aplikasi penghitung jumlah orang berbasis webcam … · sensor dalam ruangan untuk penghitungan...

APLIKASI PENGHITUNG JUMLAH ORANG BERBASIS WEBCAM DENGANANALISIS MULTI CENTROID

Anggun Gita Puspika¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Eko Susatio³

¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

AbstrakSistem penghitungan jumlah orang yang mengunjungi suatu tempat umum yang ada sekarang inipada umumnya didapat secara manual. Namun, faktor manusia yang memiliki penglihatan yangkurang awas bisa menimbulkan kesalahan dalam penghitungan jumlah pengunjung. Penggunaansensor dalam ruangan untuk penghitungan secara otomatis bisa dilakukan, namun memerlukanbiaya yang relatif lebih mahal. Solusi dari permasalahan tersebut adalah dengan menggunakanalat bantu webcam untuk memperoleh otomatisasi sistem penghitungan jumlah pengunjungdengan biaya yang relatif murah.

Tugas Akhir ini meneliti salah satu aplikasi dari sistem deteksi gerakan menggunakan webcamuntuk menghitung jumlah orang yang melewati area di depan pintu masuk baik yang bergerakmasuk atau keluar dari pintu tersebut. Metode yang digunakan adalah background subtractionuntuk mendeteksi adanya pergerakan dengan menggunakan webcam yang dipasang di atas pintumasuk menghadap ke bawah. Frame background ditentukan menggunakan metode frameaveraging yang mengambil frame rata-rata dari beberapa jumlah frame waktu awal kemudiandiselisihkan dengan frame berikutnya. Nilai selisih frame yang diperoleh kemudian diseleksidengan proses thresholding kemudian melakukan tracking arah pergerakan centroid. Sedangkankeluaran dari simulasi berupa jumlah orang yang masuk dan keluar sehingga diketahui jumlahorang yang lewat dan yang ada dalam tempat tersebut.

Setelah diimplementasikan, kehandalan sistem diuji coba dengan mensimulasikan pada kondisilapangan. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem mampu menghitung jumlah orang dengantingkat akurasi sebesar 98.5% pada threshold 60, ukuran median filter 7x7, ukuran strel 7 danpada threshold 70, ukuran media filter 5x5, ukuran strel 7 pada waktu pengamatan pagi hari.

Kata Kunci : Kata kunci : video digital, frame averaging, centroid, deteksi gerakan, people

AbstractSystem of counting the number of visitors of public places at this time is generally obtainedmanually. However, the human factor has a vision that is less alert can cause errors in countingthe number of visitors. Another way is to use sensors in the room to count automatically, butrequire a more expensive cost. The solution to these problems is to use a webcam tool to obtainan automatic system of counting the number of visitors with a cheaper cost.

This final one examines the application of motion detection system using a webcam to count thenumber of people passing through the area at the front entrance of either moving into or out ofdoors. The method used is the background subtraction to detect any movement by using awebcam mounted above the entrance door facing down. Frame background is determined usingthe frame averaging method that takes an average frame of some amount of the initial time framethen diselisihkan the next frame. Frame difference value was then selected by thresholding andthen do the tracking direction of the centroid. While the output of the simulation is the numberof people in and out so that is known number of people who pass by and stay in that place.

The system reliability was tested by simulating the field conditions. The test results show that thesystem is able to identify the moving object is a human with 98.5% accuracy, using a threshold of60, 7x7 median filter size, 7 strel size and at 70 of threshold, 5x5 median filter size, 7 strel size atload time in the morning.

Keywords : Keywords : digital video, frame averaging, centroid, motion detection, object

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Tugas Akhir - 2012

Fakultas Teknik Elektro Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Sistem deteksi gerakan merupakan salah satu aplikasi yang paling sering

digunakan dalam dunia computer vision. Video sebagai salah satu penerapan

indra penglihatan pada mesin dapat diaplikasikan untuk menganalisa objek

yang dilihatnya dengan suatu sistem deteksi gerakan. Salah satu contoh

penerapan sistem deteksi gerakan adalah pada surveillance, yaitu proses

mengamati perilaku orang, objek atau proses dalam sistem dengan

mengharapkan ditemukannya kejadian tertentu pada sistem untuk tujuan

keamanan atau kontrol sosial dengan menggunakan alat elektronik seperti

CCTV.

Teknologi deteksi gerakan dapat menggunakan citra begerak (video)

dan menganalisisnya menggunakan metode tertentu untuk mendapatkan

informasi seperti mengetahui posisi, adanya pergerakan, dan arah gerak tubuh

manusia. Secara umum sistem deteksi gerakan bekerja dengan

membandingkan antar frame dalam suatu gambar berurut atau video untuk

mendapatkan informasi apakah dia terdapat gerakan atau tidak. Objek-objek

yang terdeteksi tiap frame akan diasumsikan sebagai objek bergerak.

Selanjutnya objek yang dianggap bergerak tersebut diolah lagi untuk

mendapatkan hasil yang diinginkan yaitu berupa jumlah orang masuk dan

keluar.

Dalam tugas akhir ini akan mencoba mengolah dan menganalisa suatu

objek bergerak yang dihasilkan agar sistem dapat mendata jumlah objek yang

bergerak tersebut. Tugas akhir sebelumnya (4) (9) (12) berusaha

mengimplementasikan monitoring pencatatan jumlah pengunjung pada suatu

tempat dengan menggunakan webcam. Dari ketiga Tugas Akhir ini memiliki

perbedaan dalam memilih metode untuk mendeteksi gerakan objek pada suatu

ruangan lalu menghitung berdasarkan jumlah objek yang masuk maupun yang

keluar dari tempat tersebut. Namun, sistem hanya dapat menghitung apabila

Tugas Akhir - 2012


objek yang bergerak masuk atau keluar adalah secara berurutan/satu persatu.

Oleh karena itu, dalam Tugas Akhir ini dicoba mengolah dan menganalisa

suatu objek bergerak dengan metode yang berbeda dari Tugas Akhir

sebelumnya agar sistem dapat mendata jumlah objek yang bergerak lebih dari

satu dalam suatu video dan dengan mengenali bahwa objek tersebut adalah

manusia atau bukan manusia.

1.2 Perumusan Masalah

Adapun perumusan masalah adalah sebagai berikut:

a. Bagaimana sistem membedakan arah pergerakan objek bergerak apakah

bergerak keatas (keluar) atau kebawah (masuk)?

b. Bagaimana cara sistem dalam mengenali objek bergerak adalah manusia?

c. Bagaimana pengaruh perubahan intensitas cahaya yang ada terhadap

kinerja sistem?

d. Bagaimana tingkat keberhasilan sistem dalam menganalisa dan mendata

objek bergerak dalam video terhadap hasil perhitungan aktual?

1.3 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan diadakannya penelitian adalah sebagai berikut :

a. Sistem mampu membedakan arah pergerakan objek bergerak apakah

bergerak keatas atau kebawah.

b. Sistem mampu menganalisa objek bergerak yang melewati pintu masuk

dalam video adalah manusia dan memasukan pada perhitungan

pengunjung bila yang dianalisa adalah manusia

c. Mengetahui tingkat keberhasilan sistem dalam menganalisa dan mendata

objek bergerak dalam video

1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah penelitian adalah sebagai berikut :

a. Pengunjung yang lewat berjalan dengan kecepatan berjalan normal

b. Video diambil di dalam ruangan

c. Background video diasumsikan tidak bergerak

Tugas Akhir - 2012


d. Pendeteksian objek bergerak adalah manusia dengan menggunakan ciri

fisis yaitu luas.

e. Implementasi sistem menggunakan software MATLAB R2010a

f. Menggunakan webcam Logitech C110.

1.5 Metodologi Penelitian

Metode yang digunakan selama melakukan penyusunan tugas akhir antara

lain sebagai berikut:

1. Studi Literatur

Studi literatur didapatkan dari buku referensi, jurnal ilmiah, internet, dan

diskusi. Dilakukan untuk mengumpulkan konsep-konsep yang berguna

dalam penyusunan Tugas Akhir ini.

2. Pengumpulan Data

Pengumpulan data diperoleh dari pengamatan lapangan. Bertujuan untuk

mendapatkan sample dari objek bergerak yang akan digunakan sebagai

masukan dari sistem.

3. Perancangan Sistem

Perancangan sistem akan menggunakan software MATLAB R2010a GUI

yang bertujuan untuk memodelkan tampilan sistem yang

diimplementasikan.

4. Implementasi Sistem

Sistem yang sudah dirancang akan diimplementasikan dengan simulasi

menggunakan software MATLAB R2010a GUI untuk perhitungan

parameter-parameter yang akan dibutuhkan dalam penelitian.

5. Analisa Hasil Simulasi

Pada tahap ini dilakukan analisa parameter-parameter kinerja sistem untuk

berbagai kondisi yang disimulasikan dari data hasil yang telah dilakukan.

6. Mengambil Kesimpulan

Setelah data dari hasil implementasi dianalisa, maka langkah terakhir

adalah mengambil kesimpulan dari hasil analisa.

Tugas Akhir - 2012


1.6 Sistematika Penulisan

Untuk mempermudah penulisan maka penulis membagi sistematika

penulisan ke dalam beberapa bab untuk membahas dan memenuhi pokok

permasalahan dalam penulisan skripsi ini. Dalam penulisan Tugas Akhir ini

penulis membagi penulisan tugas akhir dalam lima bab, yaitu :

Bab I PENDAHULUAN

Bab ini membahas latar belakang masalah, perumusan masalah,

batasan masalah, tujuan penelitian, metodologi penelitian dan

sistematika penulisan.

Bab II LANDASAN TEORI

Bab ini menjelaskan tinjauan pustaka yang menguraikan tentang

teori-teori yang mendukung dan mendasari penulisan Tugas Akhir

ini, yaitu membahas konsep yang berkaitan dengan video processing,

metode deteksi gerakan dan pelabelan.

Bab III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

Bab ini menguraikan tentang model sistem dan blok diagram dalam

proses perhitungan jumlah objek bergerak di dalam sistem.

Pembuatan sistem dilakukan dengan menggunakan software Matlab

MATLAB 7.10.0.499 (R2010a)

Bab IV HASIL DAN ANALISA

Bab ini berisi tentang hasil implementasi aplikasi dan analisa hasil

pengujian.

Bab V PENUTUP

Dalam bab ini terdapat kesimpulan yang di dapat dari pembahasan

Bab IV serta saran-saran yang bermanfaat bagi pengembangan lebih

lanjut.

Tugas Akhir - 2012


BAB I

PENDAHULUAN

1.2 Latar Belakang Masalah

Video sebagai salah satu penerapan indra penglihatan pada mesin dapat

diaplikasikan untuk menganalisa objek yang dilihatnya dengan suatu sistem

deteksi gerakan. Salah satu contoh penerapan sistem deteksi gerakan adalah

pada bidang surveillance, yaitu proses mengamati perilaku orang, objek atau

proses dalam sistem dengan mengharapkan ditemukannya kejadian tertentu

pada sistem untuk tujuan keamanan atau kontrol sosial dengan menggunakan

alat elektronik seperti CCTV.

Teknologi deteksi gerakan dapat menggunakan citra begerak (video)

dan menganalisisnya menggunakan metode tertentu untuk mendapatkan

informasi seperti mengetahui posisi, adanya pergerakan, dan arah gerak tubuh

manusia. Secara umum sistem deteksi gerakan bekerja dengan

membandingkan antar frame dalam suatu gambar berurut atau video untuk

mendapatkan informasi apakah dia terdapat gerakan atau tidak. Objek-objek

yang terdeteksi tiap frame akan diasumsikan sebagai objek bergerak.

Selanjutnya objek yang dianggap bergerak tersebut diolah lagi untuk

mendapatkan hasil yang diinginkan yaitu berupa jumlah orang masuk dan

keluar.

Dalam tugas akhir ini akan mencoba mengolah dan menganalisa suatu

objek bergerak yang dihasilkan agar sistem dapat mendata jumlah objek yang

bergerak tersebut. Tugas akhir sebelumnya (4) (9) (12) berusaha

mengimplementasikan monitoring pencatatan jumlah pengunjung pada suatu

tempat dengan menggunakan webcam. Dari ketiga Tugas Akhir ini memiliki

perbedaan dalam memilih metode untuk mendeteksi gerakan objek pada suatu

ruangan lalu menghitung berdasarkan jumlah objek yang masuk maupun yang

keluar dari tempat tersebut. Namun, sistem hanya dapat menghitung apabila

objek yang bergerak masuk atau keluar adalah secara berurutan/satu persatu.

Tugas Akhir - 2012


Oleh karena itu, dalam Tugas Akhir ini dicoba mengolah dan menganalisa

suatu objek bergerak dengan metode yang berbeda dari Tugas Akhir

sebelumnya agar sistem dapat mendata jumlah objek yang bergerak lebih dari

satu dalam suatu video dan dengan mengenali bahwa objek tersebut adalah

manusia atau bukan manusia.

1.7 Perumusan Masalah

Adapun perumusan masalah adalah sebagai berikut:

e. Bagaimana sistem membedakan arah pergerakan objek bergerak apakah

bergerak keatas (keluar) atau kebawah (masuk)?

f. Bagaimana cara sistem dalam mengenali objek bergerak adalah manusia?

g. Bagaimana pengaruh perubahan intensitas cahaya yang ada terhadap

kinerja sistem?

h. Bagaimana tingkat keberhasilan sistem dalam menganalisa dan mendata

objek bergerak dalam video terhadap hasil perhitungan aktual?

1.8 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan diadakannya penelitian adalah sebagai berikut :

d. Sistem mampu membedakan arah pergerakan objek bergerak apakah

bergerak keatas atau kebawah.

e. Sistem mampu menganalisa objek bergerak yang melewati pintu masuk

dalam video adalah manusia dan memasukan pada perhitungan

pengunjung bila yang dianalisa adalah manusia

f. Mengetahui tingkat keberhasilan sistem dalam menganalisa dan mendata

objek bergerak dalam video

1.9 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah penelitian adalah sebagai berikut :

g. Pengunjung yang lewat berjalan dengan kecepatan berjalan normal

h. Video diambil di dalam ruangan

i. Background video diasumsikan tidak bergerak

Tugas Akhir - 2012


j. Pendeteksian objek bergerak adalah manusia dengan menggunakan ciri

fisis yaitu luas.

k. Implementasi sistem menggunakan software MATLAB R2010a

l. Menggunakan webcam Logitech C110.

1.10 Metodologi Penelitian

Metode yang digunakan selama melakukan penyusunan tugas akhir antara

lain sebagai berikut:

7. Studi Literatur

Studi literatur didapatkan dari buku referensi, jurnal ilmiah, internet, dan

diskusi. Dilakukan untuk mengumpulkan konsep-konsep yang berguna

dalam penyusunan Tugas Akhir ini.

8. Pengumpulan Data

Pengumpulan data diperoleh dari pengamatan lapangan. Bertujuan untuk

mendapatkan sample dari objek bergerak yang akan digunakan sebagai

masukan dari sistem.

9. Perancangan Sistem

Perancangan sistem akan menggunakan software MATLAB R2010a GUI

yang bertujuan untuk memodelkan tampilan sistem yang

diimplementasikan.

10. Implementasi Sistem

Sistem yang sudah dirancang akan diimplementasikan dengan simulasi

menggunakan software MATLAB R2010a GUI untuk perhitungan

parameter-parameter yang akan dibutuhkan dalam penelitian.

11. Analisa Hasil Simulasi

Pada tahap ini dilakukan analisa parameter-parameter kinerja sistem untuk

berbagai kondisi yang disimulasikan dari data hasil yang telah dilakukan.

12. Mengambil Kesimpulan

Setelah data dari hasil implementasi dianalisa, maka langkah terakhir

adalah mengambil kesimpulan dari hasil analisa.

Tugas Akhir - 2012


1.11 Sistematika Penulisan

Untuk mempermudah penulisan maka penulis membagi sistematika

penulisan ke dalam beberapa bab untuk membahas dan memenuhi pokok

permasalahan dalam penulisan skripsi ini. Dalam penulisan Tugas Akhir ini

penulis membagi penulisan tugas akhir dalam lima bab, yaitu :

Bab I PENDAHULUAN

Bab ini membahas latar belakang masalah, perumusan masalah,

batasan masalah, tujuan penelitian, metodologi penelitian dan

sistematika penulisan.

Bab II LANDASAN TEORI

Bab ini menjelaskan tinjauan pustaka yang menguraikan tentang

teori-teori yang mendukung dan mendasari penulisan Tugas Akhir

ini, yaitu membahas konsep yang berkaitan dengan video processing,

metode deteksi gerakan dan pelabelan.

Bab III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

Bab ini menguraikan tentang model sistem dan blok diagram dalam

proses perhitungan jumlah objek bergerak di dalam sistem.

Pembuatan sistem dilakukan dengan menggunakan software Matlab

MATLAB 7.10.0.499 (R2010a)

Bab IV HASIL DAN ANALISA

Bab ini berisi tentang hasil implementasi aplikasi dan analisa hasil

pengujian.

Bab V PENUTUP

Dalam bab ini terdapat kesimpulan yang di dapat dari pembahasan

Bab IV serta saran-saran yang bermanfaat bagi pengembangan lebih

lanjut.


Tugas Akhir - 2012


BAB III

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

Sistem dirancang dengan tujuan utama dapat mendeteksi gerakan objek

yang bergerak dalam video secara otomatis, lalu melakukan analisis objek melalui

ciri fisis sehingga dapat diketahui objek yang bergerak adalah manusia atau

bukan, menentukan arah geraknya, dan pada akhirnya dapat menentukan jumlah

objek yang lewat pada suatu pintu masuk dan jumlah objek yang berada pada

tempat tersebut.

3.1 Pemodelan Sistem

Gambar 3.1 Diagram blok sistem utama

Mulai

Pre-Processing Video

Analisis Ciri Fisis & Deteksi Centroid

Penentuan Arah Gerakan

Penghitungan Jumlah

Selesai

file video *.avi 320x240 pixel

Tugas Akhir - 2012


3.1.1 Pengambilan Video

Video untuk masukan akan ditangkap menggunakan webcam yang

diletakan di atas pintu menghadap kebawah dengan sudut 15o dengan jenis

webcam Logitech C110 beresolusi 320×240 piksel. Format video yang diambil

adalah *.wmv. Untuk simulasi, video diubah ke dalam format *.avi. Hal ini

dikarenakan video dengan format AVI bisa digunakan pada software simulasi

MATLAB di semua platform, baik Windows, Linux, maupun Mac.

3.1.2 Pre-processing

Gambar 3.2 Diagram blok subsistem pre-processing

Input dari subsistem ini adalah video dalam format *.avi berukuran

320×240 piksel. Frame yang didapat berformat RGB (Red Green Blue).

Selanjutnya untuk mempermudah pemrosesan frame RGB tersebut akan diubah

kedalam frame grayscale. Frame background didapat dengan menggunakan

metode frame averaging, yaitu dengan mengambil rata-rata frame sebelum

pengoperasian aplikasi. Setelah frame background didapat lalu frame tersebut

Video *.avi 320x240 pixel

frame RGB

frame grayscale

frame background

Background Subtraction

filtering

_

Tugas Akhir - 2012


dikurangkan dan diabsolutkan dengan frame video yang telah di grayscale. Bila

selisih yang didapat lebih besar dari nilai Threshold yang dimasukan, maka piksel

akan bernilai 1 dan berwarna putih, sedangkan jika selisih lebih kecil dari nilai

threshold yang dimasukkan, piksel tersebut akan bernilai 0 dan berwarna hitam.

Kumpulan piksel putih yang bernilai 1 dianggap sebagai objek yang akan diteliti,

sedangkaan piksel bernilai 0 dianggap sebagai background video. Lalu proses

terakhir dari subsistem adalah filtering, yaitu menghilangkan perbedaan-

perbedaan kecil akibat pengaruh diluar sistem yang diamati sehingga

meminimalisir adanya noise.

3.1.3 Analisis Ciri Fisis & Deteksi Centroid

Gambar 3.3 Diagram blok subsistem analisis cirri fisis dan deteksi centroid

Masukan pada subsistem ini berupa image hitam putih yang didapat dari

hasil Background Substraction yang telah difilter noisenya. Selanjutnya kumpulan

piksel putih yang dianggap objek akan dibesarkan atau ditebalkan untuk

mempermudah penentuan titik tengah atau Centroid nantinya. Penentuan luas

maupun Centroid menggunakan metode labeling terlebih dahulu, dimana setiap

objek yang berbeda akan diberi label sesuai dengan banyaknya pebedaan yang

muncul.

Penebalan dengan dilasi

Labeling

Pemilihan Luas

Labeling

Centroid


Tugas Akhir - 2012


aplikasi penghitung jumlah orang berbasis webcam … · sensor dalam ruangan untuk penghitungan...

Documents