BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Sistem deteksi gerakan otomatis biasanya mengandalkan alat pemantau

untuk mendeteksi adanya objek (misalnya, manusia atau kendaraan) bergerak

yang melintasi daerah tertentu. Alat tersebut bisa berupa kawat, sinar infra-merah,

laser, medan magnet, atau bahkan kamera video. Sistem seperti ini dapat

dimanfaatkan untuk sistem keamanan (untuk mencegah masuknya pihak yang

tidak diinginkan), sistem penerangan (mematikan lampu secara otomatis ketika

tidak ada penghuni dalam suatu ruangan, menghidupkannya ketika ada yang

memasuki ruangan), dan lain sebagainya.

Lebih lanjut, sistem tersebut bisa juga dilengkapi dengan kemampuan

untuk menghitung ukuran dan kecepatan objek yang terdeteksi. Hal ini dapat

difungsikan untuk sistem pemantau kecepatan lalu-lintas (mengetahui kecepatan

kendaraan yang berlalu di sebuah ruas jalan), sistem produksi dalam sebuah

pabrik (mengecek ukuran hasil produk yang keluar dari mesin), dan lain

sebagainya.

Dengan semakin murahnya harga kamera video sederhana (misalnya,

webcam) dan komputer, sistem deteksi gerakan bisa dinikmati oleh lebih banyak

pengguna di segala bidang.

1.2. Perumusan Masalah

Citra bergerak (moving images) yang tertangkap oleh sebuah kamera video

pada dasarnya merupakan rentetan citra (disebut dengan frame) yang ditampilkan

secara berurutan dengan frekuensi tertentu. Berdasarkan fakta ini, sebuah berkas

video dapat dipisah-pisahkan menjadi citra-citra tidak bergerak (still images).

1

Dari citra-citra tersebut, dengan menggunakan algoritma scene change

detection, sebuah frame kemudian dibandingkan dengan sebuah frame referensi

yang mewakili kondisi awal suatu lingkungan sebagai latar belakang. Melalui

perbandingan tersebut dapat diketahui jika ada perbedaan antara frame satu

dengan frame yang lain. Perbedaan inilah yang, setelah dikurangi noise-nya,

dianggap sebagai objek yang terdeteksi.

Objek yang terdeteksi kemudian dapat dihitung dimensinya berdasarkan

dari banyaknya pixel yang membentuk representasi objek tersebut pada suatu

frame. Dengan membandingkannya terhadap jarak tiap sisi layar video yang telah

diketahui, maka dapat dihitung pula skala representasi objek tersebut. Kecepatan

objek diperoleh dengan melakukan perhitungan berdasarkan posisi frame dalam

kurun waktu tertentu.

Jadi, untuk melakukan deteksi dimensi dilakukan dengan membandingkan

nilai pixel citra pada frame tertentu dengan citra referensi menggunakan algoritma

scene change detection. Sedangkan untuk menghitung kecepatannya, dilakukan

dengan membandingkan posisi objek dalam citra dengan objek terdeteksi pada

frame tertentu dengan frame sebelumnya.

1.3. Tujuan Penelitian

a) Membuat program menggunakan algoritma scene change detection untuk

mendeteksi sebuah objek bergerak, dimensi dan kecepatannya

b) Meneliti pengaruh ukuran objek terhadap akurasi deteksi dimensi

c) Meneliti pengaruh pengaturan threshold terhadap akurasi deteksi dimensi.

1.4. Keaslian Penelitian

Program yang dibuat sebagai penelitian tentang deteksi objek dan gerakan

pada aliran video telah banyak dilakukan di seluruh dunia. Beberapa diantaranya

adalah sebagai berikut:

2

TABEL 1.1

Beberapa penelitian serupa yang telah dibuat

Judul Penelitian Peneliti Deskripsi

Motion Detection

and Recognition

Research (2008)

Randal C. Nelson &

Ramprasad Polana

(Department of

Computer Science,

University of Rochester)

Metode untuk mendeteksi objek

bergerak oleh pengamat

bergerak, dan pemanfaatan

deteksi gerakan sebagai sarana

pengenalan objek. (Nelson, et

al., 2008). Menggunakan

algoritma pendeteksian yang

dapat mendeteksi objek dengan

kamera bergerak juga.

Salient Motion

Detection (2005)

Ying-li Tian & Arun

Hampapur (IBM

Research)

Algoritma untuk mendeteksi

gerakan dalam lingkungan yang

kompleks. (Tian, et al., 2005).

Menggunakan algoritma salient

motion detection yang dapat

mendeteksi pergerakan objek

pada bagian-bagian tertentu saja.

Motion Detection

Algorithms (2007)

Andrew Kirilinov (The

Code Project)

Beberapa pendekatan untuk

mendeteksi gerakan dalam

sebuah aliran video. (Kirilinov,

2007). Menggunakan algoritma

scene change detection untuk

memicu trigger alarm bila ada

pergerakan apapun pada scene.

3

1.5. Batasan Masalah

a) Masukan berupa berkas video tidak terkompresi.

b) Berkas video dibuat denga sebuah webcam dengan spesifikasi antara lain,

kontainer berformat Microsoft AVI, resolusi 320 x 240 pixel dan frame

rate sebesar 30 fps.

c) Format warna RGB dengan kedalaman 24-bit.

d) Kamera berjumlah satu buah dan tidak bergerak (fixed).

e) Ditempatkan dalam sebuah lingkungan terkontrol dengan latar belakang

yang statis.

f) Objek berupa benda padat berwarna rata, tidak memacarkan cahaya, tidak

berkilau dan tidak berubah bentuk maupun ukuran.

g) Objek memiliki warna yang berbeda dengan latar belakangnya.

4