LAPORAN TAHUNAN PENELITIAN UNGGULAN PERGURUAN TINGGI RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI OTOMATIS BERBASISKAN VIDEO DAN WEB UNTUK MENGHITUNG DAN MENGKLASIFIKASIKAN KENDARAAN PADA JALAN BEBAS HAMBATAN TAHUN KE-1 DARI RENCANA 2 TAHUN Ketua : Dr. Mohammad Iqbal NIDN. 0331127506 Anggota : Dr. Rudi Trisno Yuwono SKom, MM NIDN. 0322066703 Sigit Widiyanto, ST, MMSI, MSc NIDN. 0310019001 Hadyan Mardhi Fadlillah ST.MMSI.MSc NIDN. 0301019001 Dibiayai oleh : Kopertis Wilayah III Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Sesuai dengan Surat Perjanjian Pelaksanaan Penugasan Program Penelitian Nomor : 790/K3/KM/SPK.LT/2016 Tanggal 14 Juni 2016 UNIVERSITAS GUNADARMA NOVEMBER 2016
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
LAPORAN TAHUNAN
PENELITIAN UNGGULAN PERGURUAN TINGGI
RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI OTOMATIS BERBASISKAN VIDEO
DAN WEB UNTUK MENGHITUNG DAN MENGKLASIFIKASIKAN KENDARAAN
PADA JALAN BEBAS HAMBATAN
TAHUN KE-1 DARI RENCANA 2 TAHUN
Ketua : Dr. Mohammad Iqbal NIDN. 0331127506 Anggota : Dr. Rudi Trisno Yuwono SKom, MM NIDN. 0322066703
Kopertis Wilayah III Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi
Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Sesuai dengan Surat Perjanjian Pelaksanaan Penugasan Program Penelitian
Nomor : 790/K3/KM/SPK.LT/2016 Tanggal 14 Juni 2016
UNIVERSITAS GUNADARMA NOVEMBER 2016
Copyright(c): Ditlitabmas 2012, updated 2016
HALAMAN PENGESAHAN.Judul : Rancang Bangun Sistem Deteksi Otomatis berbasiskan
Video dan Web untuk Menghitung danMengklasifikasikan kendaraan pada jalan Bebas Hambatan
Peneliti/PelaksanaNama Lengkap : Dr. MOHAMMAD IQBAL S.Kom., MMSIPerguruan Tinggi : Universitas GunadarmaNIDN : 0331127506Jabatan Fungsional : LektorProgram Studi : Sistem KomputerNomor HP : 08129950814Alamat surel (e-mail) : [email protected] (1)Nama Lengkap : Dr. RUDI TRISNO YUWONO S.Kom., MM.NIDN : 0322066703Perguruan Tinggi : Universitas GunadarmaAnggota (2)Nama Lengkap : HADYAN MARDHI FADLILLAHNIDN : 0301019001Perguruan Tinggi : Universitas GunadarmaAnggota (3)Nama Lengkap : SIGIT WIDIYANTO ST., MMSINIDN : 0310019001Perguruan Tinggi : Universitas GunadarmaInstitusi Mitra (jika ada)Nama Institusi Mitra : -Alamat : -Penanggung Jawab : -Tahun Pelaksanaan : Tahun ke 1 dari rencana 2 tahunBiaya Tahun Berjalan : Rp 80.000.000,00 Biaya Keseluruhan : Rp 186.260.000,00..
Mengetahui,Dekan FIKTI
Depok, 29 - 11 - 2016Ketua,
.
.
.
.(Prof. Dr. Achmad Benny Mutiara)
NIP/NIK 910155(Dr. MOHAMMAD IQBAL S.Kom., MMSI)
NIP/NIK 001200:
Menyetujui,Ketua Lembaga Penelitian
.
.
.
.(Dr. Hotniar Siringoringo, MSc.)
NIP/NIK 910177
3
RINGKASAN
Karakter jalan tol sebagai jalan bebas hambatan perlu dilandasi dengan regulasi
serta pengaturan penggunaan yang ketat, karena kendaraan yang melewatinya selalu
bergerak dalam kecepatan tinggi, sehingga memperbesar kemungkinan terjadinya
kecelakaan. Selain itu, aspek pemantauan jalan tol yang ditunjang oleh peralatan
teknologi yang memadai, sangat penting dilakukan dapat dimulai dari pintu gerbang
masuk jalan tol, di area tertentu jalan tol dan di pintu keluar jalan tol.
Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang suatu sistem terpadu pencatatan
kendaraan yang masuk dan keluar di jalan tol yang handal di segala kondisi (siang atau
malam, cerah atau berkabut), dengan mekanisme analisis data citra berbasiskan data
video yang diinstalasi di pintu masuk / pintu keluar jalan toll serta pengelolaan
informasi dalam sistem jaringan komputer privat berbasiskan web yang terhubung pada
setiap pintu toll dan kantor utama pengelola jalan toll. Fitur-fitur yang akan dibangun
meliputi sistem kamera yang tahan keadaan cuaca, sistem deteksi jenis / golongan
kendaraan, dan deteksi plat nomor kendaraan, sistem video analisis yang meliputi
perhitungan penggolongan kendaraan, perhitungan kecepatan rata-rata suatu kendaraan
sampai pintu keluar Toll tertentu dan sistem basis data untuk pencatatan data-data
tersebut sebagai pelaporan. Penelitian ini dimulai dengan mendeteksi kebutuhan dan
instalasi perangkat keras, perancangan dan pembuatan modul program sistem deteksi
visual dan video analisis untuk tahun pertama, kemudian pada tahun kedua, melakukan
perancangan dan pembuatan infrastruktur komunikasi jaringan privat serta modul basis
data pengelolaan informasi berbasiskan web beserta program antarmuka sistem
pelaporan dan pengintegrasian seluruh komponen sistem. Pada bagian akhir penelitian
akan melakukan pengujian kinerja sebelum digunakan untuk pengambilan data video
dalam keadaan yang sesungguhnya.
Sistem yang dihasilkan dalam penelitian ini diharapkan dapat membantu
pencatatan otomatis pengelola jalan tol terhadap intensitas kendaraan, jenis kendaraan
berikut nomor platnya dan kecepatan rata-rata setiap kendaraan yang masuk atau keluar
di area jalan tol. Untuk jangka panjang, hasil dari penelitian ini diharapkan dapat
dijadikan sebagai pengembangan berkelanjutan model ETC (electronic Toll Collection)
untuk mekanisme pembayaran dan sekaligus menjadi model sistem basis data berbasis
web untuk monitoring trafik berbasiskan video di jalan tol, yang bukan saja untuk
melakukan pencatatan di pintu Toll tetapi juga monitoring kecelakaan atau kepadatan
jalan tol. Lebih jauh lagi, sistem ini juga bisa diterapkan untuk monitoring kendaraan
untuk di luar jalan tol.
Kata kunci : monitoring trafik berbasiskan video, pencatatan
kendaraan di toll, computer vision
4
PRAKATA
Puji dan syukur Penulis panjatkan kepada Allah SWT yang telah memberikan
nikmat serta karuniaNya sehingga kami dapat menyelesaikan penelitian tahun pertama
yang berjudul “Rancang Bangun Sistem Deteksi Otomatis berbasiskan Video dan Web
untuk Menghitung dan Mengklasifikasikan kendaraan pada jalan Bebas Hambatan” ini
dengan baik dan sesuai jadwal yang ditentukan.
Banyak fakta yang menarik ditemukan ketika melakukan survey keadaan di
lapangan yang kemudian hasilnya dikompilasikan menjadi faktor-faktor desain
perangkat modul-modul deteksi berbasiskan visual, untuk itulah pada kesempatan ini,
kami menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang
telah membantu Tim peneliti dalam menyelesaikan tahap pertama dari rangkaian
penelitian ini, terutama kepada :
1. Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan
atas skema pembiayaan penelitian ini.
2. Rektor Universitas Gunadarma, Prof. Dr. E.S. Margianti, SE, MM.
3. Ketua Lembaga Penelitian Universitas Gunadarma, Dr. Ir. Hotniar Siringoringo
MSc.
4. Para vendor penyelenggara jalan Tol yang datanya dikumpulkan secara sekunder
dari situs-situs internet masing-masing perusahaan.
5. Rekan-rekan yang telah ikut menyumbangkan ide, gagasan dan motivasi kepada
tim peneliti selama proses penelitian dilakukan, yang tidak bisa disebutkan satu per
satu.
Kami menyadari sepenuhnya bahwa masih dapat ditemui beberapa kekurangan
dalam laporan tahunan ini. Oleh karena itu, kami mengharapkan kritik dan saran yang
bersifat membangun untuk lebih menyempurnakan hal-hal yang terkait dengan
penelitian kami di tahun ke-1 ini, yang dapat diperbaiki di tahun ke-2 Penelitian nanti.
Depok, 30 November 2016
5
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN USULAN PENELITIAN UNGGULAN
PERGURUAN TINGGI
2
RINGKASAN
PRAKATA
3
4
DAFTAR ISI
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR TABEL
5
6
7
BAB 1 PENDAHULUAN 8
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1. State Of The Art Penelitian Sejenis
2.2. Peta Jalan Penelitian
11
13
BAB 3 TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN
3.1 Tujuan Penelitian
3.2 Urgensi penelitian
15
16
BAB 4 METODE PENELITIAN
4.1 Tahun Pertama (2016) 18
4.2 Tahun Kedua (2017) 20
BAB 5 HASIL YANG DICAPAI
5.1. Tahapan Penelitian yang telah dicapai 21
5.2. Perancangan modul aplikasi deteksi fitur berbasiskan video 27
BAB 6 RENCANA TAHAPAN BERIKUTNYA 39
BAB 7 KESIMPULAN DAN SARAN
40
DAFTAR PUSTAKA 41
LAMPIRAN
Lampiran 1. Tampilan Luaran Modul
Lampiran 2. Personalia tenaga peneliti
Lampiran 3. Publikasi dan HKI
44
49
62
6
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Peta jalan penelitian
13
Gambar 3.1 Blok diagram metode penelitian
17
Gambar 5.1 Tampilan modul pendeteksi dan penghitung jumlah kendaraan
28
Gambar 5.2 Teknik pendefenisian titik awal dan akhir dari area yang dihitung
(atas), Hasil Uji coba modul pendeteksi kecepatan (bawah)
30
Gambar 5.3 Evaluasi modul pendeteksi plat nomor kendaraan
31
Gambar 5.4 Citra yang ditangkap webcam (kiri), Representasi citra disimpan
dalam bentuk teks (kanan)
31
Gambar 5.5 Kondisi Kecelakaan Siang Hari (atas) dan malam hari (bawah)
33
Gambar 5.6 Modul pendeteksi kabut/asap
34
Gambar 5.7 Modul Variabel Dinamis led matrix, tampak depan dan belakang
(atas) dan pengujian sensor ping untuk memberi informasi macet atau tidak
36
7
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1. Tabel alat dan bahan yang dibutuhkan dalam penelitian
19
Tabel 5.1. Rencana dan Realisasi Jadwal Penelitian
26
Tabel 5.2 Hasil pengujian pendeteksi kabut
34
Tabel 5.3 Ilustrasi Pendeteksi Kemacetan dan kelancaran lalu lintas lewat sensor
visual
38
8
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Sistem pemantauan dan analisis trafik jalan raya adalah suatu sistem yang
memiliki fungsi utama untuk mengumpulkan data statistik kendaraan dan menyajikan
hasil kajian statistik status penggunaan jalan raya. Sistem ini sangat bermanfaat dalam
memberikan informasi dengan cepat dan akurat status di jalan raya yang dapat
digunakan untuk mengambil keputusan terkait efisiensi dalam penggunaan jalan raya
tersebut. Implementasi sistem ini pada jalan bebas hambatan (jalan tol) selain untuk
melakukan pengawasan secara cerdas pada situasi lalu lintas di jalan Tol, sekaligus
dapat dimanfaatkan pula untuk mendukung mekanisme pembayaran tol.
Salah satu komponen utama dalam sistem ini adalah sistem deteksi dan
klasifikasi otomatis kendaraan-kendaraan yang masuk jalan Tol, yang terdiri dari
sensor-sensor yang dapat mendeteksi jenis kendaraan dan mekanisme penyimpanan
data-data tersebut secara real-time. Di antara berbagai sensor yang tersedia untuk
mendeteksi kendaraan seperti yang disebutkan dalam penelitian Yuxin Liu dan Xu Jia
(2012), sensor visual (kamera) merupakan sensor yang paling banyak digunakan karena
memiliki komponen biaya yang efisien dan memiliki kemampuan deteksi dengan
akurasi tinggi (Kristian Kovacic, Edouard Ivanjko and Hrvoje Gold (2013)). Setelah
penangkapan citra, terdapat serangkaian tahap pra-pemrosesan citra untuk menyiapkan
citra agar sesuai dengan spesifikasi yang dikehendaki lalu setelah itu baru dapat masuk
ke tahap pengolahan citra untuk mendeteksi adanya kendaraan dalam suatu citra. Sistem
ini diakhiri dengan mekanisme pencatatan dan pengolahan data yang pada ujungnya
akan memberikan luaran berupa analisis statistik even-even yang terjadi di jalan raya
tersebut. Penelitian ini berfokus kepada perancangan perangkat lunak sebagai
purwarupa sistem pemantauan, klasifikasi kendaraan dan analisis trafik jalan raya
berbasis video dan pengolahan citra. Teknik yang akan digunakan akan dipilih yang
sesuai dengan keadaan lingkungan tropis antara lain teknik klasifikasi scale-invariant
9
feature transform (SIFT) technique, deteksi tepi Canny, Haar-like, dan teknik stereo
vision matching.
10
Permasalahan yang akan diteliti dan diuraikan dalam penelitian ini adalah:
Bagaimana membangkitkan fitur-fitur yang mencirikan kendaraan (bentuk, rasio
panjang dan lebar kendaraan, warna, plat nomor, kecepatan rata-rata selama
berada jalan Toll) ?
Bagaimana memilih algoritma deteksi yang terbaik yang handal sesuai dengan
keadaan alam tropis di Indonesia ?
Bagaimana instalasi sensor visual yang paling handal untuk dapat mendeteksi
dengan baik sekaligus resisten terhadap keadaan cuaca maupun keadaan siang dan
malam.
Bagaimana mengintegrasikan sistem deteksi berbasis visual ini dengan sistem
basis data pencatatan dalam jaringan privat berbasiskan web antar setiap perangkat
deteksi dan kantor pusat kendalinya ?
11
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. State Of The Art Penelitian Sejenis
Berbagai detektor yang dapat mendeteksi jenis kendaraan di jalan raya, sekarang
sudah menjadi komponen penting dari perangkat pengumpulan informasi lalu lintas
jalan raya. Jika dilihat dari teknik mendeteksi, maka detektor jenis kendaraan terbagi
menjadi beberapa jenis, yaitu detektor yang menggunakan coil, detektor berbasiskan
video, microwave, laser, sinar inframerah, ultrasonik, magnetik dan sebagainya. Pada
tren sekarang ini detektor yang menggunakan coil, video dan microwave menjadi
detektor yang paling umum digunakan di jalan raya hampir di seluruh dunia. Penelitian
(Yuxin Liu dan Xu Jia, 2012) dengan sangat komprehensif memperkenalkan komposisi,
prinsip operasi, standar instalasi, keuntungan dan kekurangan detektor-detektor tersebut.
Penggunaan detektor berbasis visual yaitu kamera pun semakin meluas dan semakin
cerdas.
Tantangan utama pengolahan gambar video untuk mendeteksi kendaraan ada 2
hal yaitu adanya variasi yang amat banyak dari jenis kendaraan yang ada dan adanya
berbagai variasi tampilan fisik lingkungan (seperti ukuran kendaraan dan bentuk, warna,
pancaran matahari, salju, hujan, debu, kabut, dan lain sebagainya). Sedang tantangan
lainnya biasanya muncul dari kebutuhan sistem yang handal dan sistem yang mampu
menangani pengolahan cepat (M. Bertozzi dkk,1999). Kebanyakan algoritma untuk
mendeteksi jenis kendaraan berbasiskan sistem visi komputer terdiri dari dua tahap
pekerjaan : (i) Menemukan semua kandidat fitur kendaraan dalam sebuah gambar; dan
(ii) Melakukan tes untuk memverifikasi keberadaan kendaraan. Tahap pertama
dilakukan dengan menggunakan tiga jenis metode: (i) metode berbasis pengetahuan; (ii)
metode stereo-vision; dan (iii) metode berbasis gerak (motion-based).
Metode berbasis pengetahuan bekerja pada asumsi bahwa sistem telah
mengetahui parameter yang dimiliki oleh objek (kendaraan) yang terdeteksi (misalnya
parameter posisi kendaraan, bentuk, warna, tekstur, bayangan, pencahayaan, dan lain-
lain). Metode membandingkan kemiripan dapat digunakan untuk mengenali spesifikasi
kendaraan yang dicari. Algoritma deteksi kendaraan seperti ini akan memberikan nilai
12
positif untuk setiap kendaraan yang memiliki kesamaan yang paling banyak dilihat dari
posisi depan dan belakang. Selain metode membandingkan kemiripan, metode
pengenalan warna jalan atau jalur (lane) juga dapat digunakan untuk mendeteksi
kendaraan. Dengan menggunakan pengenalan warna (D. Guo dkk, 2000), benda
bergerak (kendaraan) dapat dipisahkan dari latar belakang (jalan). Metode berbasis
pengetahuan lainnya ditemukan juga dengan menggunakan bayangan kendaraan (C.
Tzomakas and W. Seelen, 1998), sudut (bentuk persegi panjang kendaraan) (M.
Bertozzi dkk, 1997), tepi vertikal / horisontal (N. Matthews, 1996), tekstur (T. Kalinke
dkk, 1998), lampu kendaraan (R. Cucchiara and M. Piccardi, 1999), dan lain-lain.
Metode stereo-vision bekerja didasarkan pada peta disparitas atau pemetaan
perspektif terbalik (J. Hancock, 1997). Pada peta disparitas, dilakukan perbandingan
posisi piksel pada kedua kamera yang merepresentasikan objek yang sama. Komponen
ketiga vektor dari piksel (z koordinat) dapat dihitung dengan membandingkan
perubahan posisi piksel yang dibandingkan tersebut. Sedangkan pada metode pemetaan
perspektif terbalik, didasarkan pada mentransformasikan citra dan menghapus efek
perspektif dari citra tersebut. Dalam sistem stereovision ini pada umumnya
menggunakan dua kamera meskipun sistem dengan lebih dari dua kamera akan
membuat hasil yang lebih akurat, tetapi menyebabkan komputasi yang lebih mahal pula.
Dalam penelitian (T. Williamson dan C. Thorpe, 1999.), membahas tentang sistem visi
komputer dengan tiga kamera. Sistem ini dapat mendeteksi benda dengan ukuran 9cm
sampai jarak 110mm. Sistem ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi bila dibandingkan
dengan sistem dengan dua kamera.
Metode berbasis gerak pada umumnya menggunakan fenomena aliran optik
(optical flow) untuk pengolahan citra (A. Giachetti dkk, 1998). Aliran optik dalam visi
komputer merepresentasikan pola pergerakan yang terlihat dari suatu obyek, permukaan
dan tepi di dalam bidang pandang kamera (camera field of view). Algoritma metode ini
akan membagi gambar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil. Bagian gambar yang
lebih kecil dianalisis dengan gambar sebelumnya yang sudah disimpan untuk
menghitung arah dan kecepatan relatifnya. Dengan metode ini maka bagian gambar
statis dan dinamis dapat dipisahkan dan dapat diproses lebih lanjut (M. Bertozzi
dkk,1999). Setelah aliran optik sub-citra berhasil dihitung, kandidat obyek bergerak
(kendaraan) dapat dikenali. Setelah itu terdapat metode verifikasi yang memutuskan
13
kandidat yang dikenali sebagai obyek nyata. Verifikasi dilakukan dengan mengkalibrasi
ambang kecepatan pada nilai yang paling efisien. Dengan penyaringan ini, deteksi yang
salah dapat berkurang. Untuk verifikasi lebih lanjut, metode ini yang juga digunakan
dalam metode pendeteksian kendaraan berbasis pengetahuan (yaitu melalui tampilan
dan berbasis template). Metode seperti ini dapat mengenali fitur-fitur kendaraan seperti
tepi, tekstur, bayangan, dan lain sebagainya
2.2. Peta Jalan Penelitian
Universitas Gunadarma sebagai universitas yang memiliki ciri berbasis
Teknologi Informasi Komunikasi (TIK), amat padat menyisipkan muatan TIK dalam
setiap mata kuliah pada program studi yang ada di dalamnya. Demikian pula pada
penelitian-penelitian yang dilakukan, oleh dosen, mahasiswa maupun kolaborasi dosen-
mahasiswa. Gambar 2.1 berikut ini menunjukkan peta jalan dari penelitian yang akan
dilakukan. Dalam sub-bab ini, disajikan beberapa penelitian yang telah dilakukan
sebelumnya terkait dengan dua bidang keilmuan yaitu visi komputer dan sistem basis
data berbasiskan web yang dapat menunjang penelitian yang diusulkan ini.
Gambar 2.1 Peta jalan penelitian
14
Penelitian ini didukung oleh anggota peneliti yang memiliki kompetensi di
bidang TIK (meliputi sub bidang visi komputer dan aplikasi berbasis web) dan memiliki
rekam jejak penelitian yang baik serta pernah menerima hibah penelitian sebelumnya.
15
BAB 3
TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN
3.1 Tujuan Penelitian
Tujuan utama penelitian ini adalah memberikan kontribusi bagi ilmu pengetahuan
yang berkaitan dengan sistem pemantauan dan penginderaan lalu lintas jalan bebas
hambatan untuk membantu pencatatan statistika keadaan lalu lintas. Tujuan secara lebih
detil dari penelitian ini adalah merancang dan menghasilkan sistem terpadu pencatatan
kendaraan yang masuk/keluar di jalan Toll dengan analisis berbasiskan data video dan
terintegrasi dalam suatu sistem basis data berbasiskan web privat antar setiap titik
kamera yang digunakan.
Adapun tujuan penelitian ini berdasarkan tahun penelitian dapat diuraikan sebagai
berikut :
Tujuan pada tahun Pertama penelitian, meliputi :
1. Merancang skema instalasi sistem kamera untuk mengambil citra kendaraan di pintu
toll.
2. Pembuatan model aplikasi deteksi fitur kendaraan berbasis video yang meliputi
deteksi jenis/golongan kendaraan, deteksi plat nomor kendaraan, aplikasi
perhitungan kecepatan rata-rata kendaraan setelah menempuh jarak antara pintu toll
tempat masuk dan pintu toll tempat keluar.
Tujuan tahun kedua penelitian, meliputi :
1. Perancangan kerangka kerja jaringan komunikasi data privat antar pintu toll dan
pusat data di kantor pengelola Toll.
2. Pembuatan modul basis data dan aplikasi pencatatan dan analisis data
berbasiskan web.
3. Integrasi aplikasi deteksi fitur berbasis video dengan aplikasi pencatatan dan
analisis data berbasiskan web.
4. Melakukan pengujian sistem yang dirancang secara keseluruhan untuk
membuktikan kehandalan dan reliabilitas sistem tersebut.
16
3.2 Urgensi penelitian
Keutamaan penelitian ini adalah sebagai salah satu upaya untuk menghasilkan
sistem yang dapat menjadi solusi untuk melakukan deteksi jenis kendaraan secara
akurat dan cepat pada pintu masuk dan pintu keluar jalan bebas hambatan. Keutamaan
penelitian ini berhubungan dengan tema strategis Teknologi Informasi dan Komunikasi
yang terkait dengan isu green technology yaitu pemanfaatan TIK untuk tercapainya
solusi yang ramah lingkungan dan sekaligus menyiapkan infrastruktur TIK pada bidang
transportasi pengelolaan jalan raya. Selain itu, sistem ini juga diharapkan dapat
digunakan sebagai temuan yang dapat membantu mengetahui dan mengatasi
permasalahan pada jalan raya secara keseluruhan, terkait dengan efisiensi penggunaan
lajur dan pemantauan situasi jalan yang efektif dan efisien termasuk untuk
pengintegrasian dengan sistem Electronic Toll Collection (ETC).
Luasnya lingkup implementasi sistem ini membuat sistem yang dirancang dapat
pula diterapkan pada pengelolaan lapangan parkir kendaraan, tempat penimbangan
kendaraan, tempat keluar masuk kendaraan di pelabuhan mau pun lapangan terbang dan
tempat-tempat umum lainnya yang memiliki intensitas kendaraan yang cukup besar.
Mekanisme penerapannya bisa dikembangkan untuk tidak hanya melakukan
perhitungan statistik yang terkait waktu, tetapi juga untuk mendeteksi even-even yang
tidak biasa seperti tabrakan atau even-even lain yang berpotensi menyebabkan
terjadinya insiden di jalan raya.
Manfaat penelitian ini antara lain dapat dijadikan sebagai (1) model deteksi
fitur-fitur kendaraan yang handal terhadap keadaan lingkungan (siang-malam, cerah-
hujan, dan lain-lain) (2) alternatif model komunikasi data antar perangkat kamera yang
tersebar di pintu-pintu toll yang memanfaatkan teknologi web (private cloud untuk
sistem transportasi) (3) media pembelajaran pola-pola lalu lintas dan pengambilan
keputusan bagi para pengelola jalan Toll pada khususnya, atau aparat penegak hukum
dan aparat departemen perhubungan melalui hasil analisis statistik kondisi lalu lintas
yang ditampilkan.
17
BAB 4
METODE PENELITIAN
Kegiatan penelitian ini akan dilaksanakan selama 2 tahun yaitu tahun 2016 dan 2017.
Setiap tahun akan berdurasi selama 10 bulan (diperkirakan berjalan dari bulan Februari
hingga November). Penelitian dilakukan di laboratorium jurusan Sistem Komputer
Universitas Gunadarma untuk kegiatan perakitan model sistem kamera, pembuatan
program dan integrasi sistem pemantauan kendaraan. Selain itu penelitian juga
dilakukan di beberapa ruas pintu jalan toll di wilayah Depok, Jakarta dan Bogor untuk
mengamati dan menganalisis secara langsung kendaraan yang lewat di sana.
Tahapan dan kegiatan penelitian, luaran yang dihasilkan dan indikator capaian
dapat dilihat pada blok diagram berikut ini:
Gambar 3.1. Blok diagram metode penelitian
18
4.1. Tahun Pertama (2016)
Tujuan penelitian tahun pertama adalah merancang skema instalasi sistem
kamera untuk mengambil citra kendaraan di pintu toll dan melakukan
pembuatan aplikasi deteksi fitur kendaraan berbasis video yang meliputi deteksi
jenis/golongan kendaraan, deteksi plat nomor kendaraan dan aplikasi
perhitungan kecepatan rata-rata kendaraan setelah menempuh jarak antara
pintu toll tempat masuk dan pintu toll tempat keluar. Untuk mencapai tujuan
tersebut beberapa tahapan kegiatan dilakukan, yaitu :
Tahap Persiapan
Tahap ini bertujuan menginventarisir dan mempersiapkan berbagai hal yang
dibutuhkan dalam pelaksanaan penelitian. Kegiatan ini akan dilaksanakan selama satu
bulan. Tahapan yang dilakukan meliputi :
1. Perencanaan operasional penelitian (dalam bentuk work breakdown structure),
yaitu detil rincian kerja dan aktivitas penelitian yang disusun dalam jadwal
penelitian yang didistribusikan ke seluruh personal penelitian sesuai
kompetensinya.
2. Penelusuran pustaka, yaitu aktivitas pencarian informasi yang terkait dengan
penelitian yang dilakukan melalui buku teks atau pun jurnal, prosiding dan
artikel ilmiah lainnya. Informasi tersebut diperoleh dari perpustakaan di instansi
pendidikan dan instansi kedinasan (Dinas Perhubungan, pengelola jalan Toll),
atau melalui internet.
3. Konsultasi dengan pengelola jalan toll, yaitu pertemuan dan diskusi dengan para
stackholder terkait dengan pengelolaan jalan Toll.
Tahap Analisis, Perancangan dan Pembuatan Aplikasi
Tahap ini bertujuan untuk menganalisis dan mengamati kebutuhan perancangan
untuk selanjutnya dituangkan dalam suatu rancangan yang menjadi dasar untuk
membangun aplikasi deteksi berbasiskan video. Kegiatan ini akan berlangsung selama
tiga bulan. Tahapan yang dilakukan meliputi :
1. Pemilihan model kamera outdoor yang handal. Kegiatan ini dilakukan dengan
melakukan survey di internet dan memverifikasi pada vendor-vendor penjual
kamera.
19
2. Instalasi kamera dan pengambilan data citra di lapangan. Dalam kegiatan ini
dilakukan beberapa skema instalasi kamera dan skenario pengambilan gambar
pada berbagai situasi (saat lalu lintas padat/longgar, saat siang/malam, saat
cuaca cerah/cuaca hujan).
3. Analisis data hasil pengamatan awal, yaitu aktivitas menganalisis hasil
pengamatan dari berbagai skema instalasi dan scenario pengambilan gambar.
4. Pemilihan alat dan bahan penelitian yang meliputi model-model Deteksi fitur
berbasiskan video. Hasil pengamatan awal menjadi dasar untuk menentukan
model algoritma yang dibutuhkan untuk membangun sistem deteksi berbasiskan
video ini berikut perangkat keras yang dibutuhkan dalam penelitian ini. seperti
tampak pada tabel 3.1.
Tabel 3.1 Tabel alat dan bahan yang dibutuhkan dalam penelitian
Peralatan Spesifikasi Peruntukan
Kamera Outdoor
Resolusi tinggi, wide area
ranges
Sebagai sistem akuisisi citra
Housing camera
Tahan kondisi cuaca Sebagai pelindung kamera
outdoor
Tripod, monopod
Untuk kebutuhan pendukung
instalasi kamera
Algoritma deteksi
fitur berbasiskan
video
1. Detector
2. tracking
3. segmenting
4. Klasifikasi
Diuji untuk dipilih yang terbaik
Personal Komputer /
Laptop Processor: Core i7
Memory: 8GB
VGA Card: VGA ATI
Radeon
Pengolahan data, perancangan
dan pembuatan perangkat lunak,
dan pembuatan laporan
Printer dan Scanner Canon MP 237 Pencetakan dan proses scan
dokumen
Koneksi internet Penelusuran pustaka, kebutuhan
data, korespondensi dengan
pakar
Perangkat Lunak OpenCV, Bahasa
pemrograman, driver camera
Pengolahan data dan pembuatan
program
Bahan habis pakai Tinta printer, DVD Pendukung berlangsungnya
kegiatan penelitian
ATK dan kertas Untuk kebutuhan administrasi
dan pencatatan.
20
Pengadaan alat atau bahan penelitian dilakukan melalui penyewaan atau
pembelian.
5. Perancangan modul aplikasi deteksi fitur berbasiskan video. Dengan adanya
bahan peralatan yang telah disiapkan, selanjutnya dilakukan perancangan modul
aplikasi deteksi fitur yang meliputi : Pembuatan modul aplikasi deteksi jenis /
golongan kendaraan, pembuatan modul aplikasi deteksi plat nomor kendaraan,
pembuatan modul aplikasi perhitungan kecepatan rata-rata kendaraan antara dua
pintu tol masuk dan keluar dan integrasi modul-modul aplikasi untuk fungsi
perhitungan analisis statistic laporan.
4.2. Tahun Kedua (2017)
Tahap Pengembangan dan Implementasi
Pada tahun kedua fokus penelitian adalah pada terbentuknya kerangka
kerja jaringan komunikasi data privat antar pintu toll dan pusat data di kantor
pengelola Toll, terbentuknya modul basis data dan aplikasi pencatatan dan
analisis data berbasiskan web, integrasi aplikasi ketiga hal tersebut, serta
melakukan pengujian terhadap sistem yang sudah diintegrasikan. Kegiatan-
kegiatan tersebut akan dilaksanakan selama lima bulan. Tahapan yang
dilakukan meliputi :
1. Pembuatan kerangka kerja jaringan komunikasi data privat antar pintu toll dan
pusat data di kantor pengelola Toll.
2. Pembuatan modul basis data dan aplikasi pencatatan dan analisis data
berbasiskan web
3. Integrasi aplikasi deteksi fitur berbasis video dengan aplikasi pencatatan dan
analisis data berbasiskan web.
4. Pengujian sistem yang dirancang secara keseluruhan untuk membuktikan
kehandalan dan reliabilitas sistem tersebut.
21
BAB 5
HASIL YANG DICAPAI
Hasil yang ditargetkan dalam penelitian ini di tahun pertama adalah :
1. Tahap Persiapan - Luaran dan indikator capaian dari kegiatan pada tahap ini
adalah :
• Bahan studi analisis kebutuhan teknologi jalan Tol
• Rekomendasi dari instansi pengelola jalan Tol
2. Tahap Analisis Perancangan dan pembuatan aplikasi - Luaran dan indikator
capaian dari kegiatan pada tahap ini adalah :
- Hasil analisis jenis kamera dan skema instalasi yang dipilih.
- Rancangan kerangka kerja aplikasi deteksi fitur berbasiskan video.
- Aplikasi deteksi fitur berbasiskan video.
- Publikasi penelitian yang meliputi :
1. Seminar nasional – bulan ke-7 penelitian.
2. Konferensi internasional – bulan ke-10 penelitian.
3. HKI program computer – pengurusan dimulai di bulan ke-9
penelitian.
Namun, secara jadwal, hal ini tidak bisa dilaksanakan secara berurutan seperti
yang telah dinyatakan pada proposal, sehubungan dengan adanya beberapa kendala
administrasi dan aktivitas pertengahan tahun 2016 yang terpotong dengan liburan hari
raya Idul fitri. Oleh karena itulah skedul penelitian yang telah tersusun kemudian
dimodifikasi sedemikian rupa, seperti yang dijabarkan di bawah ini.
5.1. Tahapan Penelitian yang telah dicapai
Pada bagian ini dideskripsikan hasil-hasil yang sudah dicapai pada tahun
pertama, yaitu pada tahapan persiapan dan koordinasi, survey lapangan tahap dan
Perancangan Sistem ITS.
22
1. TAHAP PERSIAPAN DAN KOORDINASI (Bulan April – Juni 2016)
a. Konsolidasi internal dan penyamaan persepsi, dengan diadakannya pertemuan
untuk diskusi seluruh tim peneliti, yang dilaksanakan pada :
7 April 2016 ruang PSMA Online di E129 Kampus E kelapa Dua :
Pembagian Teknis tugas dan komitmen - Penentuan target-target 2
bulanan, dihadiri oleh Ketua dan anggota peneliti.
28 April 2016 di ruang PSMA Online di E129 Kampus E Kelapa Dua :
membicarakan teknis pengembangan rancangan fungsi dan fitur program
Intelligence Transportation system untuk jalan toll, dihadiri oleh Ketua
Tim, anggota Tim peneliti.
19 Mei 2016 di ruang ruang PSMA Online di E129 Kampus E kelapa
Dua : Rapat Koordinasi Analis Sistem dan Programmer : - Penjelasan
lingkup pengembangan sistem – penentuan target-target perancangan,
pengembangan dan implementasi modul-modul sistem ITS untuk jalan
toll, dihadiri oleh Ketua dan anggota peneliti dan tim pengembang
perangkat Lunak.
b. Persiapan sarana dan prasarana kerja dan penyelesaian kelengkapan administrasi
2 Juni 2016 - Pembelian ATK, kertas, pembelian peralatan penunjang
dan bahan habis Pakai.
c. Koordinasi dengan pihak-pihak terkait setiap 1 minggu :
Tim peneliti dan tim pengembang, konsolidasi aspek otomatisasi visual,
algoritma yang digunakan dan kode-kode pemrograman yang disusun.
2. TAHAP SURVEY LAPANG (Bulan Juni – Agustus 2016)
a. Pengumpulan data sekunder dari situs vendor jalan toll dan hasil-hasil
penelitian terdahulu terkait dengan intelligence transportation System (ITS)
berbasiskan kamera yang berada di jalan Toll – pengumpulan data melalui
internet dan jurnal-jurnal.
b. Survey teknologi kamera dan konfigurasi pendukung sistem.
c. Koordinasi dalam Pertemuan rutin per minggu dan Penyusunan laporan
kemajuan Penelitian
23
3. TAHAP PERANCANGAN (Bulan Juli - September 2016)
Pada tahap ini, yang dilakukan adalah :
a. Analisis dan perancangan fungsi dan desain aplikasi
b. Pembuatan aplikasi
c. Uji prototipe (model)
Pada tahap ini juga diadakan pertemuan konsolidasi internal dan diskusi tim peneliti
beserta tim pengembang perangkat lunak secara rutin setiap 1 minggu sekali, yang
dilaksanakan pada :
9 Juni 2016 di ruang PSMA Online di E129 Kampus E Kelapa Dua :
Membicarakan algoritma dan modul aplikasi deteksi jenis / golongan kendaraan,
dihadiri oleh Ketua Tim peneliti, anggota tim peneliti, dan tim pengembang
perangkat Lunak.
16 Juni 2016 di ruang PSMA Online di E129 Kampus E Kelapa Dua :
Membicarakan metode dan pembuatan modul deteksi kecepatan kendaraan dan
modul aplikasi deteksi plat nomor kendaraan , dihadiri oleh Ketua Tim peneliti,
dan tim pengembang perangkat Lunak.
23 Juni 2016 di ruang PSMA Online di E129 Kampus E Kelapa Dua :
membicarakan teknis modul deteksi kecelakaan, dihadiri oleh ketua tim, anggota
tim peneliti, dan tim pengembang perangkat Lunak.
28 Juli 2016 di ruang PSMA Online di E129 Kampus E Kelapa Dua :
Membicarakan teknis pembuatan modul deteksi kabut / keadaan cuaca yang
merupakan bagian dari fungsi stasiun cuaca, dan pembuatan modul desain
variabel dinamis led matrix sign, dihadiri oleh Ketua Tim peneliti, dan tim
pengembang perangkat Lunak.
Tahap pengembangan rancangan perangkat lunak yang sudah dilaksanakan adalah
meliputi :
a. Penyediaan kamera dan sistem pendukungnya berdasarkan hasil analisis melalui
pembelian / penyewaan peralatan
b. Instalasi kamera dan pengambilan data citra di laboratorium dan menganalisis data
hasil pengamatan tersebut.
24
c. Integrasi modul-modul aplikasi untuk fungsi perhitungan analisis laporan statistik.
4. TAHAP PUBLIKASI DAN PELAPORAN (September - Desember
2016)
Hal-hal yang sudah dilakukan adalah :
a. Pembuatan dan pengiriman artikel untuk Seminar nasional, yaitu pada :
The 4th National Conference on Industrial Electrical and
Electronics (NCIEE) – 12-14 October 2016 dengan tema : "Inovasi
dan Hilirisasi Hasil Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat
melalui Peningkatan Technology Readiness Level (TRL)" di Jurusan
Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Jl.
Jendral Sudirman KM. 3 Kota Cilegon, Banten.
Judul Artikel : Purwarupa Deteksi Otomatis Situasi Darurat di Jalan
Bebas Hambatan berbasiskan Raspberry Pi, penulis : Dr. Mohammad
Iqbal, Dr. Rudi Trisno Yuwono, STATUS : Terbit di Proceeding
Seminar Nasional
b. Konferensi internasional / jurnal internasional
2016 2nd International Conference on Engineering Management and
Industrial Technology (ICEMIT), 24 – 25 November 2016, Parapat,
North Sumatra, Indonesia, by DEL INSTITUTE OF TECHNOLOGY
and MALTESAS CONFERENCE SERIES, ALL ACCEPTED PAPERS
1Faculty of Computer Science and Information Technology
Department of Informatics Engineering Gunadarma University, Depok, Indonesia
The similarity analysis system of the human body motion is needed at modern sport (e.g martial art, aerobic) or dancing
school. It can be uses as evaluation tools for instructor, to measure a similarity the student movement with the reference
movements that are taught by the instructor. In many computer vision research, this system work with multiple camera and
need a lot of series sensor attached in human body. This motion capture system requires a careful and precision of camera
calibration, also make the actors uncomfortable with many sensors mounted on the whole body. For that reason, in this study,
we used a technology that be able to support the evaluation process of human’s movement, without any sensor attached in
human body (markerless). One of the available technology is the microsoft Kinect camera. It has a markerless motion capture
technology which can record the human’s movement without any wearable sensors or equipment during the motions so the
model can move conveniently. The evaluation of the similarity motion was done by calculating the joint angle and
angular velocity of the motions which is showed from the graphics of every joint with cosine similarity methods by
calculating the cosinus angle from two compared variables. Result of motion angle’s measurement in aerobic, the average
similarity value reached 81.12%, and velocity measurement value reached 86.19%.
Keywords: Human body motion capture, microsoft kinect, Similarity analysis system, cosine similarity.
1. INTRODUCTION
Motion capture is the recording process of motion from object or people. Capturing the motion will generate animation motion similar as actor or object motion. Currently, motion capture has become the most effective techniques for making animation in order to simplify and accelerate the process of making 3D animation object that has a shape like human. Motion capture can be applied to various aspect such as military, entertainment, sport, medical applications, and for validation in computer vision and robotics field.
Markerless motion capture system has long been investigated in the field of computer vision, with most studies focusing on using multiple cameras to capture user motions or appearances. Lately, Microsoft has released a product Kinect [4], inexpensive real time capture systems have drawn attention.
Kinect sensor is a technology created by Microsoft that can detect human gestures for various purposes, such as a controller using body motion, education, games, and also rehabilitation. The sensor is able to detect human motion based skeleton tracking and detecting the shape of the human body using depth sensor and camera RGB (Red Green Blue). By utilizing capabilities this sensor, we can build a system in which the actors can rate motion and position by comparing with role model data that already saved. This will increase the equivalence position performed by the actors. Our research conducted by making a motion capture system that is implemented to analyze human body motion through comparison with a reference motion. Motion performed from the actor was captured with a motion capture system for analysis rhythm of motion that includes angle, velocity and acceleration of the motion then evaluated similarity with cosine similarity method. The result of the similarity can be analyzed whether the actor motion in accordance or not with the reference motion. [9]
Adv. Sci. Lett. X, XXX–XXX, 201X RESEARCH ARTICLE
2
The scope of this research is to get the BVH (Bio Vision Hirarchy) data [8] in real time motion using Kinect SDK 1.8. Motion data obtained from Kinect with 2 meters distance between the actor and the camera. The obtained data processed in system then transformed becoming stickman motion model using OpenGL. The motion similarity assessment of the position and rotation skeleton between the reference and the actor is the final result.
2. MOTION CAPTURE SYSTEM
Most of research utilizing motion capture technology
is focused on the purpose of the motion analysis. One of
the study about human body motion analysis is used to
dance training research [2]. Dancers can practice using
visualization of the movement who was captured by
optical motion capture system using these system. Layout
of the 3D viewer and the actual movement of the dancers
can be seen on Figure 1.
Figure 1. Dance Training, left: Layout from 3D viewer
Right: Actual movement from dancer. [2]
Noiumkar, et.al. (2013) [6] conducted the research of
optical motion capture in sports science to analyze the
movement in golf sport. The research describes the
techniques of swinging golf club. However, in this
research there was no analysis of the angle and velocity.
Other research is done by Ajicahyadi (2014) [1], who
conducted the research of markerless motion capture
using Kinect Xbox 360. This study succeeded in capture
skeleton position and calculate the angle difference
between actor and reference from karate models. In this
research, the application can capture the angle or position
of the bones as much as one and could not capture the
motion.
2.1. The Applied System
The process of evaluating the motion in sport,
dancing, martial arts activities etc. has been conducted by
the instructor in direct way. It means the instructor
examine and evaluate every motion which has been done
by the students at the same time they see each other. It is
done regularly everytime the students have a practice
together. The motion evaluation can be done in an easier
way by utilizing the motion capture technology, where the
students not to perform any motion in front of the
instructor but in front of the certain camera. The system
which will be created can be seen on figure 2.
Figure 2. Applied System
In figure 2, we can see the stage in this research. The
similarity analysis system production is done by develop
a computer application so the actor’s movement and the
reference’s motion can be visually displayed on the
screen. The evaluation of the motion is done by
quantitatively calculating the value from the angle and the
velocity, also from the angle’s acceleration to obtain the
similarity levels of the examined motions.
2.2. Systematical Requirement Analysis
In the motion’s evaluation process, the instructor
distributes his knowledges and experiences during his
teaching of any particular motions to their students by
giving advices. The simple illustration of the evaluation
process is ; the instructor ask directly to their students to
make a certain motion. If the motion is thought to be
incorrect then he will show the right motion as correction.
This process can be accelerated by adding the one or
more teachers or instructors therefore the required time in
correcting the students wrong motion can be shorter. By
additional helps the practice will be more efficient.
However not all institutions are able to add more
instructors to support the teaching activity. In order to
solve that problem we can use motion similarity
application which can be independently conducted by the
students without any helps from the instructor, however it
isn’t meant to replace the instructor positions as the main
educational source.
The Kinect camera sensor can read the human’s
motion by detecting any visible joints as shown in Figure
3 thirteen (13) main joints in human’s body will be used
as comparison data, including wrists, elbows, shoulders,
hips, knees, ankles left and right, and neck. For three
other spots or points rather than those joints such as
shoulder center point, spine point and hip center point
although they’re readable by the Kinect sensor, they are
not used in the evaluation process.
RESEARCH ARTICLE XXXXXXXXXXXXXXXXX
3
Figure 3. The Skeleton Tracking on Human’s Anatomy
[4]
The application requirements which are needed to be
prepared such as hardwares for output, data processing
and human’s detector position sensor. Hardware for
output application can be using monitor or projector, and
for the data processing we need a computer which will
transform the data to be the information needed, and the
last thing is the Kinect sensor to capture the human’s
position and transform it to be a digital data.
This application will create information in form of a
punctual motion value and the evaluating value. These
values are obtained by averaging the balance of every
joint’s angles. The recording process is begun when the
teacher is ready to perform certain motion in front of
Kinect sensor. Afterwards, the students take turn to do the
desired motion. The data will be saved automatically in
the computer and then the system will be able to do the
motion similarity evaluation process by taking the saved
data. From now on the students will be called as Actor
and the instructor as Reference, and on the other hand the
user is one who operates the application. As described
before, it can be concluded that the application system
which will be built has some required specifications such
as:
1. The application should be integrated with the Kinect
sensor and should be able to read the records of
Kinect sensor.
2. The application should be able to compare the
records between the reference model and the actor
model.
3. The application should be able to perform the
information to the user.
3. SIMILARITY ANALYSIS METHOD
The motions may vary based on the requirement,
where motions of every body parts produce different
angles. Due to this reason, the parameter used in this
research is limitation at the angle from body parts, angle’s
velocity and the angle’s acceleration.
3.1. The Parameter of Motion Angle
The angle which is used is the one between
skeleton and other skeleton beforehand. The measurement
of motion angle is used by measuring the relative angle
which is by measuring two closely placed skeletons. The
illustration of measured relative joint’s angle (such as on
elbow, thigh and knee joints) can be seen on Figure 4 left
side.
Figure 4. The measurement of relative joint’s angle (left)
and 3D coordinate (right)
The obtained data from BVH [9] is only in form of initial
distance and rotation of each skeleton, so calculation to
determine the location of every joints is needed, based on
the rotation in each axis. The angle from the motion can
be presented in 3D coordinate. The rotation matrix is
using the right-hand system. The positive angle is on
same direction as finger’s fold way when the right hand is
directed to positive coordinate. The rotation angles by
rotate axis axis-x, axis-y and axis-z are symbolized
continuously by ω, φ, and ҡ. Figure 4 right side shows the
coordinates used to calculate angles.
The rotation process follows below sequences:
1. Rotation towards axis-X (ω),
2. Rotation towards axis-Y (φ),
3. Rotation towards axis-Z (ҡ)
After conducting the skeleton’s rotation based on
each axises, then we will obtain the coordinate of every
joints. To calculate the angle between two skeletons
requires three points of joints which is located on both
skeletons.
3.2 Locate the Position in the Coordinate Axis
The coordinate position of skeletons is needed to
calculate the angles formed by the two skeletons. There is
no skeleton’s coordinate in the BVH file, however the
existing data expressed as the skeleton’s hierarchy. The
offset of each skeletons based on hierarchy, amount of
frames and the channel contains the skeleton’s rotation
data towards x, y and z axises. Method to locate the
position in the coordinate axis is can be seen at Guerra F.
G., (2005) [3].
Adv. Sci. Lett. X, XXX–XXX, 201X RESEARCH ARTICLE
4
The obtained position of skeleton in coordinate
will be used for angle’s calculation. To calculate the angle
among the skeletons needs the the coordinates of the
joints, the parent’s joints and the child’s joints is by using
cos θ. Algorithm in obtaining the angle can be described
at [3].
3.4 The Parameter of Motion Velocity
After calculating the angle, then we need to
calculate the angle velocity. It is defined as the angle’s
change per time unit, and as vector unit which is also the
rotation velocity of an object. The vector direction of
perpendicular angle towards rotation field in direction is
determined by right hand rule. If ω is angle velocity, and
θ is angle, then the angle velocity is:
with dθ is angle change and dt is time change.
3.5 The Parameter of Motion Acceleration
Angle’s acceleration is defined as change rate of
an angle’s velocity. It indicates how fast an angle’s
velocity changes per a time unit. If α is angle’s
acceleration, and ω is angle’s velocity, then angle’s
acceleration is
3.6 Motion Similarity Calculation
Figure 5. Reference movement for T-pose (upper left),
marching (upper right), bicep curl (lower left) and lunges
(lower right)
The motion similarity calculation used is cosine
similarity [5]. It is used to see the relationship between
two curves or graphs. Each curve will be divided into
some parts based on x axis, and each part will be vector.
The obtained vectors will be compared with the other
vectors whose same x coordinate. To calculate the value
of cosθ, for each vector pairs using
Then calculating the average of cosine similarity. The
result will produce value between -1 until 1. If it’s 1 then
both vectors are same or going in same way. It will be 0 if
both vectors form the 90 degree angle, and will be -1 if
both vectors are in contrast way.
4 EXPERIMENTAL RESULT
The motion capturing is conducted to get the BVH file which will be compared similarity [7]. First, the reference model stands in the T-pose before starting any motion as shown on Figure 5 upper left. Motions to be performed in this research is a basic aerobic. The movement is marching (or walking in place), bicep curl (a bending movement on elbow joint and straighten), and the lunges (pushing foot motion alternately left and right as the body direction), the screenshot can be seen on figure 5. The motion is begun when the user gives instruction or the model can see it himself the system readiness to record.
The skeleton on figure 5 shows that the motion capturing from the reference model is appropriate with the stickman position which had been recorded on BVH file. Next step is the recording motion of the actor model as shown on and Figure 6. The screenshots were taken on the same frame as on the reference model.
Figure 6. Actor movement for T-pose (upper left),
marching (upper right), bicep curl (lower left) and lunges
(lower right)
Similarity analysis of the motion can be done by visually
observing and obtaining the calculation result from the
angle’s average and from angle’s velocity of each joints.
Figures 7 show the visualization example of motion on
the system that had been made using the feature to display
the data of motion angle on the left side. The visualization
model from the left side is the motion data from reference
model and on the right side is the motion data from the
actor model.
RESEARCH ARTICLE XXXXXXXXXXXXXXXXX
5
Figure 7. Compare Result BVH for marching (upper
left), bicep curl (upper right) and lunges (lower center)
Besides showing the movement in form of stickman and
angle’s calculation result of every joints, the end result of
similarity also can be showing the angle’s similarity and
velocity from both models. Figure 8 ilustrating the
similarity display between both motions.
5. CONCLUSIONS
The markerless motion capture system and similarity analysis of the human’s body motion has been develop in this research as computer application. This application can be implemented to any fields in which needs the coaching persons to evaluate the students motion such as martial arts, aerobics and dancing. It doesn’t mean to replace the intructor/coach position for evaluation task, but this application can be used to help reducing the work of a teacher with many students.
Figure 8. Similarity result for bicep curl
The aquired data is presented in BVH (BioVision
Hierarchy) format. This BVH file is compared between the instructor’s and student’s files to obtain similarity. The similarity measured is the motion angles and velocity angles of each joints and its average. Evaluation result in this research using the cosine similarity method showed that the analyzed motions had high similarity level. The parameter of motion angle’s measurement, the average similarity value reached 81.12%, and for the parameter of velocity measurement, the average similarity value reached 86.19%.
The motion capture system in this research still has several flaws such as it can not record the high speed motions and it can not evaluate the crossed-positioned
skeletons precisely.
5. FUTURE WORK
The suggestion for the next development, is using
two or more calibrated Kinect sensors to create one joint
point. So, the BVH position will be more accurate. In the
other side, for visualization of similarity analysis can be
developed by 3D model therefore the visualization will
become clearer. This system is also can be implemented
widely in other fields such as Intelligent Transportation
System (ITS). Using depth information ability in kinect
system, seemed to be a very promising novel approach
in real-time application. For instance, in ITS field, Kinect
sensor system can be uses as vehicle tracking, pedestarian
detection, obstacle detection on the road, road event
detection (congestion, accident), or as Assistive driving
tools, such as driver distraction detection or navigation.
ACKNOWLEDGMENTS
This work was supported by Gunadarma University
and Ministry of Research, Technology and Higher
Education of the Republic of Indonesia in Research
Volume of vehicles information passing on the toll road is needed by operator of toll roads, transportation and traffic department and also for local governments. This data widely used for calculating the density of vehicles, counting the frequency of vehicles, calculating average pollution, can also be used as a reference for the improvement of existing roads, widening of the road, new roads development, and the arrangement of traffic signs, etc. The function of toll road is not only a freeway, but also as a gateway between cities and provinces. Uncontrolled flow of vehicle traffic can result in severe congestion along the road. In order for tolls to operate optimally, the flow of the traffic needs to be controlled intensively. One of the possible way to do this is by achieving information of the number of vehicles on the highway.
To address this problem, we need a system that can automatically classify classes of vehicle and calculate the number of vehicles entering and exiting in toll road.
2. RESEARCH METHOD
The research method used in this study is experimental methods to build a prototype Intelligent Transportation System (ITS) Visual based vehicle detection, classification and counting. It started with the literature study, collecting data from various sources, such as annual report book Toll road Traffic taken from the web site Indonesian toll roads operators, as well as data from previous research studies to be used as a guide or reference this research. The next step is doing an observation about functionality and the use of devices or tools associated in visual based method such as camera, and many visual algorithm that will be used on a system. Then, we built the prototypes based-on design and at the end of the study we start doing a test and evaluation.
Adv. Sci. Lett. X, XXX–XXX, 201X RESEARCH ARTICLE
2
2.1. Visual based Vehicle Detection System
In the real time traffic monitoring systems, data can come from a various sources like the ultrasonic detectors, loop detectors, radar sensors, microwave sensors, or video cameras. Due to the lastest acheivement in computer vision and image processing field, the video cameras have been found to be an efficient technique to collect and analyze the traffic data.
Vehicle detection is the second step in video based analysis in ITS applications after image acquisition [2]. Current methods of vehicle detection are already accurate and robust, therefor researches for the next step are influenced, which is vehicle recognition. The research technique in this field was divided into; motion based and appearance based [4]. Segmentation techniques based-on motion is using movement characteristic to separate moving vehicles from stationary background image. On the other hand, appearance based techniques is extracting features from appearance of the vehicle like color, texture & shape to distiguish the vehicle from the background.
Fig. 1. Hierarchical Vehicle Surveillance
Previous research of vehicle detection step using appearance based explained the popular feature descriptors have been used to describe the vehicle’s visual appearance is begin from the simple method based-on histogram, but it sensitive to size the vehicle and the change of illumination. Then the improved method based-on histogram found, namely histogram of oriented gradient (HOG) [1]. This method is based on the count of the occasions of gradient orientation of portions of image. HOG features sensitive to geometric and illumination invariance, and efficient in computational. SIFT [7] however, has the advantages because of its invariance to scaling and rotation, it is also invariant to affine projection and changes of illumination. SIFT work by considering local edge orientations around stable keypoints. Another descriptor is Haar-like features, which subtracts the sum of pixels from the rectangles over an image patch [3]. Structure in rectangular of Haar-like features is founded very efficient to compute, making this method work properly for real-time applications to representing rigid moving objects such as vehicles in the road.
2.2. Hardware System
The hardware used in this prototype system consists of Raspberry – Pi 3 model B board, a USB webcam and power supply, that are arranged in stereo System.
Raspberry Pi is a small sized single board computer with a basic size of 85mm x 56mm (credit card size) developed by Raspberry Pi Foundation. It has various interfaces for interconnecting other devices, wide network connection support and also has a low power consumption (5Volt, 2.5A). Micro SD port can be used to load operating system (linux based OS, such as Raspbian, Fedora, Debian, etc.) and storing data. The basic software tool for computer vision application using in Raspberry Pi is OpenCV with programming language like python, C/C++, Java, Ruby, etc. We use 5-megapixel webcam capable to capture 30 fps with 1024 x 768 resolution.
To capture images, Logitech USB webcam is utillized. The webcam has a 5 megapixel sensor resolution, 640 x 480 still image with 30 fps of frame rate and video capture resolution of 1024 x 768. This camera is easy to plug in and supported by Linux based OS.
2.3. Software requirement
We use OpenCV with python language. OpenCV is a
software library practically used for machine learning and
computer vision. OpenCV is free for use for both
academic and commercial use and is released under open
source BSD licence.
3. STEREO VISION FOR VEHICLE DETECTION,
CLASSIFICATION AND COUNTING SYSTEM
The system design is described in Figure 2. The system is consists of two raspberry pi with camera that are arranged in stereo vision system, both camera system doing vehicle detection using descriptors Haar Like features, then the results are evaluated to find matching features between stereo images, and if found, the system will do the vehicle counting. Then, the data is sent over a computer network to display in web application.
Fig. 2. Realtime Stereo Vision for Vehicle Detection, Classification
and Counting System
The left and right camera system will extract features using the Haar classifier cascade, and make a box for each object that was detected successfully. The box will be processed further as a feature that will be compared
RESEARCH ARTICLE XXXXXXXXXXXXXXXXX
3
between the left and right images to get a matching feature, If the box found in two images, the classification and counting of vehicle will be done based on the width and height of the box.
The important thing to be considered in the stereo system is the distance between the two cameras are well known and area detection are defined in advance, in this case, we created a boundary using imaginary line on each image. This is done to ensure that the calculation of box, to be more accurate. illustration camera position and area detection can be seen in Figure 3.
Fig. 3. Camera Position in Scenes
3.1. Haar Cascade Classifier
Haar-like features in two dimensions are composed of
adjacent light and dark rectangles. Figure 4 shows some
typical features used for recognition. The approach to
detect objects in the image combines four main concepts:
1. Training data.
2. Extract Features a simple rectangular called Haar
features.
3. Integral image for rapid detection feature.
4. The classification in stages (Cascade classifier) to
connect a lot of features efficiently.
Fig. 4. Type of Haar-Like Features : (a) edges, (b) lines and (c) center
surrounded
First step, we collect positive samples (Image with object) and negative samples (image without object). The numbers of images sample are depended on a variety of factors such as the object type to be recognized, the quality of the images, the method to generate the samples, and the processor power. Highly accurate classifier training need a huge number of samples and takes a lot of time.
3.1.1. Haar Features
Once we obtained the data to be trained, the next step
is to extract Haar features. Features are nothing other than
region of window that are spread through the image and
used as object detection classifier. Haar features have a
rectangular shape (Figure 4) and can be contained of
several more rectangles in each of the feature. Each
window will have either black or white region.
The value of two-rectangle feature can be calculated
from subtraction of the sum of the pixels from two
regions. On a three-rectangle feature, the value is
calculated as a subtraction within two outside rectangles
from the sum in a center rectangle. And in a four-
rectangle feature we can do the subtraction diagonally
within four regions [3].
3.1.2. Integral Image
The subtraction of the sum of the pixels approach can
be exhaustive if we apply this method directly through the
image considering that there are so many regions to be
calculated from the image. And seeing that we are
implementing this method on a sequential real time data,
we need our algorithm to be fast.
To accelerate this process, we transform the image to
integral image [5], which is a table of the sum of pixels to
the left and above of (x,y). The integral image is
For better representation of how we calculate the integral
image can be seen in following example illustrated in
fig.5.
Fig. 5. Original image (left) and its integral image (right)
Once we obtained the integral image, we can easily
calculate the sum of any region quickly. To do this, we
use this equation: 𝑖(𝑥′, 𝑦′) = 𝑠(𝐴) + 𝑠(𝐷) − 𝑠(𝐵) − 𝑠(𝐶)
3.1.3. Stages of Classification
Haar features is weak to detect object on an image by
itself, therefore we have to implement many features set
and chain them to obtain accurate object detection. To do
this we use AdaBoost. AdaBoost combine many classifier
into one classifier. Each classifier has a threshold. From
this combination of classifier we can have a really strong
and accurate classifier.
Adv. Sci. Lett. X, XXX–XXX, 201X RESEARCH ARTICLE
4
Fig. 6. The classifier cascade as a chain of filters
The filter on each level is trained to classify the images
from the training set. If one from the filters fail to detect
the object from a region, then that region will be
classified as “not vehicle”, then the region window will
continue to move. When one filter succeeded to detect the
object then that region will passed to the next filter. Image
region that has passed through all the filters will be
classified as “vehicle”. Illustration can be seen at fig. 6.
3.2. Stereo Vision System
The stereo vision has two main problems, first is
correspondence problem, which is how to find an association point in the left image from the right image. Second is reconstruction problem, which is how to construct 3D points from matched points.
Reconstruction problem has been done by triangulation. The existence of noise make the correspondence problem more challenging. The noise can be distortions in geometric and photometric, repetitive patterns, occlusions and discontinuities. Epipolar geometry is used here by implementing epipolar line to search correspondence point. It works by finding point on conjugated epipolar lines, which is a straight line that conjugate the epipolar plane, a plane from the object, reference image and target image (see fig. 7).
Fig. 7. Epipolar Geometry as Corespondence problem solution in Stereo
Vision
In our case, we use local methods matching NSSD (Normalized- Sum of Squared Differences) [6] because observations were made on a pixel level from Haar like feature. Correspondence point is discovered by finding similarity of predefined neighborhood or window. Two inputs from left image and right image are compared by local matching
3.4. Realtime Stereo vision for vehicle Detection Algorithm
The Algorithm composed in this study is :
1. Extract features using the Haar classifier cascade for stereo camera system.
2. Apply ratio test to find best matches (NSSD), the locations of matched keypoints are then extracted from both images to find the perspective transformation.
3. Some possible errors while matching can be
verified by RANSAC algorithm [6]. This
algorithm will provide information of good
matches (inliers) and bad matches (outliers).
3.3. Displaying the result in Web application
In communication process, the vehicle classification
and counting data result, will send to database in web
server. To display infographics in a website can use PHP
scripts from JPGraph that can create charts from the
database (Figure 8).
Fig. 8. Display report current day monitoring in Web application
4. EXPERIMENTAL RESULT
Evaluation is done by several test scenarios to get the desired results. The tested scenes includes time, weather and traffic conditions. The period of time in this research is in the morning, noon, and night. While weather conditions were chosen is sunny and cloudy. To maximize scenario of testing, we used the traffic conditions at no congestion, half congested, and traffic jams. All of these conditions will also be combined with each other. The description of test scenes can be seen in Figure 9.
Fig. 9. Scenario testing in morning-clear-half congested (left), and night-clear-no congestion (right)
RESEARCH ARTICLE XXXXXXXXXXXXXXXXX
5
TABLE I. AVERAGE RESULT IN LEFT/RIGHT CAMERA (COUNTING BASED-ON
USING HAAR-LIKE FEATURES)
Evaluation of the system is done by direct
observation using two systems simultanously. We
compute success rate by running the vehicle counting
based-on Haar-like features in two cameras and calculate
the average, then it compared with the results obtained
from the vehicle counting using a stereo matching. The
average calculation of vehicle types using Haar-like
features can be seen in Table I.
The results of vehicle type counting based stereo
matching can be seen in Table II. We can see
improvement detection capability of the stereo system,
especially on test in traffic jam scenes. This occurs due to
the blocked vehicle by other vehicles, still can be detected
by the two points of view of the stereo vision.
TABLE II. COUNTING RESULT BASED-ON STEREO MATCHING TWO IMAGES IN
LEFT AND RIGHT CAMERA)
5. CONCLUSIONS
This paper proposed a method using Haar-like feature and the stereo vision system in order to detect vehicles. Haar-like feature is used to obtain stronger feature for realtime monitoring. Stereo vision is then implemented to obtain more reliable detection result by
using matching system from two cameras to verify vehicle candidate in real time. The execution time of the proposed algorithm litle bit longer than only using Haar-like features in one camera, but still proper to apply it to the real-time system. It has limitation that error sometimes occur when the illumination of the road environment changes.
ACKNOWLEDGMENTS
This work was supported by Ministry of Research,
Technology and Higher Education of the Republic of
Indonesia in Research schema “Penelitian Unggulan
Perguruan Tinggi”. I would say thank you very much for
all researchers and student in Gunadarma University for
their hard work in this research, specially to Rachmat
Sampurna, Rendi Nurcahyo.
REFERENCES
1. A. Shakin Banu and P. Vasuki, Video Based Vehicle Detection Using Morphological Operation and HOG Feature Extraction, ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, ISSN 1819-6608, Vol. 10, No. 4, March, 2015
2. Bin Tian, Brendan Tran Morris, Ming Tang, Yuqiang Liu, Yanjie Yao, Chao Gou, Dayong Shen, and Shaohu Tang, "Hierarchical and Networked Vehicle Surveillance in ITS: A Survey", in Proceeding IEEE Transactions On Intelligent Transportation Systems, 2014
3. Sara Maher Elkerdawi , Ramy Sayed, Mohamed ElHelw, Real-Time Vehicle Detection and Tracking Using Haar-Like Features and Compressive Tracking, ROBOT2013: First Iberian Robotics Conference, Volume 252 of the series Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer International Publishing, pp381-390, 2014
4. Ma'moun Al-Smadi, Khairi Abdulrahim, Rosalina Abdul Salam, ‘Traffic Surveillance: A Review of Vision Based Vehicle Detection,Recognition and Tracking”, article in International Journal of Applied Engineering Research ISSN 0973-4562 Vol. 11, No. 1, pp. 713-726, 2016
5. Messom, C. H. and Barczak, A. L. C., "Fast and efficient rotated Haar-like features using rotated integral images", in Proceeding Australian Conference on Robot and Automation, pp. 1–6, 2006.
6. Mohammad Iqbal, Fabrice Mériaudeau, Olivier Morel, “Polarization Stereoscopic Imaging Prototype”, Article in International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol. 4, No. 3, September, 2011
7. Narhe M. C., Prof. Dr. Nagmode M. S., Vehicle Classification using SIFT, International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), ISSN: 2278-0181, Vol. 3 Issue 6, pp1735-1738, June, 2014
Seri Ebook
Mohammad Iqbal, Rudi
Trisno Yuwono, Hadyan
Mardhi Fadlillah, Sigit
Widiyanto
Universitas Gunadarma
Oktober 2016
Pengetahuan Dasar Kamera untuk Pengawasan
1 | Pengetahuan Dasar Kamera untuk Pengawasan
Prakata
Puji dan syukur kami panjatkan kehadirat Allah SWT yang Maha Kuasa,
karena atas izin-NYA, maka buku ini dapat disusun, setelah melalui pencarian
yang panjang dari berbagai sumber, penterjemahan yang tidak sedikit dan
penyusunan yang tak kenal lelah, maka buku ini dapat tersaji di sini.
Salah satu teknologi penunjang aktivitas pemantauan baik untuk keamanan
atau untuk memonitoring suatu kegiatan adalah kamera pengawas atau yang lebih
dikenal dengan sebutan Closed-Circuit Television (CCTV). Teknologi CCTV telah
berkembang sangat pesat, dimulai dari tipe analog, sampai menjadi tipe digital dan
memanfaatkan jaringan komputer. Karena luasnya pokok bahasan teknologi visual
ini, maka dalam buku ini akan dibatasi pembahasan tentang Internet Protocol (IP)
Camera atau Network Camera. Teknologi ini merupakan jenis kamera video
digital yang memanfaatkan jaringan network TCP/IP untuk mentransmisikan data
yang ditangkapnya. Berbeda dengan Web Cam (Web Camera) yang memerlukan
PC/komputer dengan software untuk dapat digunakan, IP Camera dapat langsung
terkoneksi dengan switch/hub dalam jaringan network TCP/IP dan dapat diakses
online via internet melalui laptop, handphone, tablet dan mobile devices.
Akhirnya, kami mengucapkan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada
semua pihak yang terlibat dalam penyusunan buku ini. Terutama dari pihak
Universitas Gunadarma yang telah membuka kesempatan pada kami sehingga
mendapatkan skema Penelitian Unggulan Perguruan Tinggi dari Kemenristek
DIKTI, dan juga semua pihak yang tidak bisa kami sebutkan satu persatu.
2 | Pengetahuan Dasar Kamera untuk Pengawasan
Daftar Isi
Daftar Isi ........................................................................................................................................................ 2
BAB 1 - Terminologi Dasar dalam Sistem CCTV .............................................
1.1.1. Focal Length (jarak titik fokus) ..............................................