Klasifikasi Kepadatan Lalu Lintas Berbasis Multitracking Object Dengan Menggunakan Metode Particle Filter - Hafidz Al Djohari; Tjokorda Agung Budi Wirayuda; Bedy Purnama (eProceedings of Engineering, 2015)
Abstrak— Penentuan kepadatan lalu lintas menggunakan kamera saat ini digunakan hanya sebatas pengawasan secara visual. Namun sebenarnya terdapat parameter yang menjadi acuan baku untuk menentukan karakteristik kepadatan arus lalu lintas salah satunya kecepatan rata-rata tiap kendaraan. Hal ini sudah diatur dalam Peraturan Menteri Perhubungan Nomor : KM 14 Tahun 2006. Untuk menentukan kecepatan kendaraan digunakan metode object tracking untuk mendapatkan jumlah frame yang dilalui tiap objek dari batas yang sudah ditentukan. Praticle Filter digunakan sebagai metode object tracking karena dapat memperkecil wilayah telusur objek terutama dengan menggunakan particle filter berbasis warna. Selain itu juga dibutuhkan metode untuk mendeteksi kendaraan yang digunakan sebagai acuan dari particle filter. Meotde yang digunakan untuk menangani masalah pendeteksian objek menggunakan Gaussian Mixture Model, metode ini memiliki hasil keluaran berupa citra hitam putih dengan citra putih merupakan citra yang dideteksi sebagai objek. Partikel yang menempel pada tiap objek digunakan untuk mendapatkan titik centroid. Titik centroid dari tiap objek diambil sebagai acuan posisi. Dengan menggabungkan dua metode ini didapatkan tingkat akurasi dalam menghitung jumlah kendaraan sebesar 91,22% dan akurasi dalam menentukan kecepatan kendaraan sebesar 94,41% sedangkan justifikasi tingkat kepadatan memiliki kecocokan yang tinggi dan tingkat kecocokan terhadap pelayanan arus lalu lintas sebesar 66,67% dari video yang diujikan. Kata kunci : kepadatan lalu lintas, jalan tol, object tracking, vehicle tracking, vehicle counting, particle filter. Abstract— Determination of the density of traffic using the current camera used was limited to visual inspection. But actually there are parameters that become the standard reference for determining the characteristics of traffic density is a average speed of each vehicle. It is already stipulated in the Regulation of the Minister of Transportation No. KM 14 of 2006. To determine the vehicle speed object tracking method is used to get the number of frames that traversed each object of a specified limit. Praticle Filter is used as a method of object tracking because it can reduce the search area, especially by using color-based particle filter. It also needed a method to detect the vehicle used as a reference of the particle filter. Meotde used to deal with object detection using Gaussian Mixture Models, this method has the output in the form of a black and white image with a white image is an image that is detected as an object. Particles which attached to each object is used to get the centroid point. The centroid of each object taken as a reference position. By combining these two methods, obtained accuracy in counting the number of vehicles amounted to 91.22% and the accuracy in determining the speed of vehicles by 94.41% while the justification density has a high compatibility and suitability to service traffic flows amounted to 66.67% of the video being tested. Keywords: traffic density, road tolls, object tracking, vehicle tracking, vehicle counting, particle filter.