IMPLEMENTASI ALGORITMA VIOLA-JONES BERBASIS FPGA UNTUK SISTEM DETEKSI MOBIL - Jason Danny Setiawan; Raden Arief Setyawan; Adharul Muttaqin (Jurnal Mahasiswa TEUB, 2020)
Deteksi mobil berbasis pengolahan citra, yang mulai sering dikembangkan, sebenarnya dapat dilakukan dengan algoritma deteksi objek pada umumnya. Salah satu algoritma yang paling sering digunakan adalah Viola-Jones yang menggunakan fitur Haar. Algoritma ini sering diimplementasikan dengan perangkat lunak pada komputer. Algoritma ini diharapkan mampu mendeteksi mobil lebih efisien jika diimplementasikan pada perangkat keras khusus, seperti FPGA. Algoritma Viola-Jones diimplementasikan pada FPGA Spartan3E-500 pada board Nexys2 dan hasilnya ditampilkan pada monitor dengan antarmuka VGA. Sistem dibagi menjadi tiga proses utama, yaitu pembuatan integral image dan klasifikasi cascade yang bekerja paralel, serta bagian penggambar kotak penanda hasil deteksi. Sistem juga dilengkapi dengan pengontrol VGA untuk bagian penampil. Hasil perancangan dan pengujian menunjukkan bahwa algoritma Viola-Jones berhasil diimplementasikan pada FPGA untuk mendeteksi mobil dengan tingkat deteksi mencapai 83,33% dan kemiripan 87,84% dengan hasil deteksi menggunakan perangkat lunak pada komputer, meskipun hasil deteksi yang sama persis hanya 11,54%. Waktu yang dibutuhkan untuk melakukan satu siklus dari satu bingkai deteksi mobil berkisar antara 2,62 ms hingga 5,31 ms. Kata kunci: implementasi FPGA, Viola-Jones, deteksi mobil   ABSTRACT Image-processing-based cars detection, which recently begin to be developed, can be done using common object detection algorithms. One of the algorithms which is usually used is Viola-Jones algorithm along with Haar-like feature. This algorithm is often implemented using computer software. The algorithm is hoped to be more efficient in detecting cars if it is implemented on specific hardware, such as FPGA. Viola-Jones algorithm was implemented on Spartan3E-500 FPGA mounted on Nexys2 Development Board and the detection result was shown on monitor using VGA interface. There were three main processes in the system, integral image generation and cascade classification, which worked simultaneously, and box generation marked the detection result. A VGA controller was equipped in the system to control the output. Design and test result showed that Viola-Jones algorithm was successfully implemented on FPGA to detect cars with detection rate 83.33% and 87.84% similarity with detection region detected using computer software. However, there were only 11.54% chances of getting exactly the same detection regions. Time which was needed to process a single cycle of a single frame cars image was 2.62 ms up to 5.31 ms. Keywords- FPGA implementation, Viola-Jones, cars detection