SISTEM DETEKSI OBJEK BERGERAK DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK ROI DAN ALGORITMA KALMAN FILTER
SISTEM DETEKSI OBJEK BERGERAK DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK ROI DAN ALGORITMA KALMAN FILTER
Lilis Diana ( diana.lilis@gmail.com ) Mukhlish Amarullaah ( mukhlishamar@gmail.com )
Program Studi Teknik Informatika STMIK “AMIKBANDUNG”
Jln. Jakarta No. 28 Bandung 40272 INDONESIA
Abstrak
Sistem CCTV yang diimplementasikan di kampus STMIK “AMIKBANDUNG” ini, masih bersifat umum dimana kerja sistem ini hanya merekam dan menampilkan gambar pada layar monitor belum difungsikan sebagai alat pelacakan objek bergerak. Teknik yang digunakan dalam membangun sistem deteksi objek ini dengan menggunakan teknik ROI (Region Of Interest) yang merupakan salah satu teknik dari Computer Vision yang termasuk disiplin ilmu perpanjangan dari pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan.
Tujuan dari Computer Vision adalah meniru fungsi mata dan otak pada manusia. Salah satu proses yang penting dalam menghasilkan kemampuan setara dengan penglihatan manusia adalah pengenalan benda bergerak. Untuk mengenali objek bergerak dalam suatu video, dilakukan pemrosesan segmentasi dan penentuan batas ROI.
Untuk mengenali objek yang telah terdeteksi, metode yang digunakan adalah Teknik ROI (Region Of Interest). Sedangkan untuk pelacakan objek bergerak menggunakan Algoritma Kalman Filter. Sistem deteksi objek bergerak ini telah dapat diimplementasikan ke dalam sistem CCTV kampus sehingga sistem CCTV yang ada dapat mendeteksi dan memberi tanda pada objek-objek yang bergerak.
Kata Kunci: CCTV, Computer Vision, Objek Bergerak, ROI, Kalman Filter.
Abstract
CCTV system implemented on campus STMIK "AMIKBANDUNG" is still general in which the work of this system only record and display images on the monitor screen has not been functioned as a moving object tracking tool. The technique used in building this object detection system using the technique of ROI (Region Of Interest) which is one of the techniques of Computer Vision which includes the extension discipline of digital image processing and artificial intelligence.
The purpose of Computer Vision is to imitate the function of the eyes and the brain in humans. One of the most important processes in producing the equivalent of human vision is the introduction of moving objects. To recognize moving objects in a video, segmentation processing and ROI limits are performed.
To recognize objects that have been detected, the method used is the ROI (Region Of Interest) Technique. As for moving object tracking using Kalman Filter Algorithm. This mobile object detection system can be implemented into the campus CCTV system so that existing CCTV systems can detect and mark the moving objects.
Keywords: CCTV, Computer Vision, Moving Objects, ROI, Kalman Filter.

Klik di sini untuk Download JMII VOL 2 No 3 2017
Lilis Diana ( diana.lilis@gmail.com ) Mukhlish Amarullaah ( mukhlishamar@gmail.com )
Program Studi Teknik Informatika STMIK “AMIKBANDUNG”
Jln. Jakarta No. 28 Bandung 40272 INDONESIA
Abstrak
Sistem CCTV yang diimplementasikan di kampus STMIK “AMIKBANDUNG” ini, masih bersifat umum dimana kerja sistem ini hanya merekam dan menampilkan gambar pada layar monitor belum difungsikan sebagai alat pelacakan objek bergerak. Teknik yang digunakan dalam membangun sistem deteksi objek ini dengan menggunakan teknik ROI (Region Of Interest) yang merupakan salah satu teknik dari Computer Vision yang termasuk disiplin ilmu perpanjangan dari pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan.
Tujuan dari Computer Vision adalah meniru fungsi mata dan otak pada manusia. Salah satu proses yang penting dalam menghasilkan kemampuan setara dengan penglihatan manusia adalah pengenalan benda bergerak. Untuk mengenali objek bergerak dalam suatu video, dilakukan pemrosesan segmentasi dan penentuan batas ROI.
Untuk mengenali objek yang telah terdeteksi, metode yang digunakan adalah Teknik ROI (Region Of Interest). Sedangkan untuk pelacakan objek bergerak menggunakan Algoritma Kalman Filter. Sistem deteksi objek bergerak ini telah dapat diimplementasikan ke dalam sistem CCTV kampus sehingga sistem CCTV yang ada dapat mendeteksi dan memberi tanda pada objek-objek yang bergerak.
Kata Kunci: CCTV, Computer Vision, Objek Bergerak, ROI, Kalman Filter.
Abstract
CCTV system implemented on campus STMIK "AMIKBANDUNG" is still general in which the work of this system only record and display images on the monitor screen has not been functioned as a moving object tracking tool. The technique used in building this object detection system using the technique of ROI (Region Of Interest) which is one of the techniques of Computer Vision which includes the extension discipline of digital image processing and artificial intelligence.
The purpose of Computer Vision is to imitate the function of the eyes and the brain in humans. One of the most important processes in producing the equivalent of human vision is the introduction of moving objects. To recognize moving objects in a video, segmentation processing and ROI limits are performed.
To recognize objects that have been detected, the method used is the ROI (Region Of Interest) Technique. As for moving object tracking using Kalman Filter Algorithm. This mobile object detection system can be implemented into the campus CCTV system so that existing CCTV systems can detect and mark the moving objects.
Keywords: CCTV, Computer Vision, Moving Objects, ROI, Kalman Filter.

Klik di sini untuk Download JMII VOL 2 No 3 2017