ANALISA GERAKAN MANUSIA ANALISA GERAKAN MANUSIA PADA VIDEO DIGITALPADA VIDEO DIGITAL

OlehMiftahur Rohman

2208100668

Dosen Pembimbing Dr. Ir. Wirawan, DEA

1

Latar belakang

Pemasangan kamera pada tempat – tempat yangmembutuhkan pengawasan ketat mulai diminatioleh banyak pihak.Pemanfaatan kamera penga as dib t hkan teknikPemanfaatan kamera pengawas dibutuhkan tekniktambahan pendukung yang lain berupa informasikeberadaan orang yang tertangkap kamera, akang y g g p ,sangat membantu meningkatkan kerja kamerapengawas.

l k b h i d i dPengenalan pergerakan tubuh manusia dari videostream memiliki beberapa aplikasi seperti videosurveillance (pengawasan)surveillance (pengawasan)

2

Permasalahan

Bagaimana melakukan analisa gerakan manusia padavideo digital?Metode apa yang digunakan untuk melakukan analisap y g ggerakan manusia pada video digital?Apa saja informasi yang terkandung dari analisaApa saja informasi yang terkandung dari analisagerakan manusia?

3

Batasan masalahVideo yang digunakan berformat AVI.Pada perekaman video, background dan kamera yangdigunakan untuk perekaman tersebut pada posisi diam.Analisa yang dilakukan adalah object tracking(pelacakan objek)(p j )Analisa dari object tracking tersebut berupa analisajarak yang ditempuh objek tersebut dan kecepatanjarak yang ditempuh objek tersebut dan kecepatanterhadap gerak berjalan dari objek tersebut.

4

Tujuan

Menciptakan sistem pendeteksian gerakan manusiap p gyang mampu bekerja dengan memetakan gerakan tubuhmanusia yang tertangkap oleh kamera secara tidaky g g plangsung dari object trackingUntuk pengembangan objek klasifikasi dari beberapaUntuk pengembangan objek klasifikasi dari beberapagerakan manusia, pendeteksi suatu objek dari beberapakerumunan manusia, dan juga pelacakan suatu objekkerumunan manusia, dan juga pelacakan suatu objekpada kondisi real time.

5

Video digital

Video digital adalah video yang tersusun atasg y gserangkaian frame dengan kecepatan tertentu (fps)yang bekerja menggunakan sistem digital yangy g j gg g y gdapat direkam, diproses, dan juga disimpan

6

Pengenalan gerakan manusia

Pengenalan dari pergerakan tubuh manusia dari videog p gstream memiliki beberapa aplikasi dalam videosurveillanceCara bergerak manusia merupakan suatu ruang lingkupyang lebih kecil dari begitu banyak dan kompleksnyayang lebih kecil dari begitu banyak dan kompleksnyatipe gerakan manusia.

7

Motion segmentationMotion segmentation bertujuan untuk memisahkansuatu gerakan ke dalam beberapa gerakan gerakansuatu gerakan ke dalam beberapa gerakan – gerakandengan suatu kriteria tertentu.

8

Motion detection

Motion detection adalah teknik menghitung perbedaannilai - nilai intensitas pada suatu piksel dari dua framegambar yang diambil secara berturut-turut yangkemudian dilakukan proses thresholding untukmenentukan adanya perubahan objek atau tidak.

9

Pre processing

Pengolahan awal dari sebuah sistem visual yangbertujuan meningkatkan kualitas citra secara umum,sebelum melangkah kepada pengolahan inti dengantujuan yang lebih spesifik. Diantara teknik-teknikpengolahan awal untuk meningkatkan kualitas citra iniadalah penggunaan filter.

10

Background segmentation

Proses untuk memisahkan obyek yang kita ambil dengany y g glatar belakang obyeknya dimana pendekatan yang diambiladalah dengan pengelompokan warna. Segmentasiterhadap warna dapat dilakukan melalui proses thresholdterhadap warna dapat dilakukan melalui proses threshold.

11

Thresholding dan frame difference

Thresholding adalah suatu metode yang digunakan untuki hk b k d b k dmemisahkan antara obyek dan backgroundnya.

Thresholding merupakan teknik yang sederhana dan efektifuntuk segmentasi citra dengan proses binerisasi yaitu 0untuk segmentasi citra dengan proses binerisasi yaitu 0(hitam) dan 1 (putih)Frame difference (Perbedaan frame) yaitu teknikFrame difference (Perbedaan frame) yaitu teknikmenghitung selisih antara 2 frame di setiap posisi pixel

12

Edge detectionEdge detection (deteksi tepi) adalah pendeteksian sudut-sudut / tepi suatu objek dalam sebuah image dimana sudutsudut / tepi suatu objek dalam sebuah image dimana sudut- sudut tersebut dibedakan berdasarkan perbedaan warna /nilai R, G dan B masing-masing piksel frame.

13

Bounding box

Kotak pembatas persegi panjang diplot dalam batas-batasp p g p j g pnilai yang dihasilkan yang digunakan untuk mendeteksigerakan dari suatu objek bergerak.

14

Tracking

Proses mencari objek bergerak dalam urutan frame yangProses mencari objek bergerak dalam urutan frame yangdilakukan dengan menggunakan ekstraksi ciri benda danmendeteksi objek bergerak di urutan frame.Dengan menggunakan nilai posisi objek di setiap frame,kita dapat menghitung posisi dan kecepatan objekbergerak.bergerak.

15

Jarak

Jarak yang ditempuh oleh objek ditentukan dengank i ik d i b d b b J kmenggunakan titik pusat dari bounding box tersebut. Jarak

yang dihitung dengan menggunakan rumus jarakEuclidean.

Dimana :Dimana :D (distance) adalah jarak yang ditempuhX1 adalah posisi titik 1 pada sumbu XX2 adalah posisi titik 2 pada sumbu XY1 adalah posisi titik 1 pada sumbu YY2 adalah posisi titik 2 pada sumbu Y2 p p

16

Kecepatan

Kecepatan objek bergerak dihitung dengan jarak tempuhi b k i d kitu berkaitan dengan waktu.

Dimana :V (velocity) adalah kecepatan yang dicapai dalam melakukanV (velocity) adalah kecepatan yang dicapai dalam melakukanperpindahan.D (distance) adalah jarak yang ditempuh.T (time) adalah waktu yang ditempuh dalam melakukan perpindahan

17

Blok diagram

18

Proses pelacakan objek

19

Tabel informasi videoParameter Satuan

FormatFile Si e

AVI530 KiBFile Size

DurationOverall Bit Rate

Format Video

530 KiB4s 667ms929 Kbps

AVCFormat VideoCodec ID

Codec ID/InfoWidth

AVCH264

Advanced Video Codec320 pixelsWidth

HeightDisplay Aspect Ratio

Frame Rate

320 pixels240 pixels

4:315.000fpsFrame Rate

Bits/(Pixel*Frame)Stream sizeColor Space

15.000fps0.798

524 KiB (99%)YUV

20

p

Dari informasi tabel tersebut dapat diketahui pbahwa jumlah frame tersebut adalah sebagai berikut : Jumlah Frame = Frame Rate * Duration

= 15 000 Frame/s * 4 667 s= 15.000 Frame/s * 4.667 s= 70.005 Frame = 70 Frame

21

Frame asli dari video

Frame dengan background berwarna hitam

Frame dengan background berwarna putih

dan objek berwarna putih dan objek berwarna hitam22

Perhitungan skala jarak pada g j pvideo

Untuk mengetahui skala jarak, dicari jarak yangg j j y gditempuh titik tengah bounding box dari objekyang terdeteksi pada frame awal dengan framey g p f g fterakhir kemudian membandingkan dengan jaraknyata.y

23

Titik tengah bounding box frame 2 = (68.5,37)Titik tengah bounding box frame 70 = (274 38)Titik tengah bounding box frame 70 = (274 ,38)

24

Jarak nyata = 7.8 meterySkala perbandingan = 7.8 : 205

= 0 038 : 1= 0.038 : 1Waktu dari frame awal sampai akhir = 4.667 sWaktu antar frame = 4.667 / 70 = 0.0666 sKecepatan gerak objek dari frame awal sampai akhirp g j p

25

Pengujian frame 2 dengan g j gframe 3Titik tengah bounding box frame 2 = (68.5,37)Titik tengah bounding box frame 3 = (70 5 37)Titik tengah bounding box frame 3 = (70.5,37)

26

Menghitung jarak nyata antara frame 2dengan frame 3D 1 5 × 0 038 0 057 mD = 1.5 × 0.038 = 0.057 mKecepatan gerak dari frame 2 ke 3p gV = 0.057m/0.066s = 0.86m/s

27

KesimpulanUntuk melakukan object detection, maka perlu memisahkan antaraobjek dengan latar belakang melalui thresholdingobjek dengan latar belakang melalui thresholding.Untuk melakukan proses perekaman, posisi kamera danbackground dalam kondisi diam, sehingga yang bergerak hanyag , gg y g g yobjeknya saja sehingga dapat mempermudah proses pendeteksian.Penentuan posisi pada objek yang bergerak ditentukan oleh titikp sat pada bo nding bopusat pada bounding box.Bounding box terbentuk dari pembatasan sisi paling luar edgedetection pada objek tersebut.p jUntuk menghitung kecepatan, terlebih dahulu dihitung jarakperpindahan pixelnya setelah itu dikalikan dengan skala pada jarak

li k di dib i d kt t fasli, kemudian dibagi dengan waktu antar frame.

28

Saran

Mengembangkan sistem pendeteksiangerakan secara real timePendeteksi pada tiap – tiap objek pada suatup p p j pkerumunanAplikasi objek klasifikasi tiap gerakan –Aplikasi objek klasifikasi tiap gerakangerakan manusia.Pengembangan sistem pendeteksi kecepatanPengembangan sistem pendeteksi kecepatanobjek bergerak melalui video digital

29

SEKIAN

30

TUGAS

31

Tugas dari Pak SuwadiValidasi antara hasil perekaman dengan hasil nyata.Kecepatan ditentukan oleh jarak dan waktu.- Untuk validasi waktu antara hasil perekaman denganp ghasil nyata terdapat kesamaan.

Untuk validasi jarak terdapat perbedaan antara jarak- Untuk validasi jarak, terdapat perbedaan antara jarakmelalui pengukuran langsung dengan jarak yangdihitung melalui koordinat video

32

Agar jarak yang dihitung dari hasil video dengan hasild knyata terdapat kesamaan

Pada kamera perekamanposisi yang tepat adalah berada di samping objekPada bounding box objek- tidak terdapat perubahan luas bentuk bounding boxselama melakukan perjalanan.- pada perjalanan yang ditempuh adalah pada kondisi lurus

33

Kesimpulan:Pada video dengan kecepatan frame 15 fps, maka waktu yangdiperlukan untuk menampilkan tiap frame adalah 0.0666 s.Jarak titik tengah bounding box antara frame 2 sampai denganframe 70 adalah 205frame 70 adalah 205Skala perbandingan antara jarak nyata dengan jarak koordinatadalah 7.8 : 205Jarak titik tengah bounding box antara frame 2 dengan frame 3adalah 1.5Jarak nyata antara frame 2 dengan frame 3 adalah 0.057mdengan kecepatan 0.86m/s

34

Tugas dari Pak Hendra

Algoritma adalah kumpulan perintah untukgmenyelesaikan suatu masalah yang diterjemahkansecara bertahap dari awal hingga akhir.p gg

35

Proses pelacakan objek

36