priority agar kita dapat dengan mudah menetapkanexposure time/shutter speed. Settingan ini penting sekali,kaena  diperlukan  dalam  penghitungan  kecepatannantinya.Untuk shutter speed  kita set 1/50 sec4) Estimasi panjang blurUntuk  mengestimasi  panjang  blur  ,  langkah-langkahnya sebagaai berikut : Hitung Fourier Transfor Hitung Log Spectrum Lakukan Inverse Fourier Hitung  rata-rata  piksel  berdasarkankolom Mencari nilai negatif pertama di bagianreal  part,  jika  tidak  ada  maka  diambilyang  terkecil  nilainya.Nilai  yangdidapatkan ini dicari pada kolom berapa,yang  merupakan  korespondens  panjangblur5) Estimasi environment parameterSelain parameter dari blur image, untuk menghitungkecepatan kendaraan digunakan parameter lainnya sepertijarak objek dengan kamera, orientasi pengambilan gambar,focal length, exposure time, dan pixel size CCD kamera.6) Menghitung kecepatanSetelah  mendapatkan  parameter-paremeter  yangdiperlukan seperti panjang blur,jarak objek,orientasi/sudutpengambilan  gambar,focal  length  dan,  exposuretime/shutter speed dan pixel size CCD kamera, kemuidandilakukuan penghitungan kecepatan, sehingga didapatkankecepatan kendaraaan yang terdeteksiGambar 9. Blok diagram penentuan jenis kendaraan1) Capture targetProses capture adalah proses pengambilan kendaraanmelalui    melalui  kamera. Pengambilan  gambar  inidilakukan  di  jalan  .  setelah  itu  didapatkan  gambar  blur.Blur ini didapatkan karena pergerakan target yang sangatcepat.2) SegmentasiPada  tahap  ini  dilakukan  beberapa  tahap  untukmemisahkan  objek dari  backgroundnya,  adapun  tahap-tahap yang dilakukan sebagai berikut :-  Load  gambar  foreground  dan  background  laluubah menjadi grayscale. Dalam melakukan konversidari gambar berwarna ke gambar grayscale, makasistem  5870  dan  channel  B  dikalikan  dengan0.1140.-Lakukan background substraction. Pada tahap iniimage yang dianggap sebagai background adalahimage yang pertama kali ditangkap. Tujuan daribackground substraction adalah untuk melakukanpendeteksian apakah ada objek atau tidak.FilterBlur- Setelah dilakukan background substraction, makagambar  hasil  perlu  dilakukan smoothing  untukmemperhalus  hasil  dan  mengurangi  noise  yangditimbulkan-Lalu kia lakukan cropping  terhadap gambar hasilsubstraction tadi,  prose  ini.  Sebelum  dilakukancropping,  dilakukan  pendeteksi  tepi  untukmenemukan  tepi-tepi  dari  objek  tersebut.  Untukdeteksi  tepi  digunakan canny  edge detection.Setelah itu kita cari batas atas,kanan,bawah dan kiridari  objek  tadi..  setelah  ditemukan  batas-batastersebut, ktia lakukan cropping pada batas tadi.3) Pembuatan Gabor KernelPada tahap ini, kita  membuat gabor kernel terlebihdahulu,  dalam  pembuatan  kernel  ini  denganparameter scale sebanyak 4 dan orientasi sebanyak 5sehinnga total kernel yang dibuat sebanyak 20 kernel.4) Feature EkstractionPada tahap ini kita lakukan ekstraksi fitur templatedari masing –masing jenis mobil yang telah kita setdan menkonvolusikan dengan kernel yang telah kitabuat. Begitu juga untuk fitur dari gambar uji5) Deteksi WarnaKemudian  dilakukan  ekstrak  warna  dari  gambarobjek,  sehingga  ktia  dapat  kan  RGB  tiap  pixel.dandapat mengetahui warna dari kendaraan tersebutGambar 10.. Proses SegmentasiGambar Asli GaborKernel Hasil KonvolusiGambar 11.. Proses Feature Ekstraction4. Hasil dan Pembahasan4.1 Hitung KecepatanGambar 12. Proses menghitung panjang blurCanny CropGambar 13. Hasil Estimasi KecepatanGambar13. Hasil Deteksi Tipe dan Warna5. Hasil Dan KesimpulanDari hasil uji coba perangkat lunak ini dapat ditarikbeberapa kesimpulan : Hasil  pendetekesian  dalam  system    ini  sangatdipengaruhi oleh pencahayaan Proses  segmentasi  dalam  system  ini  sanganttergantung  .dengan  background  yang  diambil  ,semakin mirip dengan dengan foreground semakinbaik.Sehingga  pendeteksian  tipe  menjadi  semakintepat.Daftar Pustaka[1] Huei-Yun Lin. 2005.Vehicle Speed Detection andIdentification  from  a  Single  Motion  Blurred  Image.Proceedings  of  the  Seventh  IEEE  Workshop  onApplications of Computer Vision (WACV/MOTION’05)[2] R.Lokhande,K.V.Arya.2006.Identiﬁcation  ofParameters and Restoration of Motion Blurred Images.[3] Thiang,Teguh  Hantono  Andre  .Type  of  VehicleRecognition  Using  Gabor  Filter  Representation  andTemplate Matching Method.[4] Hartono,Fransisco  ,Jimmy.2008.Perancangan  danPembuatan  Aplikasi  Pengenalan  Jenis  Mobil  denganMenggunakan Gabor Filter dan Jaringan Syaraf Tiruan.[CV Penulis]Riza Ansori menjalankan studi D4 bidang Teknik Informatikapada Politeknik Elektronika Negeri Surabaya – Institut TeknologiSepuluh Nopember(PENS-ITS) semester 8.

Deteksi Kendaraan Bergerak Secara Real Time

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

EEPIS Repository