## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.3, No.1, Juli 2019, pp. 08~11 e-ISSN: 2548-6861

## Aplikasi Penghitung Kendaraan Pada Jalur Pantura Menggunakan Blob Deteksi Dan Kalman Filter
A Sumarudin 1 *, Darsih 2 *, Iryanto 3 *, Adi Suheryadi 4 *
* Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Indramayu shumaru@polindra.ac.id 1 Article Info ABSTRACT Article history: Received 07-12-2019 Revised 21-03-2019 Accepted 01-01-2019 Jalur puntara jawa merupakan jalan raya wilayah utara jawa membentang dari merak sampai  ke banyuwangi. Jalur pantura ini  merupakan jalur padat yang dilalui oleh kendaraan baik roda 4 maupun lebih. Beban jalan pantura per tahun mencapai 1 juta ton.  Selain  itu  juga  dengan  beban  ini  merupakan  penyumbang  penggunaan  BBM (bahan  bakar  minyak)  yang  lebih  sebesar  42  ribu  kiloliter  dan  mengakibatkan pemberi  emisi  udara  cukup  banyak  sebesar  350  ton  per  hari.    Dengan  demikian semakin  banyak  kendaraan  yang  melintas  jalur  pantura,  sehingga  perlu  diketahui tentang jumlah kendaraan yang melintas dijalur pantura secara otomatis oleh sistem. Data ini dapat dijadikan rujukan beban jalan pantura secara tepat. Pada penelitian ini,  menggunakan  beberapa  algoritma  dari  blob  detection  dengan  menggunakan library  openCV  dan  kalman  filter.  Hasil  dari  deteksi  dengan  menggunakan  bolb deteksi masih terdapat beberapa error yang cukup besar dan menggunakan kalman filter didapatkan 78.81 %.
Keyword: Deteksi kendaraan,
Blob tracker, Kalman filter, Penghitung kendaraan, Jalan raya.
Copyright © 2019 Journal of Applied Informatics and Computing.
All rights reserved.

## I. P ENDAHULUAN
Jalur  puntara  jawa  merupakan  jalan  raya  wilayah  utara jawa  membentang dari  merak sampai  ke banyuwangi. Jalur pantura ini merupakan jalur padat yang dilalui oleh kendaraan baik roda 4 maupun lebih. Sehingga beban jalan sangat padat. Jalur  pantura  merupakan  jalan  raya  utama  dengan  akses pengiriman logistic antar propinsi di pulau jawa. Beban yang sangan tinggi ini perlu dilakukan monitoring beban kendaraan menggunakan teknologi informasi.
Gambar 1. Jalur Pantura Jawa
Beban jalan pantura ini per tahun mencapai 1 juta ton [10]. Selain  itu  juga  dengan  beban  ini  merupakan  penyumbang penggunaan BBM (bahan bakar minyak) yang lebih sebesar 42  ribu  kiloliter  dan  mengakibatkan  pemberi  emisi  udara cukup banyak sebesar 350 ton per hari [10].
Dengan  demikian  semakin  banyak  kendaraan  yang melintas  jalur  pantura,  sehingga  perlu  diketahui  tentang jumlah  kendaraan  yang  melintas  dijalur  pantura  secara otomatis oleh sistem. Data ini dapat dijadikan rujukan beban jalan pantura secara tepat. Pada penelitian ini, kita gunakan mencoba beberapa algoritma dari blob detection dan kalman filter yang  diterapkan  dalam  sistem  penghitung  kendaraan menggunakan image processing .
Deteksi  kendaraan  berbasis  teknologi  pengolahan  citra digital  dapat  berbasis  video  image.  Dengan  menggunakan perbedaan antara image background dengan image detection. Metode  yang  digunakan  biasa  deteksi  edge  [1].  Algoritma yang digunakan menggunakan multi-frame average method, Gaussian distribution model method, random update method, selection-update  method .  Hasil  deteksi  adalah  sebagai berikut:
JAIC
(a) (b) Gambar 2. (a) Input Image (b)Hasil deteksi menggunakan algoritma perbedaan background [1]
Selain algortima deteksi tepi, deteksi kendaraan dapat pula menggunakan  algoritma  yang  digunakan  menggunakn openCL dengan metoda 2 tahap: [2]
a) Hypothesis generation (HS)
b) Hypothesis verification (HV)
Untuk  penanaman  sistem  bisa  menggunakan  FPGA  [3], OPenCL  [2],  stereo  camera  [3],  static  dan  dynamic  kamera [4],  teknik  detkesi  malam  hari  [5].  Hal  ini  memungkian penggunaan  FPGA,  MCU,  miniPc,  PC  or  laptop.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  miniPc  berbasis  raspberry  pi, tujuan  dari  penggunaan  miniPc  aplikasi  dapat mobile dan lebih  kecil  serta  hemat  daya  untuk  implementasi  di  Jalur Pantura Jawa.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  kita  menggunakan  beberapa  tahap penelitian yaitu:
Gambar 3. Rancangan penelitian
Dalam  pengambilan  gambar  kita  menggunakan  kamera yang dipasang di jalan pantura. Video diambil dengan durasi 1 menit dan 2 menit.

## Gambar 4. Video lalu lintas pantura
Setelah  dilakukan  pengambilan  video  lalu  lintas  yang berada  di  pantura  kemudian  kita  lakuakan  analisis menggunakan OpenCV dan matlab. Dilakukan analisis error dari system yang dibuat.

## III. D ESAIN S ISTEM P ENDETEKSI K ENDARAAN
Desain  pendeteksi  kendaraan  yang  direncanakan  dalam penelitian ini menggunakan dua metode, yatu:
a) Blob Detection
b) Kallman Filter
System deteksi terdiri dari kamera yang mengarah ke jalan dan akan dilakukan pendeteksian di perangkat yang terpasang dijalan,  hasil  dari  pendeteksian  akan  di  kirim  ke  server menggunakan  media  wireless.  Blob  deteksi  adalah  hal penting  dalam  proses  beberapa  aplikasi  teknik  komputasi vision seperti  intelegent  pengawasan  [6].  Intelegent pengawasan  menggunakan  analisis  menekankan  pada aktifitas dari obyek. [6]
Blob  deteksi  algortima  untuk motion analisis  terdapat langkah-langkah, sebagai berikut:[6]
1. Foreground mask extracting 2. Foreground mask correction 3. Blob segmentation trough connected component labeling
4. Regulation calculation Gambar 6. Langkah kerja umum algoritma blob detection [6] Pengambilan gambar sampel jalur pantura analisis citra digital
•blob deteksi •kalman filter penentuan akurasi deteksi
Hasil dari deteksi blob detection, seperti berikut:
Gambar 7. (a) Image asli (b) Foreground binary (c) foreground image setelah koreksi (d) Pelabelan Region foreground[6]
Penggunaan  blob  deteksi  dapat  juga  digunakan  untuk deteksi  medis  [7],  penggunaan  sensor  optic  [8],  atau digunakan  untuk  penggunaan  autonomous  kendaraan menggunakan  image  processing  berbasis  blob  deteksi  [9]. Sedangkan untuk proses kalman filter adalah sebagai berikut. Secara  umum  kalman  filter  mencakup  empat  fase  [11], sebagai berikut:

## 1. Process equations
𝑥 = 𝐴𝑥 + 𝐵𝑢 + 𝑤
𝑝(𝑤)~ 𝑁(0, 𝑄)
2. Measurement equation
𝑧 = 𝐻𝑥 + 𝑣
𝑝(𝑣)~ 𝑁(0, 𝑅)
3. Time update equation
𝑥 = 𝐴𝑥 + 𝑤
𝑃 = 𝐴𝑃 𝐴 + 𝑄
4. Measurement update equation

## 𝐾 = 𝑃 𝐻  (𝐻𝑃 𝐻 + 𝑅)
𝑥 = 𝑥 + 𝐾 𝑧   − 𝐻𝑥
𝑃 = (1 − 𝐾 𝐻)𝑃
Proses pengambilan video dilakukan dengan menggunakan kamera  digital,  berikut  hasil  pengambilan  video  di  jalan pantura.
Gambar 8. Video Lalu Lintas Pantura
Algoritma  yang  digunakan  dalam  pendeteksi  jumlah kendaraan menggunakan blob deteksi adalah sebagai berikut:
Algorithm  1  Algoritma  Counting  menggunakan  Deteksi Blob
1: Input data (video)
2: Tentukan Counting Line
3: repeat
4: Background substraction algorithm
5: Blob tracker algorithm
6: Counting vehicle algorithm
7: until End of video
Kemudian kami ambil video lalu lintas pantura seperti pada gambar 5.3 sehingga didapat hasil sebagai berikut:
Gambar 9. Hasil penghitung kendaraan di jalur pantura
Gambar 10. Hasil penghitung kendaraan di jalur pantura
Dari  hasil  detksi  menggunakan  blob,  masih  terdapat beberapa  error  yang  sangat  besar  dikarenakan  posisi background  dan  foreground  tindak  stabil.  Sedangkan  untuk deteksi  kendaraan  menggunakan  kalman  filter  dengan algoritma sebagai berikut:
JAIC e-ISSN: 2548-6861
Algorithm  1  Algoritma  Counting  menggunakan  kalman filter
1: Input Video
2: Convert Video to Frame
3: Repeat
4: Background Substraction Algorithm
5: Prediction of Object Location
6: Blob Detection Algorithm
7: Update and Counting Vehicle Algorithm
8: until End of video

## Berikut hasil menggunakan kalman filter
1. Masking original Gambar 11. Masking original 2. Result Gambar 12. Hasil Masking 3. Result Masking

## Gambar 13. Hasil vehicle counting
Dari  hasil  150  Frame  yang  dideteksi  ( true  positif) menggunakan kalman filter, terhitung 78.81% tingkat deteksi.
Hal ini dikarenakan masih ada bayangan dari obyek deteksi dan jarak antar obyek yang berdekatan. Hal ini bisa dilakukan dengan  menambahkan  filter  untuk  memisahkan  bayangan dengan interest obyek.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  menggunakan  blob  deteksi  yang didapat  masih  terdapat  error  dalam  pendeteksian  lalu  lintas kendaraan  pantura.  Resolusi  gambar  yang  sangat  besar  dan pengambilan  gambar  yang  tidak  stabil  pada blob  detection , sehingga mengakibatkan deteksi background dan foreground yang  berubah-ubah.  Sedangkan  menggunakan  kalman  filter didapat  deteksi (true  positif )  78.81  %.  Untuk  mendapatkan tingkat  error  yang  mendekati  nol  menggunakan  filter  untuk memisahkan  bayangan  kendaran.  Dari  hasil  penelitian  ini, dapat  disimpulkan  penggunaan  kalman  filter  memiliki  nilai deteksi  78.81  %  sehingga  dapat  diimplementasikan  dalam sistem pendeteksian jumlah kendaraan di jalur pantura.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  kepada  Dirjen  Penguatan  Riset  dan Pengembangan Kementrian Riset, Teknologi dan Perguruan Tinggi  atas  dana  penelitian  dosen  pemula  yang  sudah mendanai penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Z.  Yuanyuan,  Z.  Kaiwen,  and  M.  Yuming,  “Research  on  Vehicle Detection  Method  Based  on  Video  Image,” 2012  Int.  Conf.  Ind. Control Electron. Eng. , pp. 987–990, 2012.
[2] K.  Cheng,  C.  Lin,  Y.  Chen,  T.  Su,  S.  Lai,  and  J.  Lee,  “Design  of vehicle detection methods with OpenCL programming on multi-core systems,” 11th IEEE Symp. Embed. Syst. Real-time Multimed. , pp. 88– 95, 2013.
[3] Seunghun Jin, Junguk Cho, Xuan Dai Pham, Kyoung Mu Lee, Sung- Kee  Park,  Munsang  Kim,  and  Jae  Wook  Jeon,  “FPGA  Design  and Implementation of a Real-Time Stereo Vision System,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. , vol. 20, no. 1, pp. 15–26, 2010.
[4] L.  C.  Leon  and  R.  Hirata,  “Vehicle  detection  using  mixture  of deformable  parts  models:  Static  and  dynamic  camera,” Brazilian Symp. Comput. Graph. Image Process. , pp. 237–244, 2012.
[5] S. Kim, S. Oh, J. Kang, K. Kim, S. Park, and K. Park, “Front and rear vehicle detection and tracking in the day and night times using vision and sonar sensor fusion,” 2005 IEEE/RSJ Int. Conf. Intell. Robot. Syst. , pp. 2173–2178, 2005.
[6] B. N. Thanh and T. C. Sun, “An improved real-time blob detection for visual  surveillance,” Proc.  2009  2nd  Int.  Congr.  Image  Signal Process. CISP’09 , pp. 0–4, 2009.
[7] J. Liu, J. M. White, and R. M. Summers, “Automated detection of blob structures  by  hessian  analysis  and  object  scale,” Proc.  -  Int.  Conf. Image Process. ICIP , pp. 841–844, 2010.
[8] M.  Harmouchi,  “Computer  blob  detection  and  tracking  for  highly repeatable optical fiber sensor.”
[9] D. Kiran and A. I. Rasheed, “FPGA Implementation of Blob Detection Algorithm for Object Detection in Visual Navigation.”
[10] _____,http://www.tempo.co/read/news/2014/03/29/090566333/Rel- Ganda-Kurangi-30-Persen-Beban-Jalur-Pantura diakses 6 April 2015
[11] Welch,  G.  B.  (2001). An  Introduction  to  the  Kalman  Filter. SIGGRAPH .