Segmentasi Kendaraan Menggunakan Improve Blob Analysis (BA) Pada Video Lalu Lintas
Abstrak: Penggunaan citra
digital untuk keperluan penelitian sudah banyak dilakukan, salah satunya yaitu
segmentasi. Segmentasi berfungsi untuk mendeteksi objek - objek yang terdapat
pada citra, sehingga hasil segmentasi sangat penting untuk proses selanjutnya.
Pada penelitian ini diusulkan teknik optimasi hasil background subtraction
menggunakan kombinasi frame difference (FD) atau difference image dengan filter
SDGD dan running average (RA) atau background updating dengan filter SDGD untuk
diterapkan pada blob analysis. Alasan utama menggunakan penggabungan kedua
metode tersebut adalah karena seringnya terdapat piksel objek yang tidak mampu
dideteksi sehingga akan mengurangi tingkat optimasi pengenalan objek. Hasil
pengujian akurasi dari 10 data uji yang masing – masing terdiri dari 30 frame
menunjukkan bahwa aplikasi ini memiliki nilai akurasi tertinggi yakni 90% untuk
pengujian threshold dan 100% untuk pengujian ukuran structure element. Sehingga
dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini mampu melakukan segmentasi kendaraan
dengan baik.
Penulis: Sutrisno, Imam
Cholissodin, Rina Christanti, Candra Dewi, Nurul Hidayat
Kode Jurnal: jptinformatikadd150558
