Pelacakan Kendaraan Bermotor di Jalan Tol Semarang Menggunakan Kalman Filter dan Mixture of Gaussian dengan Video Kualitas Rendah - Iswahyudi Iswahyudi; Yuliman Purwanto; M. Arif Soleman; Ricardus Anggi Pramunendar (Semantik, 2013)
Pelacakan kendaraan bermotor merupakan hal yang paling penting digunakan pada Observasi Video Lalu Lintas. Observasi Video Lalu Lintas penting karena meningkatnya jumlah kendaraan bermotor khususnya di Indonesia. Di makalah ini dibahas mengenai pelacakan kendaraan bermotor di Jalan Tol Semarang menggunakan Kalman Filter dan Mixture of Gaussian (MoG) dengan memasukan nilai – nilai parameter seperti (alpha) α sebagai pembelajaran konstan dan T sebagai nilai Treshold Background. Langkah pertama yang dilakukan adalah mengubah file video menjadi urutan gambar, lalu mensubstraksi foreground yang bergerak dari backgroundpadasetiap gambar. Setiap pixel pada gambar dimodelkan menjadi MoG kemudian dianalisis untuk menentukan yang menjadi model background. Pixel yang menjadi anggota dari background akan berkorespondensi dengan warna background. Pixel dengan perbedaan yang besar dengan nilai pixel background maka akan diberi label sebagai foreground. Setiap pixel dari background diubah secara kontinu mengikuti perubahan background karena berbagai kondisi. Langkah kedua adalah untuk menghubungkan objek – objek yang telah dideteksi pada urutan gambar 1 dengan urutan gambar berikutnya untuk menentukan identitas dan lokasi dari sebuah objek kendaraan bermotor pada titik yang berbeda dalam sebuah urutan gambar. Untuk menjalankan langkah kedua, setiap objek kendaraan bermotor didesk ripsikan dengan atribut – atribut seperti : posisinya(x,y), kecepatan dan ukuran, yang disebut sebagai keadaan objek. Pelacakan posisi kendaraan aktual dapat dilakukan dengan pelacakan keadaan objek menggunakan Kalman filter. Dari hasil eksperimen, pelacakan kendaraan di Jalan Tol Semarang lebih akurat menggunakan Kalman filter dipadukan dengan MoG dibandingkan hanya menggunakan MoG atau dengan metode Optical Flow. Nilai α dan T bergantung pada kondisi video lalu lintas berdasarkan cuaca, pencahayaan dan gangguan lainnya.