## PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI OVER-HEIGHT VEHICLE BERDASARKAN GEOMETRI KAMERA
Yusron Rijal 1) , Himayatul Millah 2) 1,2) Program Studi/Prodi Teknik Informatika, STMIK Yadika, Email: yusronrijal@stmik-yadika.ac.id maeyagreen15@mhs.stmik-yadika.ac.id
Abstract: At  this  time,  many  Overh-Height  Vehicle  Detection  Systems  have  been  developed to  help  reduce  the risk of road accidents, especially vehicles which exceeds the height limit for the bridge. In the research that the author did was Development of Detection Systems Camera Geometry Based Overh-Height Vehicle, the method developed in  this  study  is  the  implementation  of  the  camera's  geometry  position  to  detect over-height  vehicle. Modifications  are  made  by  changing  the  tilt  angle camera  with  a  height  of 2  meters,  2.5  meters  and  3  meters with the choice of ROI area so that it is expected to increase the accuracy of over-height detection vehicle.
The  detection  phase  is  carried  out  through  the  process  of  motion  detection  and  processing image  that  is  get RGB, RGB2Gray, thresholding, morphology is dilated with 4x4 kernel to detect objects that exceed the limit or touch  the  ROI  line. The  results  obtained  from  this  study are,  data  processing uses  high a  2.5  meter  camera is able  to  produce  more  optimal  data  with  a  total  of  84 frames  are  saved,  84  frames  are  detected  correctly,  2 frames are detected incorrectly and level 97.67% accuracy.
Keywords: Over-Height Vehicle, Detection System, Camera Geometry

## 1. Pendahuluan
Teknologi  pengolahan  citra  digital  berbasis Computer  Vision telah  banyak  dikembangkan saat  ini,  terutama  pada  bidang  pemantauan  lalu lintas  di  jalan  raya  dengan adanya  sistem  yang mampu  mendeteksi  permasalahan  lalu  lintas seperti pelanggaran-pelanggaran aturan lalu lintas secara  otomatis  atau  biasa disebut  dengan  istilah Intellligent  Transportation  System atau  ITS [1]. Pemasangan  kamera  CCTV  (Closed  Circuit Television)  pada  ruas-ruas  jalan  saat  ini  telah banyak  dilakukan.  Hal  ini  dapat  dimanfaatkan untuk  memantau kondisi  dan  mendeteksi permasalahan  lalu  lintas  yang  sering  terjadi  di jalan  raya seperti  pelanggaran  batas  dimensi tinggi kendaraan.
Kemacetan  di  jembatan  atau  terowongan  adalah insiden di mana kendaraan yang lebih tinggi dari pada jarak di bawah struktur (ketinggian di atas), biasanya bus truk atau bus bersusun, bertabrakan dengan  struktur  yang  menyebabkan  kerusakan. Hal  ini  dapat  menyebabkan  luka-luka,  korban jiwa  dan  /  atau,  dalam  skenario  terburuk, gangguan kereta api [2].
Contoh  kasus  yang  diangkat  adalah  jalan Nasional  yang  berada  di  bawah  viaduk Kecamatan Gempol Kabupaten Pasuruan,
berbagai  jenis  kendaran  tidak  diizinkan  lewat jalan arteri yang melintasi viaduk yang tingginya hanya  2,5  meter [3] dimana  pelanggaran  batas ketinggian kendaraan dapat menimbulkan kecelakaan  yang  mengakibatkan  kemacetan. Sehingga  hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat  dijadikan  sebagai  bahan  penelitian  lebih lanjut  untuk  otomasi  sistem  pemantuan  cerdas pada  lalu  lintas  dan  dapat dijadikan  acuan  untuk melakukan rekayasa lalu lintas oleh pihak terkait untuk menanggulangi permasalahan- permasalahan tersebut.
Rencana  dalam  penelitian  yang  penulis  lakukan adalah Pengembangan  Sistem  Deteksi Overh- Height  Vehicle Berdasarkan  Geometri  Kamera, penelitian  ini  merupakan  pengembangan salah satu  metode  dari  beberapa  tahapan  metode  yang dilakukan oleh  Nguyen,  Brilakis  dan  Vela  tahun 2016 [4]. Metode yang akan dikembangkan pada penelitian ini adalah  implementasi posisi geometri  kamera  untuk  mendeteksi over-height vehicle.  Modifikasi  yang akan  dilakukan  adalah mengubah sudut kemiringan kamera dan pemilihan  daerah  ROI  sedemikian  hingga diharapkan  dapat  meningkatkan  keakuratan deteksi over-height  vehicle.  Hasil  dari  penelitian ini adalah suatu sistem yang mampu menunjukkan kendaraan yang terdeteksi
mempunyai  tinggi  melewati  batas  maksimal ketinggian yaitu 2,5 meter.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  tahapan  penelitian  ini,  secara  garis  besar dapat digambarkan pada blok diagram berikut :
Gambar 1 Blok diagram sistem deteksi over-height

## vehicle
Berdasarkan blok  diagram  diatas,  tahapan penelitian  untuk  deteksi over-height  vehicle dibagi  menjadi  5  tahap,  yaitu  pengaturan geometri kamera, pengaturan
ROI,
preprocessing, operasi morfologi dilasi dan tahap deteksi over-height vehicle.
2.1. Geometri Kamera

## Gambar 2 Rancangan Set Camera Geometri
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  proses  pengaturan posisi  kamera  untuk  memperoleh  data  masukan berupa data  video/citra  bergerak real-time. Adapun pengambilan video dilakukan pada jalan raya dengan ketentuan posisi kamera menghadap kearah  jembatan  pada  jarak  145  meter  dan ketinggian 2 meter, 2,5 meter, dan 3 meter (lihat Gambar 2).

## 2.2. Region of Interest (ROI)
Penentuan  ROI  ditetapkan  setelah  memperoleh posisi  kamera  dengan  tepat,  setiap  perubahan pengaturan  posisi  kamera  akan  diikuti  dengan perubahan ROI berdasarkan jangkauan area yang ditangkap oleh kamera. Penentuan ROI diperlukan  untuk  mengabaikan  area  yang  tidak diperlukan  pada  data  olah  dan  mempercepat proses pengolahan citra berikutnya.

## 2.3. Preprocessing
Pada  tahapan  ini,  data input yang  diperoleh berupa  video/citra  bergerak.  Sebelum  dapat diolah,  setiap frame pada  video  dijadikan  citra digital  tidak  bergerak  sebagai  bahan  input  untuk proses berikutnya yaitu preprocessing.
Seperti pada penelitian yang telah dilakukan oleh Danang  Wahyu  dimana preprocessing bertujuan
untuk  meminimalkan  kemunculan  banyangan objek  solid  yang  dapat  berpengaruh  pada  bentuk objek sehingga mengganggu proses deteksi objek [5] dan  juga  akan  berpengaruh  pada  proses deteksi over-height vehicle. Preprocessing dalam penelitian  ini  adalah get RGB,  RGB to  grey, background subtraction dan thresholding. Berikut rancangan diagram flowchart preprocessing.

## Gambar 3 Rancangan Preprocessing
Pada tahapan  awal preprocessing setiap frame akan  diproses  untuk  diperoleh  data  komponen warna  R  (red),  G  (green)  dan  B  (blue)  pada setiap  piksel  untuk  berikutnya  dilakukan  proses konversi ke citra grayscale.
Setelah  diperoleh  data  komponen  warna  RGB pada setiap frame, frame akan di konversikan ke warna gray-level dengan  merata-rata  jumlah komponen  RGB  setiap  pixel seperti pada penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Puput Widayanti  dimana  proses  konversi  dari  RGB  ke gray-level diperlukan untuk pengolahan citra [6]. Secara matematis proses konversi citra RGB ke citra gray-level ditulis sebagai berikut
        
3 )) , ( ) , ( ) , ( ( ) , ( j i f j i f j i f j i Gray BLUE GREEN RED
Pada  sebuah  citra,  objek  bergerak  diketahui dengan  mencari  perbedaan  antara  2  buah frame yang  berurutan, frame pertama  diambil  sebagai bahan acuan  dan frame berikutya  sebagai  bahan perbandingan.  Mencari  perbedaan  2 frame pada penelitian ini dilakukan dengan mengurangi nilai gray-scale pada  masing-masing pixel dari  kedua frame tersebut.  Dari  hasil  pengurangan  nilai gray-level dilanjutkan dengan proses
thresholding untuk  membedakan  objek  dengan background.
Pada  proses thresholding, hasil  dari  proses konversi  RGB  menjadi  citra grayscale akan dibedakan menjadi 2 nilai yaitu 0 (hitam) sebagai objek  terdeteksi  dan  255  (putih)  sebagai background yang selanjutnya  disebut citra  biner. Seperti  penenlitian  yang  telah  dilakukan  oleh Qory  Hidayati, thresholding digunakan  untuk mengatur gray-level dimana gray-level milik objek  dan  milik background terkumpul  menjadi dua  grup  yang  dominan.  Salah  satu  cara  untuk mengambil  objek  dari background-nya  adalah dengan memilih sebuah nilai ambang (threshold) T yang memisahkan grup yang satu dengan grup yang  lain.  Maka,  semua  piksel  yang  memiliki nilai > T disebut titik objek, sedangkan yang lain disebut titik background [7].
Nilai ambang (T) yang digunakan pada penelitian ini  adalah  80,  dimana  citra  dengan  nilai gray- level >  80  akan  diberi  nilai  0  (hitam)  sebagai objek vehicle dan  citra  dengan  nilai gray-level < 80  akan  diberi  nilai  255  (putih)  sebagai background. Sebuah citra  yang  telah  dikenai proses  thresholding g(x,y) dapat  didefinisikan sebagai berikut [8].
2.4. Moroflogi Dilasi
Pada proses dilasi, titik-titik latar (0) pada setiap himpunan/frame akan  digabungkan  menjadi bagian dari objek vehicle (1) yang telah terdeteksi berdasarkan structuring  element kernel. Struktur matriks  kernel  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah 4x4 seperti pada gambar berikut.

## Gambar 4 Struktur matriks kernel 4x4
Operasi  morfologi  dasar  matematika  dilasi dilakukan berdasarkan aljabar Minkowski, secara matematis ditulis sebagai berikut
(1) (2) (3)
Penggunaan struktur matriks kernel 4x4 dilakukan  untuk  memberi  perubahan  yang signifikan  pada  citra  olah,  karena  semakin  besar ukuran  pixel  citra  maka  diperlukan  struktur kernel  yang  semakin  besar  pula. Berikut  contoh hasil proses dilasi dengan struktur matriks kernel 4x4.
(a) (b)
Gambar 5 Hasil proses dilasi, citra awal (a), citra hasil dilasi (b)
2.5. Deteksi Over-Height Vehicle
Setelah  proses  deteksi dilasi, dilakukan  proses menentukan  batas  pixel  dengan  mencari  nilai Xmin,  Ymin,  Xmax dan Ymax. Objek  yang  akan terdeteksi  sebagai over-height  vehicle adalah batas objek  yang  melewati  batas  ROI  (region  of interest).  Fitur  ini  menjadi  sangat  penting  bila terdapat  bagian  tertentu  dari  citra  digital  yang dianggap lebih penting dari bagian lainnya.

## Gambar 6 Hasil deteksi dan menampilkan informasi warning

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Implementasi Geometri Kamera
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  kamera Web-Camera Logitech  Pro-4000  dan harus mencakup  bagian  ruas  jalan  dan  keseluruhan badan  kendaraan  tanpa  ada  penghalang  terhadap kendaraan  yang  akan  diobservasi  seperti  rambu lalu lintas dan lainnya. Ilustrasi pengambilan data seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7 Pengaturan kamera 2,5 meter

## 3.2. Pengaturan daerah ROI
Pengolahan frame akan  dibatasi  sesuai dengan  ROI  pada  masing-masing  ketentuan ketinggian kamera untuk mempercepat proses  pengolahan,  berikut  daftar  tabel jangkauan pengolahan frame.
Tabel 1 Ketentuan batas pengolahan frame Tinggi Kamera
Garis ROI (w=width) Batas Olah Frame (x1,
y1) (x2,y2) For x For y 2 meter (0, 84) (w, 84) 1 To w- 2 40 To 158 2,5 meter (0, 110) (w, 110) 1 To w- 2 70 To 198
3 meter
(0, 107) (w, 107)
1 To w- 2 70 To
158

## 3.3. Implementasi Preprocessing
Untuk  mendeteksi  objek  diperlukan  nilai gray- level pada first  frame dengan  mengambil  nilai RGB  kemudian  lakukan  rata-rata  pada  nilai tersebut.
Gambar 8 Hasil pengambilan nilai Red (a), Green (b), Blue (c) dan hasil transformasi ke gray-level (d)
Nilai gray-level dari kedua frame yaitu first frame dan frame motion di lakukan pengurangan untuk  mendeteksi  objek vehicle bergerak  untuk selanjutnya  nilai gray-level tersebut  dijadikan acuan pada proses thresholding.
Berikut adalah tabel  data  yang  didapat dari  hasil pengujian dengan  nilai threshold 80  dengan berbagai  2  kondisi first  frame.  Pertama, first frame dengan  kondisi  tidak  terdapat  kendaraan yang  dijangkau  oleh  kamera.  Kedua, first  frame dengan kondisi terdapat kendaraan yang dijangkau oleh kamera.
Tabel 2 Hasil uji coba segmentasi citra gray
First frame Frame ke-n Jenis kendar aan Hasil threshold
Sepeda
Motor
Truk Sepeda Motor Truk

## 3.4. Implementasi Morfologi Dilasi
Hasil  dilasi  dapat  mempengaruhi  hasil  deteksi over-height vehicle apabila ada objek over-height vehicle dimana  bagian  atas  objek  tersebut terdapat beberapa pixel yang menjadi background setelah  proses thresholding,  bagian objek  yang  ikut  terdeteksi  sebagai background tersebut  dapat  di  deteksi  sebagai  objek  kembali dengan  melalui  proses  penebalan  pixel  objek vehicle dengan  operasi  morfologi  dilasi. Berikut tabel data hasil proses dilasi.

## Tabel 3 Hasil uji coba proses dilasi
Jenis Kendar aan Frame detection
Hasil Dilasi Sepeda Motor Truk

## 3.5. Hasil Deteksi Over-Height Vehicle
Pembahasan hasil deteksi over-height vehicle dilakukan dengan melakukan analisa
terhadap beberapa objek yang terdeteksi pada
masing-masing  ketinggian  kamera  yang berbeda. Berikut tabel hasil pengujian sistem untuk deteksi over-height vehicle.
Tabel 4 Proses deteksi over-height vehicle
Frame input Segmentasi Over-Height Detection
2 meter 2,5 meter 3 meter
Dengan  ketinggian  kamera  2  meter,  terdapat objek non  over-height yang  terdeteksi,  karena tinggi  kamera  lebih  rendah  dari  objek over- height.  Semua  objek  yang  memiliki  tinggi  2 meter  atau  lebih  akan  terdeteksi,  kecuali  objek dengan tinggi dibawah 2 meter seperti pengendara  motor. Pada  data frame dengan ketinggian  2,5  meter,  semua  objek over-height akan  terdeteksi.  Dan  pada  ketinggian  kamera  3 meter  objek,  objek over-height juga  masih terdeteksi  meskipun  tinggi  objek over-height lebih  rendah  (2,5  meter)  dibandingkan  dengan tinggi  kamera  (3  meter)  dikarenakan  adanya proses dilasi atau penebalan objek bergerak yang terdeteksi.

## Tabel 5 Kesimpulan
Tinggi Kamera Jumlah Frame Deteksi Benar Deteksi Salah Akurasi 2 meter 84 55 29 65,48% 2,5 meter 86 84 2 97,67% 3 meter 95 77 18 81,05%
4. Simpulan
a. Secara  keseluruhan  sistem  mulai  dari pengaturan  geometri  kamera  yang  coba dikembangkan dengan beberapa macam ketinggian,  pengambilan  data  dengan web-camera, penggunaan berbagai metode image processing, deteksi objek, deteksi  gerak,  hingga  deteksi  objek over-height  vehicle mampu  mendeteksi objek over-height vehicle dengan tingkat berbagai posisi geometri kamera baik 2 meter, 2,5 meter dan 3 meter. b. Tinggi  kamera  2,5  meter  mampu menghasilkan  data    yang  lebih  optimal dengan  jumlah  frame  84,  terdeteksi benar 84 frame, terdeteksi salah 2 frame dan tingkat akurasi 97,67%.
c. Penggunaan  operasi  morfologi  dilasi pada  penebalan  objek  dapat  membantu deteksi  objek over-height  vehicle pada ketinggian kamera 3 meter.
d. Dengan  penggunaan  ROI  dan  batasan olah frame,  dapat  mempercepat  proses pengolahan frame pada deteksi objek.

## Daftar Pustaka
[1] B.  Putra,  Computer  Vision  &  Aplikasinya Menggunakan  C#  &  EmguCV,  Yogyakarta: Penerbit Andi, 2017, p. 9.
[2] B.  Nguyen  and  I.  Brilakis,  "Understanding  The Problem of Bridge and Tunnel Strikes Caused by Over-Height  Vehicles," Transport  Research Arena, pp. 3915-3924, April 2016.
[3] KOM INFO  JATIM,  “PENINGGIAN  JALAN VIADUK  GEMPOL  TERUS  BERJALAN,”  14 April 2011. [Online]. Available:
http://kominfo.jatimprov.go.id/read/umum/26576.
[Diakses 10 November 2017].
[4] B.  Nguyen,  I.  Brilakis  and  P.  A.  Vela,  "Vision- Based Over-height Vehicle Detection," ResearchGate, pp. 2-13, 14 Maret 2016.
[5] D.  W.  Wicaksono,  Pengembangan  Sistem Estimasi  Kecepatan  Pada  Kendaraan  Bergerak Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital,  Surabaya: TIDAK DIPUBLIKASIKAN, 2017.
[6] P.  Widayanti,  Pengembangan  Sistem  Realtime
Keamanan  Ruang  Menggunakan  2  Webcam Berbasis  Human  Motion  Extraction,  Pasuruan: TIDAK DIPUBLIKASIKAN, 2013, p. 41.
[7] Q. Hidayati, "Kendali Lampu Lalu Lintas dengan Deteksi  Kendaraan  Menggunakan  Metode  Blob Detection," JNTETI, vol.  VI,  pp.  215-221,  Mei 2017.
[8] R.  C.  Gonzales,  Digital  Image  Processing,  vol. III,  Addison-wesley  Publication,  1992,  pp.  760-
566.