Rancang Bangun Real-Time Video Processing untuk Pembacaan Rambu Lalu Lintas Menggunakan Raspberry Pi

Authors

  • Ade Gesty Rahmayani Politeknik Caltex Riau
  • Yusapril Eka Putra Politeknik Caltex Riau
  • Ananda Ananda Politeknik Caltex Riau

Abstract

Sebagai warga negara hukum, kita diwajibkan mematuhi aturan dalam berkendara agar tercipta ketertiban dan kenyamanan di jalan raya. Banyaknya pengendara yang kurang mendapatkan pendidikan awal tentang rambu lalu lintas, menyebabkan banyak pelanggaran sehingga mengganggu pengguna jalan lain dan meningkatkan resiko kecelakaan. Sebagai solusi dari masalah tersebut, maka dikembangkan sistem untuk memudahkan proses pengenalan rambu lalu lintas. Sistem ini dibangun dengan bantuan webcam dan pengeras suara terintegrasi dengan Raspberry Pi. Sistem diprogram untuk membaca rambu lalu lintas menggunakan algoritma Camshift dan memanfaatkan metode Haar cascade Classifier yang menghasilkan output berupa suara aturan rambu lalu lintas. Pengujian dilakukan sebanyak 2 kali percobaan. Dari pengujian menggunakan 50 rambu persentase sukses adalah 20% dan delay 18,66 detik. Jarak ideal sistem untuk membaca rambu mulai dari 2 hingga 7 meter. Dari hasil tersebut disimpulkan bahwa sistem ini tidak berjalan dengan optimal karena terdapat waktu tunda dan pemrosesan gambar yang lama.Kata kunci: Raspberry Pi, Webcam, Rambu Lalu Lintas, Camshift, Haar Cascade Classifier

Author Biographies

Ade Gesty Rahmayani, Politeknik Caltex Riau

Teknik Informatika

Yusapril Eka Putra, Politeknik Caltex Riau

Teknik Komputer

Ananda Ananda, Politeknik Caltex Riau

Teknik Informatika

References

Acharya, T, & Ray, A.K. (2005). Image Processing: Principles And Applications

Direktorat Jenderal Perhubungan Darat Kementerian Perhubungan Republik Indonesia. (2015). Peraturan Menteri. Diambil 30 November 2014 dari: http://hubdat.dephub.go.id/km

Bradski, G., & Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV. (M. Loukide, Ed.) (First Edit.). United States of America: O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472

Bradski, G. R., Clara, S., & Corporation, I. (1998). Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface

Bustami, M. I., Siswanto, A., Irawan, Toscany, A. N., Ramdhani, M. F., & Saputra, C. (2014). Mendeteksi Bentuk Dan Warna Bola Pada Robot Humanoid Soccer Dengan Menggunakan Raspberry Pi, (1)

Gunawan, A. A. S., A, P. G., & Gazali, W. (2013). Pendeteksian Rambu Lalu Lintas Dengan Algoritma Speeded Up Robust Features (SURF), 13(9), 91–96

Irianto, K. (2010). Pendeteksi Gerak Berbasis Kamera Menggunakan Opencv Pada Ruangan, 2(1), 52–59

Perkasa, T. R., Widyantara, H., & Susanto, P. (2014). Rancang Bangun Pendeteksi Gerak Menggunakan Metode Image Subtraction Pada Single Board Computer (SBC), 3(2)

Munir, Rinaldi. (2004). Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik

Road Safety Association Indonesia. (2013). Penegakan Hukum Di Jalan. Diambil 10 Desember 2014 dari: http://rsa.or.id

Published

2015-05-13

Issue

Section

Artikel