ITEJ Desember-2019, Volume 4 Nomor 2 Page 114 -  122

## ITEJ
Information Technology Engineering Journals eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id

## Moving Object Detection on CCTV Surveillance Using the Frame Difference Method

## Saluky Saluky
Tadris Matematika IAIN Syekh Nurjati Cirebon luke4line@gmail.com
Abstract  -  In  today's  computer  vision  research,  many  build  systems  for  observing  humans  and understanding  their  appearance,  activities,  and  behavior  that  provide  sophisticated  interfaces  for interacting with humans, and create plausible human models for various purposes. This paper presents a simple algorithm for detecting moving objects from a static background based on frame differences. First, the first  frame is captured via  a  static camera  such  as  Closed  Circuit  Television  (CCTV)  after  which  a sequence of frames is taken periodically. Second, the absolute difference is calculated between successive frames and the difference in images is stored in the system. Third, the difference image is converted into a gray  image  and  then  translated  into  a  binary  image.  Finally,  morphological  filtering  is  carried  out  to remove noise. In the last process, moving objects can be detected in conditions that do not change much apart from moving objects.
Keyword: Computer Vision, Frame Difference, Motion Detection

## I. INTRODUCTION
Perkembangan  penelitan  visi  computer  berkembang  sangat  pesat  dalam  beberapa  tahun  terakhir[1]. Deteksi  dan  pemahaman  suatu  objek  menjadi  topic  yang  paling  banyak  dikembangkan  ditambah  lagi penggunan  CCTV  yang  semakin  masif  yang  dilakukan  oleh  pemerintah,  swasta  dan  masyarakat  untuk mengawasi  lingkungan  sekitarnya[2]  menjadikan  sumber  data  yang  melimpah  yang  dapat  diteliti  lebih lanjut[3].
Tujuan  dari  deteksi  gerakan  adalah  untuk  mengenali  gerakan  objek  yang  ditemukan  pada  dua  gambar yang  diberikan  yaitu  background  dan  foreground.  Selain  itu,  menemukan  gerakan  objek  dapat berkontribusi  pada  pengenalan  objek.  Oleh  karena  itu,  tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengenali  piksel  yang  dimiliki  oleh  objek  yang  sama.  Namun,  penelitian  ini  didasarkan  pada  asumsi berikut:
 Kamera statis seperti CCTV dan terpasang dengan baik karena kestabilan adalah kunci jika ingin mengisolasi gerakan.
 Cahaya stabil, tidak berkedip
 Latar belakang kontras
 Kecepatan dan resolusi bingkai kamera tinggi
Saat  ini  metode  yang  digunakan  dalam  deteksi  objek  bergerak  terutama  metode  background subraction[4],  metode  pengurangan  latar  belakang  dan  metode  aliran  optik.  Metode  aliran  optik  adalah menghitung  bidang  aliran  optik  citra,  dan  melakukan  pemrosesan  cluster  sesuai  dengan  karakteristik distribusi aliran optik citra.
Metode  ini  dapat  memperoleh  informasi  pergerakan  yang  lengkap  dan  mendeteksi  objek  bergerak  dari latar  belakang  dengan  lebih  baik.  Metode  pengurangan  latar  belakang  menggunakan  metode  perbedaan gambar saat ini dan gambar latar belakang untuk mendeteksi objek bergerak, dengan algoritma sederhana, tetapi sangat sensitif terhadap perubahan lingkungan luar dan memiliki kemampuan anti-interferensi yang buruk.  Dalam  metode  pengurangan  bingkai,  keberadaan  objek  bergerak  ditentukan  dengan  menghitung selisih  dua  gambar  yang  berurutan.  Sistem  deteksi  gerakan  apa  pun  yang  didasarkan  pada  pengurangan latar belakang perlu menangani sejumlah situasi kritis seperti:
 Noise gambar, karena kualitas sumber gambar yang buruk;
 Variasi bertahap dari kondisi pencahayaan di tempat kejadian
 Gerakan kecil benda non-statik seperti cabang pohon dan semak yang tertiup angin;
 Daerah bayangan diproyeksikan oleh objek latar depan dan dideteksi sebagai objek bergerak.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  algoritma  yang  dapat  mendeteksi  objek bergerak pada jarak tertentu untuk aplikasi pelacakan objek. Sisa makalah telah disusun sebagai berikut: bagian  2  meliputi  survei  literatur,  bagian  3  meliputi  deteksi  benda  bergerak,  bagian  4  menyajikan  hasil percobaan, bagian 5 menyimpulkan makalah dan referensi diberikan di bagian akhir.

## II. RELATED WORK
Pentingnya  dan  popularitas  analisis  gerak  telah  menghasilkan  beberapa  penelitian    sebelumnya  seperti yang  telah  ditunjukan  oleh  wang  dan  Zao[5]  menggunakan  background  subtraction  untuk  Analisis gambar,  misalnya,  melanjutkan  analisis  gerak  area  sensitif  yang  ditentukan  dalam  rentang  gambar  dan menyediakan fungsi video, pelacakan target, dan hubungan alarm tertentu. Dalam urutan video ini terdiri dari  rangkaian  gambar  video  yang  berisi  fitur  informasi  geometri  target,  mengekstrak  informasi  yang relevan  untuk  menganalisis  gerakan  target  kemudian  mendapatkan  hasil  deteksi.  Rasio  kompresi meningkat pesat.
Gambar 1 : Flowchart deteksi gerakan[5]
Pada penelitian lain Rikebe dan Patil[6] menyajikan deteksi gerakan dengan mengembangkan algoritma baru berdasarkan algoritma pengurangan latar belakang. Dalam model latar belakang pertama yang dapat diandalkan  berdasarkan  statistik  digunakan.  Setelah itu  pengurangan antara  gambar saat ini  dan  gambar latar belakang dilakukan berdasarkan ambang batas. Kemudian dilakukan deteksi objek bergerak. Setelah itu,  pemfilteran  morfologi  dimulai  untuk  menghilangkan  kebisingan  dan  mengatasi  kesulitan  gangguan latar belakang.
Gambar 2 : Flowchart mengartikan perilaku[6]
K.Kavitha et al[7] menyajikan deteksi gerakan dengan mengatasi kelemahan algoritma pengurangan latar belakang.  Dalam  hal  ini,  algoritma  pengurangan  latar  belakang  yang  dihitung  secara  efisien  telah digunakan, yang mampu mengatasi masalah perubahan iluminasi lokal seperti bayangan dan sorotan serta perubahan iluminasi global.
Shafie et al[8] menyajikan deteksi gerakan menggunakan metode aliran optik. Aliran optik dapat timbul dari  gerak  relatif  benda  dan  penampil  sehingga  dapat  memberikan  informasi  penting  tentang  penataan spasial benda yang dilihat dan laju perubahan susunan tersebut. Diskontinuitas dalam aliran optik dapat membantu membagi gambar ke wilayah yang sesuai dengan objek yang berbeda.
Shuigen  et  al[9]  mengembangkan  deteksi  gerak  dengan  menggunakan  metode  yang  didasarkan  pada perbedaan temporal dan medan aliran optik. Ia pandai beradaptasi dengan lingkungan dinamis. Pertama, citra diferensial absolut dihitung dari dua citra abu-abu yang berurutan. Gambar diferensial absolut difilter dengan filter low pass dan diterjemahkan ke dalam gambar biner. Kedua, bidang aliran optik dihitung dari urutan  gambar  dengan  algoritma  Hron.  Ketiga,  luas  benda  bergerak  ditemukan  oleh  tepi  terindeks  dan bidang aliran optik.
Devi et al[10] menyajikan deteksi gerakan menggunakan pencocokan bingkai latar belakang. Metode ini adalah  metode  yang  sangat  efisien  untuk  membandingkan  nilai  piksel  gambar  dalam  bingkai  diam berikutnya yang diambil setelah setiap dua detik dari kamera. Dua bingkai diperlukan untuk mendeteksi gerakan.  Bingkai  pertama  disebut  bingkai  referensi  dan  bingkai  kedua  disebut  bingkai  masukan  berisi benda bergerak. Kedua frame tersebut dibandingkan dan perbedaan nilai piksel ditentukan.
Gambar 3 : Flowchart deteksi gerakan dengan pencocokan frame background
Lu  et  al[11]  menyajikan  deteksi  gerakan  dengan  mengusulkan  algoritma  deteksi  waktu  nyata.  Dalam algoritma  ini  mengintegrasikan  metode  perbedaan  waktu,  metode  aliran  optik  dan  metode  penyaringan latar belakang ganda (DBF) dan metode pemrosesan morfologi untuk mencapai kinerja yang lebih baik.
Gambar 4 : Flowchart integrasi frame difference, optical flow dan double filtering background

## III. METHOD
Deteksi  objek  bergerak  dari  rangkaian  frame  yang  ditangkap  dari  kamera  statis  banyak  dilakukan dengan metode frame difference[12]. Pendekatan ini bertujuan untuk mendeteksi objek bergerak dari selisih  antara  frame  eksisting  dan  frame  referensi[13].  Metode  perbedaan  bingkai  adalah  metode umum  untuk  mendeteksi  gerakan.  Metode  ini  mengadopsi  perbedaan  berbasis  piksel  untuk  mencari objek bergerak.

## Selisih Dua Bingkai Berturutan
I k seharusnya menjadi nilai bingkai ke-k dalam urutan gambar. I k + 1 adalah nilai bingkai (k + 1) dalam urutan gambar. Gambar diferensial absolut didefinisikan sebagai berikut:
I d(k,k+1) = |I k+1 – I k | (1)

## Transformasi citra diferensial mutlak menjadi citra abu-abu
Terdapat  lubang  pada  area  objek  bergerak,  dan  kontur  objek  bergerak  tidak  tertutup.  Gambar diferensial mutlak diubah menjadi gambar abu-abu untuk memfasilitasi operasi selanjutnya.
RGB to Gray
Y  0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
(2)

## Filtering dan Binarizing Transformed Grey Image
Untuk menghilangkan lubang, gambar dilewatkan melalui filter low pass Gauss.
I d1 didapat dengan memfilter gambar abu-abu. Sekarang I d1 image binari menggunakan ambang biner dan mendapatkan citra biner I d2 .
Berikut ini flowchart dari metode yang diusulkan
Gambar 5 : Flowchart frame diference

## IV. RESULT
Pada percobaan dengan mengamati dua frame tanpa ada objek yang bergerak, hasil urutan citra yang dihitung dengan metode berikut adalah pada gambar berikut.
Input frame(a)
Input frame(b)
Perbedaan antara dua tampilan bingkaibenda bergerak               Citra biner dari citra perbedaan.
Gambar 6 : Hasil percobaan perbedaan antara 2 frame tanpa objek bergerak
Camera Simpan frame Background Selisih 2 frame
Set RGB to Gray
Filtering dan Binarizing Transformed Grey Image
Ketika  ada  gerakan  dalam  adegan  maka  gambar  biner  selisih  kedua  bingkai  tersebut  menunjukkan gerakan yang berwarna putih dan tidak ada perubahan menunjukkan warna hitam, terlihat seperti gambar dibawah ini.
Input frame(a)                                                         Input frame(b)
Perbedaan antara dua tampilan bingkaibenda bergerak               Citra biner dari citra perbedaan. Gambar 7 : Hasil percobaan 2 frame saat ada objek bergerak
Metode  yang  diusulkan  juga  mendeteksi  gerakan  akibat  gerakan  di  udara.  Saat  udara  bergerak,  kamera tidak  berada  pada  posisi  statis  sehingga  pada  saat  tidak  ada  pergerakan  benda  maka  juga  akan menghasilkan gerakan dan menunjukkan kelemahan pada gambar keluaran biner.
Gambar 8 : Kelemahan frame difference karena gangguan udara
Keterbatasan algoritma ini terutama tercermin dalam fakta bahwa biasanya tidak mungkin mendapatkan informasi  edge  yang  lengkap  saat  target  bergerak  saat  mengekstraksi  objek  bergerak.  Jika  warna  latar belakang  mirip  dengan  warna  target,  informasi  dalam  target  bergerak  yang  terdeteksi  sering  dianggap sebagai informasi latar belakang, sehingga sulit untuk mengekstrak target secara akurat.

## V. CONLUSION
Dalam  penelitian  ini,  objek  bergerak  dideteksi  dengan  metode  deteksi  gerak,  yang  terdiri  dari  metode perbedaan  bingkai  dan  operasi  morfologi.ini  adalah  pekerjaan  awal  mempelajari  prinsip  metode perbedaan bingkai dan menyelesaikan berbagai masalah. Percobaan menunjukkan bahwa metode tersebut memiliki  kinerja  dan  efisiensi  yang  baik  namun  begitu  masih  memiliki  keterbatasan  terhadap pencahayaan dan gangguan cuaca. Peningkatan masa depan mungkin termasuk mengingatkan pengguna dengan mengirim warning secara realtime saat ada perilaku mencurigakan tertangkap kamera.

## REFERENSI
[1] Z. Zhang et al. , “Deep learning based human action recognition: A survey,” in 2017 Chinese Automation Congress (CAC) , 2017, no. 2014ggx10 3038, hal. 3780–3785, doi: 10.1109/CAC.2017.8243438.
[2] Saluky Saluky; Suhono Harso Supangkat; Fetty Fitriyanti Lubis, “Moving Image Interpretation Models to Support City Analysis,” 2018 Int. Conf. ICT Smart Soc. , 2018.
[3] H. Wei, “A block-wise frame difference method for real-time video motion detection,” no. August, hal. 1–13, 2018, doi: 10.1177/1729881418783633.
[4] C. S. Rao dan P. Darwin, “Frame Difference And Kalman Filter Techniques For Detection Of Moving Vehicles In Video Surveillance,” vol. 2, no. 6, hal. 1168–1170, 2012.
[5] Z. Wang, Y. Zhao, J. Zhang, dan Y. Guo, “Research on motion detection of video surveillance system,” Proc. - 2010 3rd Int. Congr. Image Signal Process. CISP 2010 , vol. 1, hal. 193–197, 2010, doi: 10.1109/CISP.2010.5647987.
[6] R. S. Rakibe dan B. D. Patil, “Background Subtraction Algorithm Based Human Motion Detection,” Int. J. Sci. Res. Publ. , vol. 3, no. 5, hal. 3–6, 2013.
[7] K.Kavitha;A.Tejaswini, “VIBE: Background Detection and Subtraction for Image Sequences in Video,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 5, hal. 5223–5226, 2012, doi: 10.1111/den.13249.
[8] A. A. Shafie, F. Hafiz, dan M. H. Ali, “Motion detection techniques using optical flow,” World Acad. Sci. Eng. Technol. , vol. 56, no. 8, hal. 559–561, 2009, doi: 10.5281/zenodo.1071465.
[9] S. Wei, Z. Chen, dan H. Dong, “Motion detection based on temporal difference method and optical flow field,” 2nd Int. Symp. Electron. Commer. Secur. ISECS 2009 , vol. 2, no. May, hal. 85–88, 2009, doi: 10.1109/ISECS.2009.62.
[10] K. S. Devi, N. Malmurugan, dan M. Manikandan, “Object motion detection in video frames using background frame matching,” Int. J. Comput. Trends Technol. , vol. 4, no. 6, hal. 1928–1931, 2013.
[11] N. Lu, J. Wang, Q. H. Wu, dan L. Yang, “An Improved Motion Detection Method for Real-Time Surveillance,” IAENG Int. J. Comput. Sci. , vol. 35, no. 1, hal. 1–10, 2008.
[12] L. Shang, F. You, C. Han, X. Wang, dan S. Zhao, “Optimization of Three - Frame Difference Method and Improvement of Pedestrian Detection Code Book Optimization of Three - Frame Difference Method and Improvement of Pedestrian Detection Code Book,” 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1302/2/022014.
[13] N. Singla, “Motion Detection Based on Frame Difference Method,” vol. 4, no. 15, hal. 1559–1565, 2014.