## ITEJ Desember-2020, Volume 5 Nomor 2 Page 105 -  118

## ITEJ
Information Technology Engineering Journals
eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id
A Survey on Abandoned Objects Detection from CCTV Surveillance

## Saluky Saluky
Tadris Matematika IAIN Syekh Nurjati Cirebon saluky@syekhnurjati.ac.id
Abstract - Computer Vision is an important and challenging area of research in image processing applied to analytical video. Image data comes from CCTV surveillance which is spread in public places owned by the  government,  private  sector  and  the  public.  Supervision  is  carried  out  to  monitor  anomalies  in  the surrounding  environment  such  as abandoned  objects,  crowds, theft  and  others. An  abandoned  object is one of the anomalies that is important to monitor because it can be categorized as a danger and can also prevent theft of the object left behind, therefore automatic monitoring is needed to prevent adverse events from occurring. In the last decade, a number of publications have been presented in the field of intelligent visual  surveillance  to  detect  abandoned  objects  (AOD).  In  this  paper,  we  present  a  state-of-the-art showing  the  overall  progress  of  the  detection  of  objects  that  were  abandoned  or  removed  from surveillance video in recent years. We include a brief introduction to the detection of abandoned objects with their problems and challenges. The aim of this paper is to provide a review of the literature  in the field  of  recognition  of  abandoned  objects  of  visual  surveillance  systems  with  a  general  framework  for researchers in this field.
Keywords ; Computer Vision, CCTV, Abandoned Object, AOD

## I. PENDAHULUAN
Pengenalan Aktivitas Manusia yang biasa dan tidak biasa dari Pengawasan visual adalah area penelitian aktif  pemrosesan  gambar  dan  visi  komputer  yang  melibatkan  identifikasi  aktivitas  manusia  dan kategorisasi  aktivitas  manusia  menjadi  aktivitas  normal  dan  abnormal[1].  Aktivitas  normal  atau  biasa adalah aktivitas kehidupan rutin sehari-hari yang dilakukan oleh manusia di tempat-tempat umum seperti berjalan, berlari, jogging, bertepuk tangan dan melambaikan tangan, sedangkan aktivitas abnormal adalah aktivitas yang tidak biasa atau mencurigakan yang dilakukan oleh manusia di tempat umum. seperti koper yang  ditinggalkan  untuk  serangan  eksplosif,  kerumunan  berlari,  pencurian,  perkelahian  dan  serangan,
vandalisme dan lintas batas. Aktivitas normal adalah aktivitas biasa yang tidak berbahaya bagi manusia di dunia, tetapi aktivitas abnormal dapat berbahaya bagi seluruh dunia. Di antara semua aktivitas abnormal, deteksi  objek  yang  ditinggalkan  adalah  aktivitas  penting  yang  harus  memiliki  prioritas  lebih  tinggi daripada aktivitas abnormal lainnya untuk mencegah serangan ledakan[2]. Video Surveillance menangkap gambar  dari  objek  yang  bergerak  untuk  menonton  objek  yang  ditinggalkan,  penyerangan  dan  penipuan, datang dan pergi, mencegah pencurian, serta mengelola gerakan kerumunan dan insiden[3]. Oleh karena itu, sistem pengawasan video cerdas yang efektif dan efisien sepenuhnya otomatis harus dikembangkan. Intelligent Surveillance System dapat mendeteksi objek yang tidak dicoba dalam situasi berbeda di tempat umum yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 : Ilustrasi deteksi anomaly a. Kerumunan, b. Perkelahian, c. Kecelakaan e. Peledakan, f. Benda ditinggalkan g. Kepanikan
Di bidang pengawasan visual, lebih sedikit jumlah tinjauan literatur telah disajikan untuk mengeksplorasi kemajuan  pengenalan  aktivitas  manusia.  Beberapa  makalah  telah  terdaftar  pada  Tabel  1  yang menunjukkan  kemajuan  dalam  bidang  pengenalan  aktivitas  manusia  normal  dan  abnormal.  Beberapa survei telah diusulkan di bidang pengenalan aktivitas normal dan abnormal dari pengawasan visual tetapi secara  khusus  kemajuan  di  bidang  deteksi  objek  yang  ditinggalkan  dari  pengawasan  visual  diperlukan untuk fokus. Kontribusi dari makalah ini adalah untuk menyajikan kemajuan di bidang deteksi objek yang ditinggalkan.  Peneliti  bidang  ini  dapat  memperoleh  lebih  banyak  pengetahuan  tentang  teknologi  inti seperti  ekstraksi  foreground  frame  tunggal  dan  ganda,  metode  deteksi  objek  statis  yang  berbeda, pendekatan  klasifikasi  yang  berbeda  untuk  mengklasifikasikan  objek  manusia  dan  non-manusia; pendekatan  analisis  objek  yang  berbeda  seperti  mesin  keadaan  terbatas  atau  analisis  temporal  spasial; yang  diterapkan  untuk  mengembangkan  sistem  pengawasan  visual  cerdas  untuk  mendeteksi  objek  yang ditinggalkan.

## Tabel 1 literatur review
Paper Year Ref A survey of video datasets for human action and activity recognition 2013 [4] Detection of stationary foreground objects: A survey 2016 [5] Abandoned Object Detection in Video-Surveillance: Survey and Comparison 2018 [6] Abandoned or removed object detection from visual surveillance: a review 2018 [7] Abandoned Object Detection System – A review 2018 [8]
Sisa makalah ini disusun sebagai berikut: Bagian 2 membahas masalah dan tantangan dalam deteksi objek yang ditinggalkan atau dihapus dari pengawasan visual. Tinjauan umum kemajuan dalam beberapa tahun terakhir di bidang deteksi objek yang ditinggalkan atau dihapus dibahas dalam bagian 3. Kerangka umum untuk  deteksi  objek  yang  ditinggalkan  dibahas  dalam  Bagian  4.  Bagian  5  menyajikan  langkah-langkah Evaluasi  dan  Kumpulan  Data  yang  digunakan  untuk  ditinggalkan.  atau  menghapus  deteksi  objek  dari video pengawasan. Akhirnya, bagian terakhir menyajikan kesimpulan dan pekerjaan di masa depan.

## II. MASALAH DAN TANTANGAN
Untuk mengembangkan sistem pengawasan video yang cerdas untuk pengenalan otomatis objek yang ditinggalkan; ada berbagai masalah dan tantangan yang harus diselesaikan[8].

## 1. Perubahan iluminasi
Gerakan latar depan dan deteksi objek statis rumit untuk diproses secara andal karena perubahan dinamis dalam  pemandangan  alam  seperti  perubahan  pencahayaan  bertahap  yang  disebabkan  oleh  perubahan siang-malam  dan  perubahan  pencahayaan  tiba-tiba  yang  disebabkan  oleh  perubahan  cuaca  atau menyalakan lampu di video dalam ruangan.
Berbagai efek pencahayaan telah ditunjukkan pada Gambar. 2.
Gambar 2 : Perubahan iluminasi (a)Perubahan iluminasi mendadak oleh perubahan cuaca[9]  (b) Iluminasi di malam hari karena efek cahaya[10]  (c) Efek iluminasi di siang hari[10].
2. Bayangan benda
Bayangan  mengubah  tampilan  suatu  objek,  yang  menciptakan  masalah  untuk  melacak  dan  mendeteksi objek tertentu dari video. Beberapa fitur seperti bentuk, gerakan, dan latar belakang lebih sensitif untuk bayangan. Bayangan mengubah bentuk objek yang menciptakan masalah dalam identifikasi.

## 3. Keramaian
Untuk mendeteksi objek dari area yang lebih ramai (ditunjukkan pada Gambar. 3 (d)) adalah tugas yang sangat menantang. Dalam situasi seperti itu, deteksi objek terbengkalai sangat sulit.
Gambar. 3: Keramaian berlebih  (a) Manusia oklusi parsial  (b) Objek terlantar sebagian tersembunyi dalam pot bunga  (c) Oklusi dengan objek lain  (d) Kerumunan lebih banyak  (e) Gambar buram

## 4. Oklusi objek sebagian atau penuh
Dalam  video,  terkadang,  objek  tersumbat  sebagian  atau  seluruhnya.  Ini  menciptakan  masalah  untuk mengidentifikasi objek dengan benar. Contoh oklusi parsial ditunjukkan pada Gambar. 4 (a) - (b). Secara umum, ada tiga jenis oklusi yang telah ditunjukkan pada Gambar. 4 (c) - (e).

## 5. Benda buram
Segmentasi  objek  kabur  sangat  sulit  serta  menemukan  fitur  untuk  mengidentifikasi  objek  tertentu. Gambar 3 (e) menunjukkan objek kabur dalam gambar yang sangat sulit dikenali.

## 6. Resolusi buruk
Untuk  mendeteksi  objek  latar  depan  dari  video  yang  memiliki  resolusi  buruk  adalah  tugas  yang  sangat menantang.  Identifikasi  batas  objek  menjadi  sangat  sulit  sehingga  menyebabkan  klasifikasi  objek  yang salah.

## 7. Pemrosesan real-time
Tugas yang lebih menantang adalah mengembangkan sistem cerdas yang bekerja secara real-time. Video yang  memiliki  latar  belakang  yang  kompleks  membutuhkan  lebih  banyak  waktu  untuk  memprosesnya pada  saat  ekstraksi  objek  foreground  dan  pelacakan  objek.  Pengurangan  waktu  pemrosesan  sulit  dan menantang untuk video yang kompleks.

## 8. Deteksi objek statis
Dalam  deteksi  objek  yang  ditinggalkan,  deteksi  objek  statis  adalah  tugas  yang  menantang  melalui pengurangan  latar  belakang  karena  metode  ini  hanya  mendeteksi  objek  yang  bergerak  sebagai  latar depan[11].

## 9. Situasi kontras rendah
Situasi  kontras  rendah  seperti  bagasi  hitam  dengan  latar  belakang  hitam  menciptakan  masalah  besar dalam  pengurangan  latar  belakang  yang  menyebabkan  kegagalan  sistem  pengawasan  visual  untuk mengenali objek yang ditinggalkan atau dihilangkan.

## III. DETEKSI MELALUI CCTV DENGAN KAMERA TUNGGAL
Deteksi  objek  yang  ditinggalkan  /  dicuri  sangat  sulit  dalam  kasus  area  yang  sangat  ramai,  objek  yang sepenuhnya  tersumbat,  dan  kadang-kadang  sebagian  objek  yang  terhalang  dari  kamera  statis  tunggal. Beberapa  peneliti  telah  bekerja  untuk  mendeteksi  benda  yang  ditinggalkan  atau  dicuri  dari  video surveillance untuk melindungi orang-orang dan infrastruktur publik dari peledakan bom yang dilakukan oleh  teroris.  Tidak  ada  bentuk  dan  ukuran  yang  telah  ditetapkan  dari  objek  yang  ditinggalkan  atau dihapus. Ini dapat dalam berbagai bentuk dan ukuran seperti bagasi kecil dan besar, benda tersembunyi di balik  dinding  atau  benda  lain,  dll.  Banyak  pekerjaan  telah  dilakukan  di  bidang  ini  untuk  kamera  statis tunggal. Bagian ini menyajikan kemajuan dalam bidang deteksi objek yang ditinggalkan atau dihapus atau dicuri dari kamera statis.
Pada  dekade  1990-an,  sistem  pengawasan  cerdas  telah  dikembangkan  untuk  mencegah  kegiatan berbahaya[12]. Persyaratan pengguna  menunjukkan bahwa sistem pengawasan visual yang cerdas harus dapat  memperingatkan  melalui  alarm  ketika  situasi  berbahaya  terjadi  di  tempat  umum.  Teknik pengambilan  berdasarkan  konten,  deteksi  pengambilan  video-event  dan  algoritma  pengindeksan  telah disarankan  dalam  kemudian  teknik  pengambilan  berbasis  konten  dan  sistem  pengawasan  bergabung dalam  .  Dalam  penelitian  ini,  keberadaan  objek  terbengkalai  dan  perekaman  peristiwa  video  termasuk orang  yang  meninggalkan  objek  dipertimbangkan.  Hasilnya  mampu,  tetapi  sistem  mendeteksi  bidikan peristiwa video yang terdiri dari jumlah bingkai yang tetap. Masalah ini telah diatasi dalam [13] dengan memperkenalkan  metode  baru  untuk  memperkirakan  jumlah  bingkai  yang  berisi  orang-orang  yang membawa  objek  yang  ditinggalkan  dan  pendekatan  baru  yang  telah  melapis  pengambilan  konten  video berdasarkan  peristiwa  yang  mengacu  pada  situasi  yang  berpotensi  menarik.  .  Interpretasi  peristiwa digunakan  untuk  kriteria  pengindeksan  dan  menentukan  deteksi  bidikan  peristiwa  video  baru.  Peristiwa menarik mengacu pada situasi berbahaya seperti benda yang ditinggalkan. Sistem ini memberikan tingkat keberhasilan 71% untuk mendeteksi objek yang ditinggalkan.
Kemudian,  metode  untuk  memutuskan  seseorang  membawa  bagasi  atau  tidak  telah  diusulkan dalam[14][15].  Dalam  dekade  ini,  sebagian  besar  karya  menggunakan  gambar  tingkat  intensitas  yang diusulkan  dalam  sistem  W4[16].  Akhir-akhir  ini,  beberapa  peneliti  telah  pindah  untuk  menggunakan gambar  warna  seperti  sistem  yang  diusulkan  oleh  Yang  et  al.  [17]  juga  menggunakan  informasi  warna
untuk  segmentasi  latar  belakang.  Tetapi  karya  ini  menyajikan  hasil  pada  adegan-adegan  yang  memiliki sangat sedikit orang dan orang-orang yang tidak menyendiri.
Pada  dekade  2000,  banyak  peneliti  [18][19][20]  [21]  [22]  mempresentasikan  sistem  pengawasan  video yang  cerdas  berdasarkan  teknik  pelacakan  untuk  mengenali  peristiwa  penurunan,  tetapi  pendekatan  ini tidak cocok untuk penanganan oklusi serta pelacakan objek atau manusia di lingkungan yang lebih ramai. Misalnya,  Spengler  et  al.  [23]  menggunakan  modul  pelacakan  multi-orang  Bayesian  untuk  melacak jumlah  objek  yang  berubah-ubah.  Kim  et  al.  [24]  mempekerjakan  Markov  Chain  Monte  Carlo  untuk melacak gumpalan tetapi tidak dapat membedakan antara manusia dan manusia. Lu et al.  [25] mencoba mengidentifikasi  objek  melalui  pencocokan  bentuk  dan  pelacakan  objek.  Mereka  juga  mendiskriminasi objek  sebagai  objek  yang  ditinggalkan  dan  hantu  menggunakan  metode  dalam  lukisan  yang membutuhkan  biaya  komputasi  yang  tinggi.  Lu  et  al.  [26]  menggabungkan  pelacakan  objek  bergerak berdasarkan fitur bentuk dan warna dan penyaringan berbasis Kalman; dan melakukan klasifikasi dengan menggunakan  fitur  Eigen  dan  Support  Vector  Machine.  Paket  didefinisikan  sebagai  objek  non-manusia dan  analisis  kepemilikan  paket  dilakukan  dengan  menggunakan  pengakuan  aktivitas  manusia  berbasis HMM.  Lu  et  al.  [27]  disajikan  pendekatan  berbasis  pengetahuan  untuk  mendeteksi  objek  tanpa pengawasan yang didasarkan pada akumulasi pengetahuan tentang objek non-manusia dan manusia dari pelacakan dan klasifikasi objek.
Untuk  menangani  oklusi  penuh  atau  sebagian,  pengurangan  tingkat  positif  palsu,  peningkatan  dalam tingkat deteksi objek yang ditinggalkan, dihapus atau dicuri dalam adegan ramai video kompleks; banyak peneliti  telah  mengusulkan  pendekatan  berbasis  non-pelacakan  seperti  statistik  gerak,  jumlah  campuran model  Gaussian,  metode  kekayaan  warna,  mesin  negara  terbatas,  fitur  seperti  rasio  area,  rasio  panjang, perubahan centroid dll.

## IV. ANALISIS DETEKSI BENDA YANG DITINGGALKAN
Analisis  objek  dan  pengambilan  keputusan  adalah  langkah  yang  sangat  penting  dan  menantang  bagi sistem  pengawasan  video  yang  cerdas  untuk  memutuskan  objek  yang  ditinggalkan,  dihapus,  atau  dicuri dengan  benar  dan  meningkatkan  alarm  nyata  secara  real  time  untuk  mengingatkan  keamanan  untuk penghapusan objek yang ditinggalkan yang dapat menyebabkan ekologis dan kerugian ekonomi dan juga mencegah kasus-kasus curian di tempat-tempat umum di dunia. Untuk meningkatkan tingkat positif benar dan  untuk  mengurangi  tingkat  positif  palsu,  beberapa  peneliti  terkemuka  telah  menggunakan  berbagai pendekatan  analisis  seperti-  Finite  State  Machines  (FSM)[20],  perpaduan  fitur  gradien  tinggi,  gradien rendah  dan  histogram  warna  [28],  banyak  isyarat  spasial-temporal  dan  kontekstual  untuk  mendeteksi urutan peristiwa tertentu [29], kerangka inferensi Bayesian untuk analisis peristiwa [30], penalaran tingkat tinggi untuk menyimpulkan keberadaan bagasi yang ditinggalkan, analisis temporal [19], model peristiwa probabilistik [31], aturan spasial-temporal untuk melacak kembali pemilik koper untuk mengidentifikasi koper  yang  ditinggalkan  [32],  analisis  tingkat  Wilayah  [33]  di  mana  setelah  deteksi  objek  statis,  skor foregroundness dihitung untuk setiap wilayah statis dan jika skor foregroundness ditemukan kurang dari 0,5 maka objek tidak dianggap ditinggalkan.
Tabel  3  Beberapa  pendekatan  berbasis  pelacakan  dengan  pendekatan  klasifikasi,  pendekatan  analisis, diskusi hasil dan kekurangan atau pekerjaan masa depan
Peneliti Pendekatan Klasifikasi Pendekatan Objek yang dianalisis Hasil Diskusi Nam [34] Person, abandoned and stolen vector Matching set Spatial temporal features based analysis AVSS2007 Precision-98.88% Recall-82.28 F- measure-82.64% Seseorang yang sedang duduk di bangku juga terdeteksi sebagai benda yang ditinggalkan. Orang yang duduk atau berdiri dalam posisi statis dalam jangka waktu lama menyebabkan deteksi positif palsu. Mahin [35] Area and centroids statistics data
Blob Analysis
Able to detect objects abandoned or removed in indoor environments No result on standard dataset Lin[32] back-tracing algorithm tracks the luggage owner Spatial rule and temporal rule PETS2006 P-1.0 R-1.0 AVSS2007 P- 1.0 R-1.0 Positif palsu di video malam 5 ABODA dan satu-satu positif palsu di video6 dan video 7 karena pengalihan cahaya dan 3 positif palsu di video11 karena pemandangan yang ramai. Foggia [36] Heat-map Spatial temporal information Dalam kumpulan data CAVIAR, objek yang ditinggalkan telah terdeteksi di 4 dari lima dimana seperti di i-LIDS semua objek yang ditinggalkan telah terdeteksi dalam
video AB-EASY dan AB-MEDIUM. Dalam set data CAVIAR, tas tertinggal di belakang kursi tidak terdeteksi dan dalam video i-LIDS AB-HARD, satu objek palsu terdeteksi. Chitra et al. [19] HOG & SVM Posisi benda
sama untuk waktu yang lama Tingkat deteksi dengan oklusi tinggi- 80%, oklusi sedang −90,3% dan video oklusi rendah-91,2% –
Pavitrdevi et al.[37] SVM
Pengelompokan berbasis matriks kedekatan digunakan untuk mengidentifikasi perilaku – – Lin et al [38] Pixel-based finite state machine Spatial temporal rule AVSS2007- Precision-1.0 Recall- 1.0 Pelacakan yang andal dapat dicapai untuk identifikasi bagasi kiri yang lebih baik dengan mengintegrasikan detektor pejalan kaki berbasis tampilan ke dalam kerangka kerja jendela pencarian ruang-waktu

## V. EVALUASI DAN DATASET

## A. Evaluasi
Evaluasi  kinerja  Pengawasan  Visual  Cerdas  untuk  deteksi  objek  yang  ditinggalkan  atau  dihapus  secara real-time adalah salah satu tugas utama untuk memvalidasi kebenaran dan kekokohan. Evaluasi berbagai sistem deteksi objek yang ditinggalkan atau dihilangkan telah dilakukan dengan dua cara; pertama secara kualitatif  dan  kedua secara  kuantitatif.  Pendekatan  evaluasi  kualitatif  dilakukan  pada interpretasi  visual, dengan  melihat  hasil  gambar  yang  diproses  oleh  suatu  algoritma.  Ini  terdiri  dari  beberapa  masalah  dan tantangan  penanganan  algoritma.  Penghapusan  suara,  penghilangan  bayangan,  penanganan  iluminasi, penanganan resolusi buruk, penanganan oklusi sebagian atau penuh, dll. Meningkatkan kinerja kualitatif sistem  pengawasan  visual.  Di  sisi  lain,  kemajuan  kuantitatif  membutuhkan  perbandingan  numerik  hasil yang dihitung dengan data kebenaran dasar. Karena perlunya komputasi data kebenaran tanah yang valid, evaluasi kuantitatif dari sistem pengawasan visual cerdas sangat menantang.
Ada sejumlah metrik yang diusulkan dalam literatur untuk secara kuantitatif mengevaluasi kinerja sistem pengawasan visual cerdas yang telah dibahas di bawah ini.

## 1. Akurasi pengakuan
Sebagian  besar  pekerjaan  penelitian  dalam  deteksi  objek  yang  ditinggalkan  atau  dihapus  menggunakan akurasi untuk pengukuran evaluasi. Ini didefinisikan sebagai berikut:
Akurasi(%)= ( ) (1)
Tingkat alarm palsu menentukan sejauh mana objek yang terdeteksi salah (FP) mendominasi objek nyata (TP)
False Alarm rate = ( ) (2)
Benar-benar  positif  (TP)  mewakili  objek  yang  ditinggalkan  atau  dihapus  diklasifikasikan  sebagai ditinggalkan  atau  dihapus  oleh  pengklasifikasi;  false  negative  (FN)  mewakili  deteksi  yang  terlewatkan; false  positive  (FP)  sesuai  dengan  klasifikasi  objek  yang  tidak  ditinggalkan  sebagai  obyek  yang ditinggalkan dan negative true (TN) adalah singkatan dari objek yang ditinggalkan yang diklasifikasikan sebagai obyek yang tidak ditinggalkan.

## 2. Recall, Precision, F-measure
Beberapa  peneliti  telah  menggunakan  semua  parameter  ini  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  deteksi objek  yang  ditinggalkan  atau  dihilangkan  di  mana  Presisi  mewakili  persentase  alarm  sebenarnya  dan recall mewakili persentase kejadian yang terdeteksi.
Recall(%)= ( ) (3)
Presisi(%)= ( ) (4) F-Meusure(%)= ( ) (5)

## 3. Frame per detik (fps)
Sistem  Pengawasan  Video  Cerdas  Real-Time  harus  memiliki  kecepatan  eksekusi  yang  baik  untuk memproses  frame  video.  Beberapa  peneliti  [23,  70,  92]  telah  menghitung  kecepatan  eksekusi  sistem mereka untuk memutuskan apakah sistem akan bekerja secara real-time atau tidak.

## 4. Kurva ROC
Dalam statistik atau pembelajaran mesin, kurva karakteristik operasi penerima (ROC) adalah plot grafis yang mengungkapkan kinerja dari classifier biner. Kurva ini digambar dengan memplotkan tingkat positif benar terhadap tingkat positif palsu di berbagai pengaturan ambang batas. Banyak peneliti menggunakan analisis ROC tentang kinerja berbagai parameter.

## B. Datasets
Kumpulan  data  adalah  salah  satu  komponen  terpenting  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  apa  pun. Mengevaluasi algoritma yang diusulkan terhadap dataset standar adalah salah satu tugas yang menantang dalam  sistem  pengawasan  visual.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir  beberapa  set  data  standar  tersedia  di bidang deteksi objek yang ditinggalkan.

## 1. Dataset PETS 2006
Untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  pengawasan  visual  untuk  mendeteksi  objek  yang  ditinggalkan  atau dihapus;  diperlukan  dataset  standar.  Oleh  karena  itu,  dataset  PETS  2006  ditangkap  oleh  empat  kamera yang  memiliki  tujuh  skenario  berbeda  termasuk  objek  kecil  ke  objek  besar  seperti  manusia  dengan tampilan  kompleksitas  rendah  hingga  tampilan  kompleksitas  tinggi.  Dataset  ini  terdiri  dari  banyak sekuens video adegan nyata yang ditangkap dengan kerumunan, efek pencahayaan, dan bagasi tersisa. Itu dapat diunduh dari (http://www.cvg.rdg.ac.uk/ PETS2006 / data.html).

## 2. Dataset PETS 2007
Dataset  PETS  2007  dirancang  untuk  menguji loitering,  pencurian,  dan deteksi  objek  yang  ditinggalkan. Ada 8 urutan video yang diambil oleh empat kamera dari sudut pandang yang berbeda. Dua urutan video terakhir  S7 dan  S8  ditangkap  untuk  mendeteksi  objek  yang  ditinggalkan  atau  dihapus.  Urutan  video  ini penuh  dengan  iluminasi  buruk  dan  lebih  banyak  efek  pencahayaan.  Itu  dapat  diunduh  dari  (http:  // www.cvg.rdg .ac.uk / PETS2007 / data.html).

## 3. Deteksi Koper yang diabaikan oleh I-LIDS
i-LIDS  adalah  Imagery  Library  untuk  Sistem  Deteksi  Cerdas.  Dataset  ini  terdiri  dari  tas  tanpa pengawasan  di  platform  stasiun  bawah  tanah.  Ada  tiga  video  yang  telah  dikategorikan  berdasarkan kompleksitas adegan. Itu dapat diunduh dari (http://www.eecs.qmul.ac.uk/andrea / avss2007 v.html).

## 4. Visor
Video Surveillance Online Repository menyediakan video untuk tindakan manusia yang berbeda seperti objek yang ditinggalkan, air minum, melompat, duduk, dll. Sembilan video dari objek yang ditinggalkan tersedia dari empat puluh video aksi manusia yang berbeda.

## 5. Candela
Dataset  ini  terdiri  dari  16  contoh  objek  terbengkalai  yang  ditangkap  di  dalam  lobi  gedung.  Video berdurasi sekitar 30 detik dengan resolusi 352 × 288. Dataset ini sangat sederhana dengan resolusi rendah dan  ukuran  objek  yang  kecil  memberikan  tantangan  untuk  segmentasi  latar  depan.  Ini  terdiri  dari  dua skenario yang berbeda - pertama adalah objek terbengkalai dan kedua adalah persimpangan jalan. Dalam skenario  pertama,  deteksi  objek  terbengkalai  dapat  dilakukan  selama  periode  waktu  tertentu.  Durasi waktu  disesuaikan.  Dalam  beberapa  jenis  adegan,  objek  diam  harus  dideteksi.  Di  tempat  parkir,  objek yang  diam  bisa  berupa  mobil  yang  diparkir  atau  koper  kiri.  Itu  dapat  diunduh  dari  (http:  // www.multitel.be/va/ candela / abandon.html).

## 6. Cvsg
Urutan  video  dari  dataset  ini  telah  direkam  menggunakan  teknik  berbasis  chroma  untuk  mengekstrak topeng  latar  depan  dengan  cara  sederhana.  Lalu,  topeng  ini  tersusun  dengan  latar  belakang  berbeda. Urutan  video  ini  memiliki  berbagai  tingkat  kesulitan  dalam  hal  kompleksitas  segmentasi  latar  depan. Sekuens  video  juga  berisi  objek  yang  ditinggalkan  dan  dihapus  dalam  adegan.  Ini  dapat  diunduh  dari (http://www.vpu.eps.uam.es/ CVSG /).

## 7. Cantata
Dataset  ini  terdiri  dari  total  31  urutan  2  menit  telah  direkam  dengan  dua  kamera.  Beberapa  video menyertakan  sejumlah  orang  yang  meninggalkan  benda-benda  terlantar  di  tempat  kejadian  dan  video lainnya  termasuk  orang-orang  menghapus  benda  yang  sama  dari  tempat  kejadian.  Video  berada  pada resolusi PAL standar dan MPEG terkompresi. Itu dapat diunduh dari (http: // www.multitel.be/va/ cantata / LeftObject /).

## 8. Kaviar
Dataset CAVIAR terdiri dari sejumlah klip video yang merekam berbagai aktivitas seperti pejalan kaki di jalur  yang  berbeda,  meninggalkan  tas,  berkelahi,  dll.  Dapat  diunduh  dari  (http:  //  www.multitel.be/va/ cantata / LeftObject /).

## 9. Aboda
ABODA  adalah  singkatan  dari  Dataset  Obyek  Terbengkalai  yang  telah  dirancang  untuk  evaluasi keandalan.  Dataset  ini  terdiri  dari  11  urutan  video  termasuk  berbagai  skenario  aplikasi  nyata  yang menantang  untuk  deteksi  objek  yang  ditinggalkan.  Adegan  video  mencakup  perubahan  kondisi
pencahayaan,  pemandangan  ramai,  deteksi  malam  hari,  serta  lingkungan  dalam  dan  luar  ruangan.  Itu dapat diunduh dari (http://imp.iis.sinica.edu.tw/ABODA /index.html).

## 10. Vdao
VDAO  mengacu  pada  Basis  Data  Video  objek  yang  ditinggalkan  di  Lingkungan  Industri  yang berantakan.  Basis  data  ini  terdiri  dari  video  untuk  objek  tunggal,  objek  tunggal  dengan  pencahayaan ekstra, banyak objek, dan beberapa objek dengan pencahayaan banyak.

## VI. KESIMPULAN
Dalam  ulasan  ini,  kita  telah  membahas  berbagai  teknik  inti  yang  terkait  dengan  deteksi  objek  yang ditinggalkan atau dihapus yaitu segmentasi foreground, pelacakan dan non-pelacakan berbasis, ekstraksi fitur,  klasifikasi  dan  analisis.  Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  banyak  peneliti  mempresentasikan pendekatan baru dengan menghilangkan kebisingan, menghilangkan bayangan, penanganan pencahayaan, dan metode penanganan oklusi untuk meningkatkan akurasi deteksi dan untuk mengurangi tingkat positif palsu. Banyak peneliti telah bekerja untuk sistem pengawasan visual berbasis waktu nyata dan beberapa dari mereka mencapai kecepatan pemrosesan sangat dekat dengan waktu nyata untuk video kompleksitas rendah dan menengah sementara kecepatan pemrosesan frame video yang sangat kompleks tidak sebagus yang  disyaratkan.  Tetapi,  tidak  ada  sistem  seperti  itu  yang  telah  dikembangkan  dengan  akurasi  deteksi 100% dan tingkat deteksi palsu 0% untuk semua jenis video yang berlatar belakang kompleks.
Deteksi  objek  yang  ditinggalkan  atau  dihapus  dari  kamera  statis  tunggal:  Sebagian  besar  karya  telah diusulkan  untuk  deteksi  objek  yang  ditinggalkan  dari  video  pengawasan  yang  ditangkap  oleh  kamera statis.  Beberapa  karya  mendeteksi  manusia  statis  sebagai  objek  yang  ditinggalkan.  Untuk  mengatasi masalah  seperti  itu,  pemilik  objek  statis  harus  diidentifikasi  dan  sistem  harus  memeriksa  keberadaan pemilik di area yang diamati, jika pemilik tidak terlihat di area untuk waktu yang lama maka alarm harus dinaikkan. Untuk mengatasi masalah penghapusan objek, wajah orang yang mengambil objek statis, harus cocok dengan pemiliknya jika tidak alarm harus dinaikkan untuk mengingatkan keamanan. Pekerjaan di masa depan juga dapat menyelesaikan situasi kontras rendah mis. Masalah warna yang sama seperti tas hitam  dan  latar  belakang  hitam  yang  menyebabkan  deteksi  tidak  terdeteksi.  Perbaikan  di  masa  depan mungkin  merupakan  integrasi  isyarat  kedalaman  dan  intensitas  dalam  bentuk  agregasi  3D  bukti  dan analisis  oklusi  terperinci.  Fitur  spasial-temporal  dapat  diperluas  ke  ruang  3  dimensi  untuk  peningkatan metode  deteksi  objek  yang  ditinggalkan  untuk  berbagai  lingkungan  kompleks.  Pekerjaan  masa  depan berbasis  thresholding  dapat  meningkatkan  kinerja  sistem  pengawasan  dengan  menggunakan  pendekatan thresholding adaptif.

## REFERENSI
[1] V. Gouaillier, “Intelligent Video Surveillance : Promises and Challenges Technological and Commercial Intelligence Report,” Technopole , no. March, 2009.
[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] S. S. Processing, “A framework for suspicious object detection from surveillance video,” Rajesh Kumar Tripathi ; Anand Singh Jalal , vol. 1, no. 3, hal. 251–266, 2014.
[4] J. M. Chaquet, E. J. Carmona, dan A. Fernández-Caballero, “A survey of video datasets for human action and activity recognition,” Comput. Vis. Image Underst. , vol. 117, no. 6, hal. 633–659, 2013, doi: 10.1016/j.cviu.2013.01.013.
[5] C. Cuevas, R. Martínez, dan N. García, “Detection of stationary foreground objects : A survey,” Comput. Vis. Image Underst. , vol. 152, hal. 41–57, 2016, doi: 10.1016/j.cviu.2016.07.001.
[6] E. Luna, J. Carlos, S. Miguel, D. Ortego, dan J. M. Martínez, “Abandoned Object Detection in Video-Surveillance : Survey and Comparison,” 2018, doi: 10.3390/s18124290.
[7] R. K. Tripathi, A. S. Jalal, dan S. C. Agrawal, “Abandoned or removed object detection from visual surveillance : a review,” Multimed. Tools Appl. , hal. 7585–7620, 2018.
[8] V. Savaliya dan P. Thakar, “Abandoned Object Detection System – A review,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 05, no. 10, hal. 1668–1677, 2018.
[9] “Pets 2001 benchmark data, (2001).,” 2001. [Daring]. Tersedia pada: http://www.cvg.rdg.ac.uk/PETS2001/.
[10] “Pets 2007 benchmark data (2007).,” 2007. [Daring]. Tersedia pada: http://www.cvg.rdg.ac.uk/PETS2006/data.html.
[11] S. Saluky, “Moving Object Detection on CCTV Surveillance Using the Frame Difference Method,” Inf. Technol. Eng. Journals , vol. 4, hal. 114–122, 2019.
[12] K. Sajith dan K. N. R. Nair, “Abandoned or Removed Objects Detection from Surveillence Video using Codebook,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 2, 2013.
[13] G. L. Foresti, S. Member, L. Marcenaro, C. S. Regazzoni, dan S. Member, “Automatic Detection and Indexing of Video-Event Shots for Surveillance Applications,” IEEE Trans. Multimed. , vol. 4, no. 4, hal. 459–471, 2002, doi: 10.1109/TMM.2002.802024.
[14] R. Cutler, D. Harwood, dan L. S. Davis, “Backpack : Detection of People Carrying Objects Using Silhouettes,” Comput. Vis. Image Underst. 81, vol. 397, hal. 385–397, 2001, doi: 10.1006/cviu.2000.0893.
[15] O. Javed dan M. Shah, “Tracking and Object Classification for Automated Surveillance,” Eur. Conf. Comput. Vis. , hal. 343–344, 2002.
[16] I. Haritaoglu; D. Harwood; L.S. Davis, “W/sup 4/: real-time surveillance of people and their activities,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , 2000.
[17] Tao Yang; Quan Pan; S.Z. Li; Jing Li, “Multiple layer based background maintenance in complex
environment,” Third Int. Conf. Image Graph. , 2004.
[18] N. Bird et al. , “Real Time , Online Detection of Abandoned Objects in Public Areas,” Proc. 2006 IEEE Int. Conf. Robot. Autom. 2006. ICRA 2006. , no. May, hal. 3775–3780, 2006, doi: 10.1109/ROBOT.2006.1642279.
[19] M. Chitra, M. K. Geetha;, dan L.Menaka, “Occlusion and Abandoned Object Detection for Surveillance Applications,” Int. J. Comput. Appl. Technol. Res. , vol. 2, no. 6, hal. 708–713, 2013.
[20] C. Chuang, J. Hsieh, L. Tsai, S. Chen, dan K. Fan, “Carried Object Detection Using Ratio Histogram and its Application to Suspicious Event Analysis,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. , vol. 19, no. 6, hal. 911–916, 2009, doi: 10.1109/TCSVT.2009.2017415.
[21] H. Evangelio dan T. Sikora, “Static Object Detection Based on a Dual Background Model and a Finite-State Machine´,” Eurasip J. Image Video Process. , vol. 2011, 2011, doi: 10.1155/2011/858502.
[22] Q. Fan, “Relative Attributes For Large-scale Abandoned Object Detection,” 2013, doi: 10.1109/ICCV.2013.340.
[23] M. Spengler dan B. Schiele, “Automatic Detection and Tracking of Abandoned Objects.”
[24] K. Smith, P. Quelhas, dan D. Gatica-perez, “Detecting Abandoned Luggage Items in a Public Space,” IEEE Perform. Eval. Track. Surveilance Work. , 2006.
[25] S. Lu, J. Zhang, dan D. Feng, “An Efficient Method for Detecting Ghost and Left Objects in Surveillance Video Department of Electronic & Information Engineering , Hong Kong Polytechnic University,” hal. 540–545, 2007.
[26] S. Lu, J. Zhang, dan D. Dagan, “Detecting unattended packages through human activity recognition and object association,” Pattern Recognit. , vol. 40, hal. 2173–2184, 2007, doi: 10.1016/j.patcog.2006.12.013.
[27] S. Lu, J. Zhang, D. Feng, dan N. Ict, “A Knowledge-based Approach for Detecting Unattended Packages in Surveillance Video Eigen-,” 2006.
[28] J. Carlos, S. Miguel, dan J. M. Martínez, “Robust unattended and stolen object detection by fusing simple algorithms,” IEEE Fifth Int. Conf. Adv. Video Signal Based Surveill. Robust , hal. 18–25, 2008, doi: 10.1109/AVSS.2008.16.
[29] M. Bhargava, C. C. M. S. Ryoo, dan J. K. Aggarwal, “Detection of object abandonment using temporal logic,” Mach. Vis. Appl. , hal. 271–281, 2009.
[30] R. Singh, S. Vishwakarma, A. Agrawal, dan M. D. Tiwari, “UNUSUAL ACTIVITY DETECTION FOR VIDEO SURVEILLANCE,” 2010.
[31] H. Liao, J. Chang, dan L. Chen, “IEEE Fifth International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance A Localized Approach to Abandoned Luggage Detection with Foreground-Mask Sampling,” 2008 IEEE Fifth Int. Conf. Adv. Video Signal Based Surveill. , hal. 132–139, 2008, doi: 10.1109/AVSS.2008.9.
[32] K. Lin, S. Chen, C. Chen, D. Lin, S. Member, dan Y. Hung, “Abandoned Object Detection via Temporal Consistency Modeling and Back-Tracing Verification for Visual Surveillance,” IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. , vol. 10, no. 7, hal. 1359–1370, 2015.
[33] A. F. Otoom, H. Gunes, dan M. Piccardi, “FEATURE EXTRACTION TECHNIQUES FOR ABANDONED OBJECT CLASSIFICATION IN VIDEO SURVEILLANCE,” hal. 6–8, 2008.
[34] Y. Nam, “Real-time abandoned and stolen object detection based on spatio-temporal features in crowded scenes,” Multimed. Tools Appl. , hal. 7003–7028, 2016, doi: 10.1007/s11042-015-2625-2.
[35] F. S. Mahin, N. Islam, G. Schaefer, dan A. R. Ahad, “A Simple Approach for Abandoned Object Detection,” hal. 427–431, 2007.
[36] P. Foggia, A. Greco, A. Saggese, M. Vento, dan I. Fellow, “A Method for Detecting Long Term Left Baggage based on Heat Map A method for detecting long term left baggage based on heat map,” no. March, 2015, doi: 10.5220/0005306803850391.
[37] J. Pan;, Q. Fan;, dan S. Pankanti, “ROBUST ABANDONED OBJECT DETECTION USING REGION-LEVEL ANALYSIS,” 2011 18th IEEE Int. Conf. Image Process. , hal. 3597–3600, 2011, doi: 10.1109/ICIP.2011.6116495.
[38] K. Lin, S. Chen, C. Chen, D. Lin, dan Y. Hung, “Left-Luggage Detection from Finite-State- Machine Analysis in Static-Camera Videos,” 2014 22nd Int. Conf. Pattern Recognit. , hal. 4600– 4605, 2014, doi: 10.1109/ICPR.2014.787.