## APLIKASI PENDETEKSI DAN PELACAKAN KENDARAAN MENGGUNAKAN JARINGAN NEURAL PROPAGASI BALIK
Zen Munawar 1 , Novianti Indah Putri 2 , Iswanto 3 , Dandun Widhiantoro 4
1 Manajemen Informatika, Politeknik LP3I Bandung
2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, UniversitasKebangsaan Republik Indonesia
3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Informatika, Universitas Nurtanio
4 Teknik Elektro, Politeknik Negeri Jakarta Email: 1 munawarzen@gmail.com, 2 noviantiindahputri2021@gmail.com, 3 iswanto2020a@gmail.com,
4 dandunw2020@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini ini bertujuan membangun sistem deteksi dan pelacakan otomatis kendaraan yang dapat diterapkan di  lingkungan  yang  berbeda.  Untuk  mendeteksi  kendaraan,  posisi  lampu  belakang  digunakan  untuk  lokalisasi kendaraan. Jaringan neural propagasi balik (back propagation neural network) yang dilatih oleh kumpulan fitur Gabor. Jaringan neural propagasi balik digunakan untuk memverifikasi kendaraan dan memastikan ketahanan sistem  deteksi.  Pada  tahap  pelacakan  kendaraan,  untuk  mengatasi  berbagai  tantangan  pelacakan  kendaraan, adanya sebagian kendaraan dan masalah kendaraan yang hilang, penelitian ini mengusulkan metode baru yang menerapkan filter partikel. Fungsi distribusi probabilitas warna kendaraan yang terdeteksi digunakan dua kali dalam sub-sistem pelacakan kendaraan. Pertama,  fungsi  distribusi  probabilitas warna diadopsi  untuk mencari lokasi target kendaraan yang potensial; kedua, fungsi distribusi probabilitas warna digunakan untuk mengukur kemiripan tiap partikel untuk estimasi posisi kendaraan target. Karena berbagai iluminasi atau jarak kendaraan target,  kendaraan  yang  sama  akan  menghasilkan  fungsi  distribusi  probabilitas  warna  yang  berbeda;  fungsi distribusi  probabilitas  warna  awal  tidak  dapat  menjamin  pelacakan  kendaraan  skala  berbeda  untuk  jangka panjang. Untuk mengatasi masalah ini, hasil pelacakan yang akurat, yang dipilih oleh Jaringan neural propagasi balik  terlatih,  digunakan  untuk  memperbarui  fungsi  distribusi  probabilitas  warna  kendaraan  target.  Hasil penelitian,  algoritma  yang  diusulkan  menunjukkan  akurasi  84%  dalam  deteksi  kendaraan.  Video  yang dikumpulkan  dari  jalan  raya,  jalan  perkotaan,  dan  kampus  diuji  dalam  sistem.  Performa  sistem  benar-benar sesuai untuk aplikasi nyata.
Kata Kunci: deteksi kendaraan, pelacakan kendaraan, filter partikel
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Setiap  jam,  rata-rata,  tiga  orang  meninggal  akibat kecelakaan  kendaraan  jalan  di  negara  Indonesia (Yati, 2021). Kecelakaan mobil juga dapat melukai orang dan bias berdampak serius. Deteksi kendaraan yang kuat dan andal dari gambar yang diperoleh oleh kendaraan yang bergerak yaitu deteksi kendaraan di jalan  raya  merupakan  masalah  penting  untuk keselamatan dan keamanan pengemudi. Banyaknya jumlah  kendaraan  di  jalan  dapat  mengakibatkan terjadinya  kecelakaan  kendaraan  yang  berdampak serius pada pengemudi dan kendaraan  (Sun, Bebis,
& Miller, 2006). Untuk meningkatkan keselamatan, dalam  beberapa  tahun  terakhir,  banyak  teknologi baru  telah  dikembangkan  untuk  mengurangi  atau menghindari  bahaya  kecelakaan  kendaraan  dengan menggunakan sistem transportasi cerdas dan sistem bantuan  pengemudi  (H.  Cheng,  Zheng,  &  Sun, 2006).  Adanya  informasi  lingkungan,  seperti kendaraan sekitar, informasi jalur jalan, pejalan kaki terdekat  lokasi,  sangat  penting  saat  berkendara. Sistem  bantuan  pengemudi  berbasis  visi  telah menjadi  populer,  karena  banyaknya  informasi lingkungan yang disediakan oleh sensor penglihatan. Penelitian  ini  berfokus  pada  pengembangan  sistem
deteksi  dan  pelacakan  kendaraan.  Video  mobil dikumpulkan  oleh  kamera  yang  menghadap  ke depan  yang  dipasang  di  depan  kendaraan.  Sistem secara  otomatis  mendeteksi  kendaraan  terdekat kemudian  menganalisis  posisinya  dan  lintasan kendaraan yang terdeteksi melalui proses pelacakan.
Penelitian tentang deteksi kendaraan ganda berbasis visi  dan  algoritma  pelacakan  telah  diusulkan sebelumnya.  Dalam  subsistem  deteksi  kendaraan, banyak  fitur  yang  dapat  dipilih.  Dalam  kasus pendeteksian  kendaraan  depan,  tampilan  simetri belakang  kendaraan  sering  digunakan.  Dalam penelitian  yang  menggunakan  metode  simetri berbasis  intensitas  untuk  menentukan  posisi kendaraan  (Zielke,  Brauckman,  &  Von  Sellen, 1993).  Broggi  menghasilkan  peta  simetri  dengan menggabungkan  informasi  simetri  horizontal-edge dan gray-level (Broggi, Bertozzi, & Fascioli, 2000). Namun,  algoritma  deteksi  kendaraan  berbasis  fitur simetris mengharuskan kendaraan target ditempatkan  tepat  di  depan  kendaraan  tuan  rumah. Ketika kendaraan target  telah diputar dengan sudut tertentu, seperti dalam situasi menikung kendaraan, tampilan  belakang  kendaraan  tidak  sepenuhnya simetris.  Bayangan  antara  kendaraan  dan  jalan merupakan fitur lain yang banyak digunakan dalam
penelitian  pendeteksian  kendaraan  (Han,  Han,  & Hahn,  2009).  Informasi  bayangan  sangat  sensitif terhadap  iluminasi.  Posisi  bayangan  tidak  stabil karena  perubahan  arah  iluminasi.  Sun  dkk menghasilkan  beberapa  hipotesis  berdasarkan informasi  tepi  kendaraan  (Sun,  Miller,  Bebis,  & Dimeo,  2002).  Goerick  menggunakan  pengkodean orientasi  lokal  (Goerick,  Noll,  &  Werner,  1996). Teknik  untuk  membangun  histogram  tepi  dalam sistem deteksi  kendaraan. Informasi  tepi kendaraan menunjukkan  profil  kendaraan,  yang  merupakan fitur  khas  kendaraan.  Namun,  dalam  lingkungan yang kompleks, misalnya, banyak kendaraan di jalan perkotaan, cukup sulit untuk menghasilkan histogram  tepi  secara  akurat.  Dalam  sub-sistem pelacakan  beberapa  kendaraan,  badan  kendaraan dapat tertutup sebagian oleh kendaraan lain. Seluruh bodi  kendaraan  target  bahkan  bisa  tertutup sementara  dan  muncul  beberapa  detik  kemudian. Kedua  masalah  ini  masing-masing  disebut  oklusi sebagian  kendaraan  dan  masalah  yang  hilang sementara.

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Terdapat banyak algoritma yang telah dikembangkan untuk melakukan pelacakan kendaraan. Algoritma mean shift merupakan metode statistik nonparametrik untuk mencari mode terdekat dari suatu distribusi sampel titik yang telah terbukti efektif  untuk  pelacakan  objek  (Y.  Cheng,  1995). Bandwidth  jendela  kernel  sangat  penting  untuk algoritma  pelacakan  pergeseran  rata-rata.  Ini menentukan  pengambilan  sampel  jumlah  iterasi pergeseran  rata-rata.  Selain  itu,  ini  terkait  dengan ukuran  jendela  pelacakan.  Peningkatan  bandwidth kernel  untuk  penyesuaian  skala  diusulkan,  dan proses  pendekatan  ini  menggunakan  satu  frame dengan  tiga  kernel  bandwidth  yang  berbeda,  yang akan  meningkatkan  runtime  system  (Comaniciu  & Meer,  2003).  Penggunaan  model  warna  di  bawah perubahan  iluminasi  dinamis  dan  pasangan  lampu belakangnya  yang  bergantung  pada  penyesuaian jendela pelacakan (Ming & Jo, 2011).
Pelacakan  kendaraan  rata-rata  berbasis  histogram warna  efektif  dalam  aplikasi  nyata;  namun, algoritma mean shift tidak dapat mengatasi masalah kendaraan yang hilang sementara. Vektor pergeseran rata-rata  dimulai  dari  posisi  awal  yang  merupakan posisi  kendaraan  target  pada  frame  sebelumnya; namun,  dalam  kasus  kendaraan  yang  hilang sementara, seluruh kendaraan yang tersumbat tidak dapat  diprediksi  di  bidang  gambar.  Filter  partikel adalah  teknik  terkenal  lainnya  yang  digunakan dalam area penelitian pelacakan objek berbasis visi (Li, Ng, Godsill, &  Vermaak, 2005). Filter partikel adalah  metode  penyaringan  berdasarkan  metode Monte  Carlo  berurutan;  itu  dapat  memodelkan distribusi  multi-modal  dan  non-Gaussian  secara memadai.  Chan  dkk.  (Chan,  Huang,  Fu,  &  Hsiao, 2012).  Metode  sampling  awal  berbasis  data  untuk
menginisialisasi  partikel  (Lee,  Jeong,  Lee,  Kim,  & You, 2012). Partikel-partikel dalam filter partikel ini semuanya merupakan kandidat yang mungkin untuk target bergerak seperti kendaraan. Penulis menggabungkan  isyarat  tepi  vertikal,  isyarat bayangan  yang  mendasari,  isyarat  lampu  belakang dan  isyarat  simetri  sebagai  pengamatan  untuk verifikasi hipotesis. Kemudian, kemungkinan setiap kandidat  diperbarui  melalui  pengklasifikasi  fitur Haar-like  (Viola  &  Jones,  2001).  Namun,  masalah hilangnya  kendaraan  sementara  tidak  disebutkan dalam  sistem  mereka.  Makalah  ini  mengusulkan metode  baru  untuk  mengimplementasikan  filter partikel  yang  dapat  mengatasi  oklusi  sebagian kendaraan  dan  masalah  yang  hilang  untuk sementara.  Pekerjaan  terkait  pada  sistem  ini  telah dipublikasikan sebelumnya (Ming & Jo, 2011).

## 1.3. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  sistem  untuk deteksi dan pelacakan beberapa kendaraan. Gambar 1  menunjukkan  arsitektur  kasar  dari  keseluruhan sistem. Video mobil digunakan untuk menghasilkan urutan  gambar.  Proses  vehicle  detection  unit  pada setiap  image  frame  mendeteksi  kendaraan  target, kemudian  hasil  deteksi  dikirim  ke  vehicle  tracking unit.
Frame 1 Frame 2 Frame n Unit Deteksi Kendaraan Hasil Baru? Tidak Filter Partikel 1 Filter Partikel 2 Filter Partikel N Unit Deteksi Kendaraan Unit Deteksi Kendaraan Hasil Baru? Hasil Baru? …. Ya Ya Ya Kembali ke Unit Deteksi Kendaraan Penyimpanan Internal

## Gambar 1. Sistem Pelacakan Kendaraan Paralel.
Setiap kendaraan target yang terdeteksi dilacak oleh filter  partikel  secara  paralel.  Unit  pelacakan menganalisis  lintasan  kendaraan  dan  menyimpan informasi  dalam  penyimpanan  internal.  Kemudian, sistem  mengirimkan  hasil  pelacakan  akhir  ke  unit deteksi  kendaraan  untuk  memperbarui  informasi warna  target.  Penjelasan  rinci  tentang  unit  deteksi kendaraan  dan  sistem  pelacakan  akan  disajikan  di bagian selanjutnya.
2. PEMBAHASAN
2.1. Penyesuaian skala
Ukuran  kendaraan  target  bervariasi  ketika  jarak antara  kendaraan  target  dan  kamera  berubah. Akibatnya,  penyesuaian  skala  jendela  sangat penting.  Untuk  mendapatkan  jendela  pelacakan
dinamis,  jarak  antara  pasangan  cahaya  yang  sesuai diselidiki.  Pasangan  lampu  tersegmentasi  dalam langkah  pembuatan  kandidat  kendaraan  dan akhirnya  ditentukan  selama  langkah  verifikasi kendaraan  menggunakan  jaringan  saraf  propagasi balik yang terlatih.
Setelah  menerapkan  proses  pelacakan  kendaraan, diperoleh  kandidat  terbaik.  Berdasarkan  kandidat ini,  skala  jendela  diperbesar  10%,  dan  cahaya dideteksi  dengan  segmentasi  warna  pada  ruang. Untuk  menentukan  pasangan  cahaya  yang  sesuai, batasan berikut adalah diusulkan: c 1 dan c 2 masing- masing  mewakili  lampu  kiri  dan  kanan  yang diidentifikasi sebelum proses pelacakan, dan c 1 ' dan c 2 '  mewakili  lampu  kiri  dan  kanan  yang  terdeteksi setelah proses pelacakan.
1) Area lampu yang sesuai kira-kira proporsional.
𝑆(𝑐1) 𝑆(𝑐1`) ~ 𝑆(𝑐2) 𝑆(𝑐2`) (1)
2) Pergeseran posisi lampu yang sesuai hampir sama.
𝑃(𝑐1) − 𝑃(𝑐1`) ~ 𝑃(𝑐2) − 𝑃(𝑐2`) (2)
Setelah  pasangan  lampu  yang  sesuai  diidentifikasi, jarak  antara  lampu  setelah  iterasi  pergeseran  rata- rata, yang ditentukan oleh langkah deteksi kendaraan menjadi d 0 , didefinisikan sebagai d t , sehingga ukuran jendela  pelacakan  pada  frame  t  dapat  diperoleh sebagai berikut persamaan:
𝐿𝑡 = dt d0 Lo (3)
dimana L 0 adalah  ukuran  jendela  awal,  dan L t menyatakan ukuran jendela pada frame t.

## 2.2. Kendaraan hilang sementara
Dalam  video  pergerakan  beberapa  kendaraan, kendaraan target mungkin dikaburkan oleh kendaraan  lain.  Karena  model  pengamatan  sistem kami didasarkan pada distribusi warna, filter partikel akan melacak kendaraan target hingga kepercayaan partikel  kecil,  yang  berarti  informasi  warna kendaraan target dalam bingkai saat ini tidak cukup untuk mendeskripsikan target. Oleh karena itu, filter partikel  berbasis  warna  tidak  sensitif  dalam  kasus oklusi  parsial.  Saat  seluruh  bodi  kendaraan  target terhalang  oleh  kendaraan  lain,  filter  partikel  akan kehilangan target. Namun, sistem akan menyimpan informasi  warna  kendaraan  yang  hilang  untuk sementara  waktu.  Selama  waktu  ini,  partikel dihasilkan  di  dekat  jendela  pelacakan  kendaraan yang  menutupi.  Berdasarkan  partikel  ini,  sistem memilih  beberapa partikel efektif di setiap bingkai. Ketika partikel yang cukup efektif dicari, kendaraan yang  hilang  dapat  diidentifikasi  ulang.  Gambar  2 menunjukkan  salah  satu  contoh  oklusi  parsial  dan masalah yang hilang sementara.
Gambar 2. Oklusi sebagian kendaraan dan contoh yang hilang untuk sementara.

## 2.3. Eksperimen
Pada  bagian  ini,  hasil  percobaan  yang  diperoleh untuk  metode  yang  diusulkan  ditata.  Algoritma diimplementasikan oleh MATLab R2009a. Prosesor komputer  adalah  Intel(R)  Core(TM)  i8250U  Quad CPU 3.40 GHz, RAM 12.00 GB. Beberapa gambar diuji  untuk  deteksi  kendaraan;  beberapa  video pergerakan kendaraan dikumpulkan dari jalan raya, jalan perkotaan, dan kampus menggunakan kamera biasa dan kamera HD. Video dari kamera biasa berisi gambar dengan 480×640 piksel untuk setiap frame. Gambar  dari  kamera  HD  telah  diubah  ukurannya menjadi  540×960  dalam  percobaan.  Gambar  3 menunjukkan  contoh  pendeteksian  kendaraan  di jalan raya (kolom pertama), jalan perkotaan (kolom kedua) dan kampus (kolom ketiga).
(a) Deteksi kendaraan jalan raya.
(b) Deteksi kendaraan jalan perkotaan.
(c) Deteksi kendaraan kampus.

## Gambar 3. Deteksi kendaraan ulang.
Hasilnya  menunjukkan  pendekatan  ini  memiliki kinerja  yang  baik  untuk  pendeteksian  kendaraan, terutama ketika kendaraan target berada di dekatnya. Tabel 1 menunjukkan beberapa kinerja pendeteksian kendaraan  di  lingkungan  yang  berbeda,  dengan tingkat pendeteksian yang tepat sekitar 80 persen.
Tabel 1. Beberapa hasil pelacakan kendaraan.
No  Gambar Asal Jalan Raya Jalan Perkotaan Kampus 1  Junlah Total Kendaraan 83 106 73 2  Jumlah deteksi kendaraan yang benar 65 87 65 3  Jumlah deteksi kendaraan yang gagal
18 9 8
4  Tingkat deteksi (%)
78,3 82,1 89,1
Segmentasi  lampu  belakang  kendaraan  dan  teknik ekstraksi  fitur  Gabor  digunakan  dalam  subsistem deteksi  kendaraan.  Segmentasi  lampu  belakang dipengaruhi  oleh  kondisi  pencahayaan.  Saat kendaraan  target  berada  sangat  jauh  dari  kamera, performa pendeteksian yang dihasilkan kurang baik, karena  informasi  warna  mempengaruhi  iluminasi, dan fitur lampu belakang kurang kuat.

## Gambar 4. Deteksi kendaraan dalam kondisi berbeda.
Gambar  4.    menunjukkan  tingkat  deteksi  deteksi kendaraan yang benar pada jarak yang berbeda dan kondisi pencahayaan yang berbeda (Sinar Matahari, Senja,  Hujan,  Bayangan).  Satu  set  fitur  Gabor digunakan  di  sini  untuk  representasi  kendaraan. Gambar  5  adalah  kinerja  pendeteksian  kendaraan untuk fitur Gabor dibandingkan dengan fitur seperti Haar. Sistem deteksi  kendaraan dengan fitur Gabor lebih stabil, karena kendaraan dapat direpresentasikan  oleh  fitur  Gabor  pada  skala  yang berbeda dan dengan orientasi yang sesuai.

## Gambar 5. Performa pendeteksian kendaraan
menggunakan fitur Gabor / fitur Haar.
Dalam  sistem  pelacakan  beberapa  kendaraan, algoritma pelacakan filter partikel
diimplementasikan  berdasarkan  fungsi  distribusi
probabilitas  warna.  Histogram  warna  kendaraan target  selalu  berubah  karena  perbedaan  iluminasi, perbedaan  jarak  atau  situasi  tak  terduga  lainnya,. Dengan  demikian,  pengklasifikasi  jaringan  saraf propagasi  balik  yang  digunakan  dalam  langkah deteksi kendaraan juga diterapkan untuk memperbarui histogram warna.
Pada gambar 6, kendaraan masih harus dilacak saat macet sebagian.

## Gambar 6. Kendaraan masih garus dilacak saat macet sebagian
Gambar  7  menunjukkan  hasil  pelacakan  untuk beberapa kendaraan, yang mencakup oklusi sebagian kendaraan  dan  masalah  yang  hilang  sementara. Sistem menyimpan informasi warna kendaraan yang hilang  selama  frame  ini  dan  mengidentifikasi kembali kendaraan yang hilang di frame saat muncul kembali sebagian.

## Gambar 7. Oklusi sebagian kendaraan dan hilang sementara
Hasil ini menunjukkan sistem melacak objek target dengan kuat bahkan saat objek tersebut hilang untuk sementara.
Gambar 8. Oklusi sebagian kendaraan dan hilang sementara
Gambar 8 menunjukkan beberapa deteksi kendaraan dan  hasil  pelacakan.  Dua  kendaraan  terdeteksi  di frame  pertama,  dan  dua  filter  partikel  melacaknya secara  paralel.  Sistem  mendeteksi  kendaraan  baru pada  frame.  Setelah  itu,  satu  filter  partikel diinisialisasi  untuk  pelacakan.  Informasi  ukuran jendela posisi  dan pelacakan ditampilkan di  bagian atas video.

## Tabel 2. Beberapa hasil pelacakan kendaraan.
No  Video Jalan Raya Jalan Perkotaan Kampus 1  Junlah Total Frame 5254 952 1326
2  Ukuran Gambar 480x640 1080x1920 480x640 3  Ukuran jendela pelacakan (dalam piksel) (40x32)~ (130x104) (60x48)~ (320x104) (32x25)~ (130x104) 4  Rata-rata pelacakan kesalahan lintasan (dalam piksel) 10 23 7 5  Jumlah kendaraan yang
bergerak 12 5 6 6  Jumlah kendaraan yang terlewatkan 3 1 0
Tabel  2  menunjukkan  beberapa  hasil  pelacakan kendaraan.  Biasanya,  sebagian  besar  kasus  deteksi dan  pelacakan  yang  gagal  disebabkan  oleh  fitur lampu  belakang  yang  lemah.  Misalnya,  beberapa kendaraan  seperti  truk  memiliki  lampu  belakang kecil  berwarna merah.  Sistem  mengalami  kesulitan mendeteksi  informasi  lampu  belakang  dalam  kasus ini.  Selain  itu,  seiring  dengan  bertambahnya  jarak antara  kendaraan  target  dan  kendaraan  induk, informasi lampu belakang semakin sensitif terhadap penerangan  luar,  sehingga  tingkat  deteksi  yang berhasil akan menurun..

## 2.4. Gambar
Pada Gambar  9 menunjukkan contoh Deteksi yang gagal.  Di  unit  pelacakan,  hanya  informasi  warna yang digunakan untuk model pengamatan, yang kuat dengan oklusi parsial.
Gambar 9. Contoh hasil deteksi yang salah
Namun,  ketika  kendaraan  sebagian  terhalang  oleh kendaraan  dengan  warna  yang  sama,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar.  10,  sistem  pelacakan berbasis warna tidak dapat melacak kedua kendaraan secara akurat.
Gambar 10. Oklusi kendaraan dengan warna yang sama

## 3. KESIMPULAN
Penelitian ini mengusulkan sistem yang efektif untuk deteksi  dan pelacakan beberapa kendaraan. Deteksi lampu  belakang  kendaraan  digunakan  dalam algoritma  yang  diusulkan  tidak  hanya  untuk pembuatan  kandidat  kendaraan,  tetapi  juga  untuk penyesuaian jendela pelacakan kendaraan. Jaringan saraf propagasi balik dilatih dalam delapan orientasi dan  dengan  lima  skala  Set  fitur  Gabor  digunakan dalam  langkah  verifikasi  calon  kendaraan.  Dalam sub-sistem  pelacakan,  beberapa  oklusi  kendaraan dan kasus hilang sementara diselidiki. Penelitian ini menyajikan metode implementasi baru menggunakan filter partikel.
Hasilnya  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  memiliki kinerja yang baik untuk pendeteksian dan pelacakan kendaraan, terutama ketika kendaraan target berada di  dekatnya.  Untuk  penelitian  di  masa  mendatang, perlu  menggunakan  model  pengamatan  lain  atau merekonstruksi  struktur  sistem  pelacakan  yang sesuai  untuk  oklusi  kendaraan  dengan  warna  yang sama.

## PUSTAKA
Broggi, A., Bertozzi, M., & Fascioli, A. (2000). Visual Perception of Obstacles and Vehicles for Platooning. IEEE Trans. on Intelligent Transportation System , 1 (3), 164–176. https://doi.org/10.1109/6979.892153
Chan, Y., Huang, S., Fu, L., & Hsiao, P. (2012). Vehicle Detection under Various Lighting Conditions by Incorporating Particle Filter. Intelligent Transportation Systems Conference , 6 (1), 1–8. https://doi.org/10.1109/ITSC.2007.4357745
Cheng, H., Zheng, N., & Sun, C. (2006). Boosted Gabor Features Applied to Vehicle Detection. International Conference on Pattern Recognition (ICPR’06) , 662–666. Hongkong:
IEEE Explore.
Cheng, Y. (1995). Mean Shift , Mode Seeking , and Clustering. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 17 (8), 790–799. https://doi.org/10.1109/34.400568
Comaniciu, D., & Meer, P. (2003). Kernel-Based Object Tracking. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 25 (5), 564–575. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2003.119599 1
Goerick, C., Noll, D., & Werner, M. (1996). Artificial neural networks in real-time car detection and tracking applications. Pattern Recognition Letters , 17 , 335–343.
Han, S., Han, Y., & Hahn, H. (2009). Vehicle Detection Method using Haar-like Feature on Real Time System. World Academy of Science, Engineering and Technology , 59 .
Lee, J., Jeong, M., Lee, J., Kim, K., & You, B. (2012). 3D Pose Tracking Using Particle Filter with Back Projection-Based Sampling. International Journal of Control, Automation, and Systems , 10 (6), 1232–1239. https://doi.org/10.1007/s12555-012-0618-8
Li, J., Ng, W., Godsill, S., & Vermaak, J. (2005). Online Multitarget Detection and Tracking
Using Sequential Monte Carlo Methods. 7th International Conference on Information Fusion , 115–121.
Ming, Q., & Jo, K. (2011). Vehicle Detection Using Tail Light Segmentation. In New Zealand (Ed.), Image and Vision Computing (pp. 115–
119). Research Gate.
Sun, Z., Bebis, G., & Miller, R. (2006). On-Road Vehicle Detection : A Review. IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intelligence , 28 (5), 694–711. https://doi.org/10.1109/tpami.2006.104
Sun, Z., Miller, R., Bebis, G., & Dimeo, D. (2002).
A Real-time Precrash Vehicle Detection
System. 6th IEEE Workshop on Applications of Computer Vision , 1–6. https://doi.org/10.1109/ACV.2002.1182177
Viola, P., & Jones, M. (2001). Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition , 511–518. https://doi.org/10.1109/CVPR.2001.990517
Yati, R. (2021). Kemenhub: Tiap Jam, 3 Orang Tewas Akibat Kecelakaan Lalu Lintas. Retrieved July 1, 2022, from ekonomi.bisnis.com website: https://ekonomi.bisnis.com/read/20210420/98 /1383639/kemenhub-tiap-jam-3-orang-tewas-
akibat-kecelakaan-lalu-lintas
Zielke, T., Brauckman, M., & Von Sellen, W. (1993). Intensity and edge-based symmetry detection with an application to car- following. CVGIP: Image Understanding , 58 (2), 177–190. Retrieved from https://doi.org/10.1006/ciun.1993.1037