## DETEKSI JUMLAH KENDARAAN DENGAN ALGORITMA GAUSSIAN MIXTURE MODEL DI AREA JALAN RAYA
Iklillurofi Akbar Nafiudin 1 , Rahmat Tofik Hidayat 2 , Ajeng Mustika Putri 3 , Ahfas Reza Maulana 4
1,2,3,4 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
1 iklillurofi.na@students.ac.id , 2 rahmat.1272@students.amikom.ac.id ,
3 ajeng.pu@students.ac.id, 4 ahfas.20@students.amikom.ac.id

## ABSTRACT
Road safety monitoring systems are developing at this time. The transportation sector is the object of research that  continues  to  be  developed  and  is  always  an  interesting  topic.  Not  only  for  security  purposes  and  for statistical purposes for the road widening process that supports road user infrastructure, the detection system is also useful for sales marketing statistics. In this research, propose a vehicle detection system that is useful for widening  roads  in  a  certain  area  or  area  so  that  it  can  reduce  traffic  congestion  and  accident  rates.  The proposed Gaussian Mixture Model method has several weaknesses, such as errors in background substitution with  vehicles  and  failing  to  distribute the background  with  vehicle  shadows. However,  using morphological operations can overcome these problems. The results show a fairly good level of accuracy from the proposed method.  It  is  only  less  effective  when  using  video  objects  with  poor  lighting  or  at  night  because  in  the  blob analysis process the detected vehicle objects do not match the actual object. But if the traffic flow is smooth and unidirectional, the proposed method is still acceptable.
Keywords: Vehicle monitoring system, Gauss Mixture Model, Morphological operation and blob analysis

## I. PENDAHULUAN
Kebutuhan  sistem  pemantauan  diberbagai  bidang  saat ini sangat dibutuhan. Sistem pemantauan ini bertujuan untuk  produktifitas  maupun  keamanan  suatu  sector. Penerapan  sistem  pemantauan  biasanya  didasarkan pada  kebutuhan  pengawasan.  Sistem  pemantauan berdasarkan  deteksi  objek  berupa  gambar  atau  video. Sistem pemantauan  yang kami terapkan pada makalah ini  bedasarkan  kebutuhan  pendeteksian  kendaraan. Sistem  deteksi  kendaraan  diperlukan  sebagai  sistem cerdas  dalam  pengawasan  udara  untuk  mengatasi kondisi  lalu  lintas  yang  padat  [14][15].  Pendeteksian kendaraan  menggunakann  metode monucular  vision memberikan  hasil  yang  akurat  dalam  deteksi  ganbar dinamis  atau  video.  Tetapi  tidak  memeiliki classifier yang  kuat.  Sistem  deteksi  gambar  atau  video memerlukan  data  set  dalam  jumlah  yang  tidak  sedikit sehingga untuk proses klasifikasinya agar efisien perlu memilih classifier yang  tidak  memakan resource memori  yang  berlebihan.  Pada  [14]  metode  yang digunakan  tidak  memerlukan  jumlah  data  yang  besar, sehingga  tidak  memakan  banyak resource memori tetapi  metode  ini  belum  dapat  mengklasifikasi  jika
terdapat beberapa factor wilayah yang tidak mendukung yang mengakibatkan algoritma mengalami pergeseran  segmentasi  warna.  Menggunakann  metode [14] mampu  beradaptasi dengan beberapa  varian pose bentuk kendaraan diberbagai cuaca, sehingga  hasilnya tidak dipengaruhi oleh  factor morfologi. Tetapi dalam penggunaannya  justu  metode  ini  kurang  akurat  jika diperlukan untuk keperluan keamanan, perhitungan dan sejenisnya. Pendeteksian menggunakann sensor magnet Anisotropic  Magnetoresistive  Sensor (AMR)  dapat memberikan  hasil  yang  akurat,  proses  instalasinya mudah  sehingga  beberapa  penelitian  dan  survey kendaraan banyak yang menggunakann metode ini [17]. Metode  tersebut  juga  dapat  digunakan  pada  gambar dinamis, namun pada penggunaannya, pendeteksian ini harus  dilakukan  penyebaran  skala  besar  untuk mendapatkan  sampel  objeknya,  sehingga  memerlukan penyimpanan  yang besar dan biaya  yang cukup  mahal untuk  pemasangan  kamera  video.  Metode  klasifikasi beyesian  sebenarnya  mudah  diaplikasikan  untuk pengambilan keputusan [16]. Namun karena pada teori beyesian  sendiri  terdapat  asumsi independence yang mana  satu  probabilitas  saja  belum  cukup  untuk
membuktikan atau mengukur seberapa tingkat akuratnya.  Berdasarkan  beberapa  kajian  diatas,  dalam tulisan  ini  kami  mengambil  studi  kasus  deteksi penggolongan  kendaraan  berbasis  pemrosesan  citra dengan  menggunakann  objek  gambar  statis.  Manfaat yang  dapat  diambil  untuk  kepentingan  statistik pengguna  kendaraan,  perlunya  pelebaran  jalan,  dan sebagainya.  Karena  dengan  bertambahnya  jumlah kendaraan  akan  berimbas  pula  terhadap  kualitas  jalan yang  semakin  padat.  Dalam  situasi  ini,  objek  gambar statis  (tidak  bergerak)  dapat  mengalami  kekeliuran menginterpretasikan sebagai background.
Untuk      itu      kami      menerapkan      metode Gaussian Mixture  Model  (GMM) yang    digunakan  sebagai pemodelan  warna background dari  tiap  piksel  yang memiliki peran penting terhadap restoriasi gambar [8]. Dalam  GMM  model  gambar  yang  terbentuk  dibagi menjadi 2 bagian, yaitu model background dan model non  background .  Semakin  banyak  jumlah  model gambar yang dipakai, semakin banyak juga background yang  dimiliki  oleh  suatu  piksel.  GMM  memiliki kerangka kerja yang efisien [1], data set dikelompokkan mejadi  beberapa patch [8].  Hasil  klasifikasi  dengan menggunakann  metode  gaussian  mixture  model (GMM) terbilang cukup tinggi [3], namun membutuhkan  waktu  komputasi  yang  lambat  karena proses menyimpan inversi matriks  yang cukup banyak [8].  Hasil  klasifikasi  dengan  menggunakann  metode gaussian mixture model (GMM) terbilang cukup tinggi [3],  namun  membutuhkan  waktu  komputasi  yang lambat karena proses menyimpan inversi matriks yang cukup  banyak  [8].  Menggunakann  algoritma  GMM juga  masih  belum  dikatakan  sempurna  karena  masih terdapat noise pada deerah sekitar objek.

## II. KAJIAN LITERATUR DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Kebutuhan  managemen  penggolongan  kendaraan dewasa ini menjadi salah satu sector yang sering untuk di  teliti.  Baik  untuk  kebutuhan  studi  karena  terdapat beberapa  metode  yang  lalu  dan  kurang  ekfektif. Mengingat  jumlah  kendaraan  yang  terus  meningkat, sehingga  metode  yang  digunakan  pada  sistem  cerdas deteksi kendaraan dapat mengatasi masalah efektifitas pendeteksian  dari  beberapa  metode  lama.  Berbagai penelitian telah dilakukan utnuk mendeteksi kendaraan secara otomatis dijalan raya. Penggolongan kendaraan umummya berdasarkan jenis dan dikenali melalui atau menggunakann  metode  klasifikasi.  Secara  umum, algoritma  yang  dibangun  memiliki  beberapa  tahap
yakni background  subration,  filtering umumnya berdasarkan bentuk dan ukuran , segmentasi warna, dan ekstraksi  fitur. Untuk  tahapan background  subration dan  segmentasi  warna  biasanya  untuk  mendeteksi keberadaan  objek  atau  blob  objek  kendaraan. Kemudian  citra  hasil  subration  disegmentasi  untuk mendapatkan gambar berupa kendaraan saja. Umumnya kesalahan proses segmentasi menghasilkan  kesulitan  atau  bahkan  gagal  dalam mengenali  pixel  kendaraan  sebagai  background  [15]. Proses  filtering  berrdasarkan  ukuran  menggunakann hasil  jumlah  pixel  yang  didapatkan  pada  blob kendaraan,  dan  yang  kurang  dari  batas  yang  telah ditentukan tidak dapat dianggap sebagai kendaraan lalu blob  yang  dianggap  sebagai  kendaraan  dapat selanjutnya dideteksi jenis kendaraannya menggunakann metode klasifikasi[14].

## Citra
Citra  ( Image )  merupakan  kumpulan  elemen  gambar (picture  element  =  pixel) yang  secara  keselurhan merekam suatu adegan (scece) melalui visual (kamera) .  Citra  intensitas  ialah  citra  yang  tiap  pixel  merekam intensitas  cahaya  yang  dipantulkan  dari  setiap  titik  di objek,  misalnya  citra  biner, grayleve l,  bewarna,  dan banyak-alur ( multi-chanel ). Untuk kebutuhan pengolahan  dengan  komputer,  citra  disajikan  dalam bentuk  diskrit  yang  disebut  citra  digital.  Citra  digital dapat  disajikan  oleh  matriks ƒ yang  berukuran  M x N [18]. Dengan bentuk :
𝑓11  𝑓12 𝑓𝑛 𝑓 =  [ 𝑓 21 𝑓 22 𝑓 2𝑛 ] 𝑓𝑀1  𝑓𝑚2 𝑓𝑚𝑛

## Gaussian Mixture model (GMM)
Merupakan algoritma yang popular dalam mengurangi kesalahan  pengintrepetasikan  latar  belakang  atau backround [2]. Tetapi karena sering melakukan update parameter per pixel dan frame waktu komputasi dalam GMM menjadi suatu kendala. Pada penelitian ini GMM digunakan  untuk  memodelkan  warna  dari  tiap  piksel. Setiap  piksel  memiliki  GMMnya  sendiri.  Hasil  dari distribusi  piksel  tersebut  dikelompokkan  berdasarkan distribusi  yang  telah  dianggap  paling  efektif  sebagai model background .  Model  distribusi  GMM  tersebut merupakan  hasil  adaptasi  yang  terjadi  terhadap perubahan  parameter weight,  standar  deviation dan Means. Semakin  besar  nilai  standar  deviasi  tiap  pikel maka  semakin  lebar  distribusi  sistem  perangkat  lunak
Gaussian sehingga  semakin  kuat  pula  proses penghalusan pada citra [2].

## Obyek filtering (substrasi background)
Seperti  yang  telah  diketahui Gaussian  Mixture  Model (GMM)  memiliki  komponen  fungsi Gaussian yang terdiri  dari weight yang  berbeda  untuk  nantinya menghasilkan multi-  model  density [7]. Pada  proses  ini objek  berupa  data  video  di  filterisasi  menggunakann Gaussian  Mixture  Model untuk  membedakan  bagian distribusi background dan distribusi foreground . Pada penelitian  ini,  proses  untuk  mengenali foreground bertujuan untuk membandingkan objek frame video ke dalam model background. Jadi untuk menentukan piksel manakah yang termasuk ke dalam distribusi background atau foreground .  Setiap  piksel  memiliki  model  GMM- nya  sendiri  sehingga  data  yang  diolah  adalah  warna piksel yang diperoleh dari input model GMM. Semakin banyak  jumlah  model  GMM  yang  didapat  maka semakin  besar  pula  model  background  yang  dimiliki oleh suatu piksel. Pada tahap pencocokan ditribusi suatu piksl  dapat  dikatakan  cocok  atau  masuk  dalam  suatu model  distribusi  jika  nilai  pikselnya  2,5  dalam  jarak standar deviasi sebuah distribusi.
𝜇 𝑘 − 2.5 ∗ 𝜎 𝑘 < 𝜒 𝑡 + 2.5 ∗ 𝜎 𝑘 (1)
Dimana 𝜒 𝑡 merupakan vector dari warna piksel (R,G,B) [11] t sebagai  waktu, 𝜇𝑘 sebagai  vector  nilai mean (R,G,B) dan 𝜎 𝑘 sebagai standar deviasi dari Gaussian ke k [12]. Jika piksel tidak ada yang cocok dengan semua distribusi  yang  ada  piksel  tersebut  dianggap  sebagai distribusi foreground . Lalu dibuatkan model yang paling mencerminkan model background untuk menggantikannya. Model distribusi baru memiliki nilai mean sesuai dengan nilai piksel, varians yang tinggi dan nilai weight yang terkecil. Pada tahap update parameter dilakukan  ketika  suatu  piksel  cocok  terhadap  nilai parameter  GMM.  Ilia  yang  di  update  merupakan  nilai weight , mean dan varians .  Untuk  meng- update nilai weight digunakan rumus [13] :
𝜛 𝑘,𝑡 = (1 −  𝛼)𝜛 𝑘,𝑡−1 +  𝛼 (Μ 𝑘,𝑡 ) (2)
𝜇 𝑡 = (1 −  𝜌)𝜇 𝑡−1 + 𝜌Χ 𝑡
(3)
Dimana, 𝜌  =  𝛼𝜂(𝜒 𝑡 |𝜇 𝑘 , ∑ 𝑘 )
(4)
Dimana ∑ merupakan  kovarian  matriks,  dan  | ∑| merupakan  determinat  dari  kovarian.  Sedangkan  T adalah  transpose  matriks,  pangkat  -1  adalah  invers matriks, 𝑒 merupakan  eksponen  dan 𝑛 adalah  ukuran vector 𝜒 dimana kovarian didapat dari
Dimana 𝐼 merupakan  matriks  identitas  dan 𝜎 adalah varians dari Gaussian k.
Nilai  standar  deviasi  suatu  model  distribusi  model GMM di update dengan menggunakann rumus :
𝜎 2 = (1 − 𝜌)𝜎 2 + 𝜌(𝜒 𝑡 − 𝜇 𝑡)𝑇 ((𝜒 𝑡 − 𝜇 𝑡) (7)
Selanjuatnya  pada  tahap  pemilihan background diurutkan dengan nilai distribusi terkecil menggunakann rumus [13] :
𝑏
𝐵 = min 𝑏 (∑ 𝜔𝑘 > 𝑇 𝑘 = 𝑙 (8)
Dimana B sebagai distribusi background pertama dan 𝑇 adalah  proposi  data  terkecil  yang  dihitung  sebagai background [13]. Proses diatas ditunjukan oleh gambar 1.
Gambar 1. Skema alur distribusi background & foreground

## Deteksi BLOB
Deteksi blob digunakan untuk mengetahui posisi objek kendaraan  sebelum  dilakukan  perhitungan  jumlah objek pada suatu citra dari sebuah video. Batas ambang atau  Threshold  pada  deteksi  Blob  ini  dapat  ditenukan dengan
𝐵𝐿𝑂𝐵 = 𝑚𝑖𝑛 𝑎𝑟𝑒𝑎 ≤ 𝑇 ≥ 𝑚𝑎𝑥 𝑎𝑟𝑒𝑎
Setiap  piksel  yang  terdeteksi  pada  blob  dianggap sebagai  piksel  dari foreground .  Piksel  yang  memiliki nilai logika 1 akan dianggap sebagai background.

## Operasi Morfologi
Morfologi  dapat  dikatagorikan  dalam  fitur  ekstraksi karena merupakan teknik pengolahan citra berdasarkan bentuk  segmen  citra  yang  diinginkan  yang  dapat dilakukan  pada  citra  greyscale  atau  citra  biner.  Pada operasi  morfologi  terdapat  beberapa  filter  seperti erosion, dilation, opening, closing yang dilakukan [4]. Operasi  morfologi  berjujuan  untuk  mengurangi  noise pada  distribusi  foreground  yang  terbentuk  karena pengaruh  pencahayaan  pada  citra  [4].  Hasil  operasi morfologi  dapat  memperhalus  distribusi  foreground yang  dapat  memperkecil  bentuk  dimensi  kendaraan sehingga dapat mendekati bentuk sebenarnya dan untuk mengurangi shake atau gerakan kecil yang tidak perlu disegmentasi.

## III. METODE PENELITIAN
Proses  penelitian  dimulai  dari  men- input data  berupa video kendaraan, hingga pada proses deteksi kendaraan menggunakan  metode  Gauss  Mixture  Model  (GMM). Gaussian  Mixture  Model(GMM) merupakan  teknik untuk memodelkan tiap warna background dari setiap piksel.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat  atau sistem  pengolahan  deteksi  dapat  dijalankan.  Pada gambar 2 kami sajikan skema pengambilan data berupa video.

## Gambar 2. Skema proses input data
Dengan rincian sebagai berikut : Literature  review ,  pada  tahap  ini  dilakukan  studi literature  terhadap  permasalahan  untuk  mendapatkan informasi mengenai teori metode Gaussian
1. Mixture  Model (GMM)  yang  digunakan  melalui jurnal  atau  karya  ilmiah  yang  telah  terjamin kebenarannya.
2. Analisis kebutuhan sistem, dari masalah dan tujuan yang  telah  dianalisis,  kami  melakukan  observasi terhadap  objek  data  (video)  yang  digunakan. Setelah data diperoleh selanjutnya diolah menggunakann GMM.
3. Proses implementasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  program  yang telah  dibuat  dengan  menggunakann  data  berupa  video yang telah ter-verifikasi (lolos syarat sebagai objek data dengan menggunakann batasan masalah yang ada). Jika pada tahap ini berhasil atau tidak terjadi kendala, akan dilanjutkan ke tahap kesimpulan dan pembahasan

## Deteksi Blob
Deteksi blob digunakan untuk mengetahui posisi objek kendaraan sebelum dilakukan proses perhitungan suatu citra  dari  sebuah  objek  video.  Proses  ini  dimulai  dari background substraction. Hasil dari subtrasi background berupa  keluaran  non  background  atau  disebut foreground.  Seperti  yang  diketahui  menggunakann metode  GMM  memiliki  komponen  Gaussian  yang digunakan  untuk  membedakan  bagian  distribusi background dan distribusi foreground.

## Background substraction
Merupakan awal dimana objek  bergerak tersegmentasi dari  background . Detector  foreground  memerlukan
sejumlah  frame  video  untuk  menginisialkan  model GMM.    Tiap  frame  video  yang  diambil  masih  berupa citra  warna  atau  memiliki  ruang  warna  RGB  (a) dikonversi  menjadi  citra  grey  scale  atau  keabuan. Ditunjukkan oleh gambar 3.
(a) (b)
Gambar 3. (a) Ruang warna RGB (b) Grey scale pada sample
1
Gambar 3 merupakan hasil uji coba subtraksi menggunakann aplikasi pemrograman matlab. Dari grey scale yang dihasilkan akan dikurangkan dengan frame citra RGB.

## Segmentasi
Proses pemisahan objek  yang diinginkan dengan  latar belakang (background). Citra hasil subtraksi background kemudian disegmentasi untuk mendapatkan  wilayah yang  diinginkan berupa kendaraannya  saja.  Untuk  menentukannya  dipilih menggunakann penentuan batas ambang atau thresholding dengan  menggunakann  kondisi if-else
pada program. Setiap piksel yang tergabung pada blob memiliki nilai logika yang sama dan dianggap sebagai foreground [9]. Dengan menggunakann rumus :
𝐵𝐿𝑂𝐵 = 𝑀𝑖𝑛 𝑎𝑟𝑒𝑎 ≤ 𝑇 ≥ 𝑀𝑎𝑥 𝑎𝑟𝑒𝑎
Nilai threshold pada tiap piksel ditentukan oleh nilai batas minimal area dan batas maksimal area.
(a)
(b)
Gambar 4. (a) Foreground Noise (b) Fore ground Clean pada sample 1
Gambar 4 merupakan hasil dari segmentasi berupa (a) yang  masih  terdapat  noise  dan  beberapa  komponen yang  menganggumenjadi  (b)  komponen  kecil  yang dianggap bukan merupakan piksel kendaraan disegmentasi menggunakann nilai threshold antara titik piksel  citra  blob  hasil  aplikasi  dan  dengan  citra  blob
yang  telah  didefinisikan  secara  manual.  Proses segmentasi akan menghasilkan kesalahan berupa piksel kendaraan  yang terdeteksi sebagai background . Untuk meminimalisir  kesalahan  tersebut  digunakan  operasi morfologi  sebagai  filter  yang  digunakan    untuk pembanding dengan memanfaatkan operasi logika and- or antara  piksel  citra  dengan  piksel  elemen (kendaraan).  Selanjutnya  proses  mencari  kotak pembatas  dari  setiap  komponen  yang  sesuai  dengan kendaraan yang bergerak berupa centroid yang didapat dengan  menolak  blobs  kendaraan  yang  mengandung kurang  dari  150  piksel  didapat  melalui  penyaringan foreground.
Kerangka atau Desain Sistem
Gambar 5. Skema desain sistem
Pada  gambar  5  menyajikan  proses  sistem  perancangan yang dibangun mulai dari input data hingga hasil deteksi jumlah kendaraan .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Proses pengambilan Data
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  atau  mendekati benar  kami  menggunakann  objek  video  CCTV  yang memiliki batasan masalah sebagai berikut :
1) Data  yang  diambil  berupa  video  dengan  kondisi cuaca yang normal
2) Data  yang  diambil  berupa  gambar/video  merupakan
keadaan  jalan  raya  pada  saat  pagi-  sore  hari  (memiliki pencahayaan yang baik)
3) Data yang diambil berupa video keadaan  lalu lintas satu arah
4) Data yang diambil berupa video yang jelas (video dalam kondisi baik)
Gambar 6 . Video frame objek data sample 1
Gambar diatas merupakan data video frame yang diambil dari video CCTV di sebuah jalan raya suatu daerah. Data sample video tersebut diunduh melalui situs internet.

## 4.2 Hasil deteksi Proses deteksi
Hasil  deteksi  menunjukkan  bahwa  metode  Gaussian Mixture  Model  (GMM)  tidak  selalu  dapat  beradaptasi dengan gangguan yang disebabkan oleh faktor bayangan dan dan pencahayaan [5]. Maka dari itu kami mengambil objek data video di waktu siang hari.
(a)
(b) (c)

## (d)
Gambar 7. (a) Video frame atau citra objek data sample 2, (b) Hasil deteksi foreground,
(c) Hasil deteksi clean foreground, (d) Hasil deteksi centroid .
Pada  gambar  7  Menujukkan  runtutan  proses deteksi  objek  kendaraan  menggunakann  video CCTV  sample  2  dengan  katagori  arus  lalu  lintas padat-lancar .

## Hasil deteksi kendaraan
Tabel 1. Hasil analisa error dan akurasi Skena rio Durasi Kategori Tingkat Kepadatan Selisih Data Aplikas i Aktual 1 02.19 Lancar 238 155 83 2 00.24 Padat 88 50 38 Jumlah 326 205 121 Error rate 59,02% Accuracy 40,98%
Pada table 1  didapatkan  hasil  validasi  sistem  terhadap jumlah kendaraan  yang  terdeteksi. Pada penelitian ini, kami menggunakann 2 video cctv berdurasi 02.19  dan 00.24  dengan  katagori  kendaraan  ramai  lancar  dan padat. Hasil  menunjukan katagori  lancar paling efektif digunakan pada penelitian ini. Hal ini disebabkan, pada saat  menggunakann  data  video  dengan  katagori  padat refleksi  bayangan  kendaraan  akibat  kerapatan  jarak menjadi  kendala  saat  deteksi blob karena  bayangan tersebut ikut terdeteksi. Hal ini juga dapat mempengaruhi  distribusi foreground kendaraan  dan mempengaruhi  hasil  deteksinya  pula.  Akibatnya centroid kadang juga mendeteksi bayangan tersebut dan menggolongkannya sebagai kendaraan.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  deteksi  pengujian  yang  telah dilakukan  metode  Gaussian  Mixture  Model  (GMM) rentan  akan  refleksi  bayangan  objek  selain  kendaraan. Dikarenakan  objek  bayangan  tersebut  bergerak  terus- menerus sehingga mempengaruhi hasil foreground yang didapatkan.  Dan  itu  akan  mempengaruhi  proses selanjutnya dan berpengaruh juga terhadap hasil.
Pengambilan  data  video  juga  harus  memperhatikan kepadatan dan laju kendaraan. Semakin padat kendaraan semakin sulit algoritma melakukan deteksi objek karena pengaruh  kerapatan  antar  objek,  gaya  atau  pose kendaraan,  dan  bentuk  kendaraan.  Tingkat  kerapatan kendaraan  yang  bergerak  juga  dapat  mempengaruhi proses  segmentasi  dan  dimensi  kendaraan  sehingga akan mempengaruhi proses deteksi centroid kendaraan karena bayangan objek yang terbentuk antar kendaraan
akan membentuk suatu distribusi foreground .

## SARAN
Perlu  dilakukan  deteksi  kendaraan  pada  pencahayaan yang berbeda (minim cahaya ) atau malam hari dan juga perlu melakukan testing terhadap data video yang  laju kendaraannya bergerak cepat. Algoritma yang dipakai juga belum dapat mendeteksi kendaraan secara spesifik (berdasarkan merk) hal ini disebabkan kurangnya filter ekstraksi  yang  kami  gunakan.  Dan  terdapat  beberapa kendaraan  yang  jenisnya  sama  sehingga  variabelnya juga  sama.  Sistem  ini  perlu  dilakukan  pengembangan lebih lanjut sehingga memberikan hasil yang maksimal yang  dapat  berkontribusi  untuk  di  sektor  keamanan transportasi  atau  sejenisnya.  Untuk  memaksimalkan kinerja dari pengujian ini, dapat dikembangkan dengan menggunakann metode Fuzzy Logic. Metode ini dapat menangani  konsistensi  segmentasi  objek  yang  rendah dan pelacakan atau deteksi pada video yang berkualitas rendah.  disarankan  pula  untuk  memngambangkan sistem  deteksi  pada  arus  lalu  lintas  yang  padat  dan dalam keadaan statis juga bagaimana jika faktor cuaca kurang  mendukung.  Untuk  permasalahan  keadaan cuaca  dapat  menggunakann  metode  Beyesian  karena metode tersebut tahan terhadap noise yang disebabkan oleh  hujan  atau  mendung.  Pengujian  ini  juga  dapat dikembangkan  untuk  deteksi  kendaraan  yang  lebih spesifik  berdasarkan  merk  kendaraan  yang  dapat berguna atau berkontribusi untuk marketing perusahaan transportasi

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Feng, L. Song, X. Huo, X. Yang, W. Zhang, “ Image restoration  via  efficient  gaussian  mixture  model learning ,” IEEE  International  Conference  on  Image Processing , 2013.
[2] S.-W.  Hsu,  T.  Sheuan  Chang,  “ A  Real  Time  1080P 30FPS  Gaussian  Mixture    Modeling  Design  for Background Subtraction And Object Extraction ”, IEEE International  Conference  on  Consumer  Electronics, May. 2014.
[3] R. Fan, R. Huang, R. Diao, “ Gaussian Mixture Model- Based Ensemble Kalman Filter for Machine Parameter Calibration ”, IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol.33, No.3, pp 1597-1599, Sept.1028.
[4] [4  E.  Sharma,  Shivali,  Jyotsna,  P.  Mahapatra,  A. Doegar,  “ Tool  condition  monitoring  using  the  chain code  technique,  piksel  matching  and  morphological operations”, IEEE Access, International Conference on
Computional Intelligence & Communication
Technology (CICT). India, July. 2017.
[5] Y.Bazi,  F.  Melgani,  “ Gaussian  Process  Approach  to Remote Sensing Image Classiﬁcation ”,  IEEE Transactions On Signal Processing, Vol. 48, No.1, pp. 186-197, Jan.  2010.
[6] Y.  Cai,  H.  Wang,  Z.  Yang  Zheng,  X.  Sun  , “Scene- Adaptive  Vehicle  Detection  Algorithm  Based  on  a Composite  Deep  Structure”, IEEE  Access  ,  Digital Object Identifier, Vol.5, pp 22804 – 228011, 2017.
[7] S. Zhenming, Y. Ling, Z. Simiao, S. Ningbo,
[8] L. Xin, “Gaussian mixture image restoration based on maximum  correntropy  criterion”, IEEE  Access, Vol.53, No.11, pp 715-716, May. 2017.
[9] M.  Nikejad,  H.  Rabbani,  M.  Babaie  Zadeh,  “ Image Restoration  Using  Gaussian  Mixture  Models  With Spatially  Constrained  Patch  Clustering ”,  IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 24, pp 3624 – 3636, Nov. 2015.
[10] L.  Girin,  T.  Hueber,  X.  Alameda-Pineda,” Extending
the Cascaded Gaussian Mixture Regression Framework  for  Cross-Speaker  Acoustic-Articulatory Mapping ”, Vol.25, No.3, March.2017.
[11] Y.  Agiomyrgiannakis,  Y.  Stylianou,” Wrapped Gaussian Mixture Models for Modeling and High-Rate Quantization of Phase Data of Speech”, Vol.17, No.4, May.2009.
[12] Jacinto,N., Jorge, S.M, “New Performance Evaluation Metrics  for  Object  Detection  Algorithms”, PETS ECCV 2004, 6 th International Workshop on Performance Evaluation for Tracking and Surveillance, 2004.
[13] Rui.  T ,  Hong.  H,  Jin.  Q,  Tao.  F, ”Traffic  Video Segmentation  Using  Adaptive-  K  Gaussian  Mixture Model” ,  International  Workshop  on  Intelligent Computing in Pattern Analysis and Synthesis, pp. 125 - 134, 2006
[14] C.  Stauffer.  W.E.L.  Grimson,  “ Adaptive  Background Mixture  Models  For  Real-Time  Tracking”, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 246 – 252, 1999.
[15] H.Y. Cheng, C.C Weng, Y.Y Chen, “Vehicle Detection in  Aerial  Surveillance  Using  Dynamic  Bayesian Networks” ,  IEEE  Transaction  on  Image  Processing., Vol : 21, No.4, April.2012.
[16] Y. Li, B. Tian, Q. Yao, “Vehicle Detection Based on the AND–OR  Graph  for  Congested  Traffic  Conditions” , IEEE  Transactions On  Intelligent  Transportation Systems, Vol. 14, No. 2, June 2013.
[17] [17]  B.  Yang,  Y.  Lei,  “ Vehicle  Detection  and Classiﬁcation  for  Low-Speed  Congested  Trafﬁc  With Anisotropic  Magnetoresistive  Sensor” ,  IEEE  Sensors Journal, Vol. 15, No. 2, February 2015.
[18] [16]  L.  W.  Tsai,  J.W.  Hsieh,  K.  Chin  Fan, “Vehicle Detection  Using  Normalized  Color  and  Edge  Map”, IEEE Transactions on Image Processing. ,Vol.16, No.3, pp. 850 – 864, March.2007.