## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 14
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Perancangan Data Pipeline Computer Vision untuk

## Mendukung Pelatihan Agen Otonom dalam Mengenali
Rambu Lalu Lintas
Mellia Liyanthy 1
1 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pasundan, Bandung, Indonesia Email: 1 liyanthy@unpas.ac.id

## Abstrak
Kendaraan otonom merupakan alat transportasi yang dibangun dari sensor yang dipasang  dengan  perangkat  komputasi  tertentu,  kemudian  diproses  oleh algoritma yang akan mengeluarkan kontrol untuk menggantikan manusia dalam mengemudi kendaraan secara otomatis. Data pipeline computer vison merupakan salah satu hal yang diperlukan untuk mendukung agen cerdas dalam mengenali rambu-rambu lalu lintas, sehingga agen mampu memproses dan menganalisa data image yang mampu membantu pengemudi menghindari sejumlah besar potensi bahaya dan meningkatkan pengalaman berkendara. Tahapan perancangan Traffic Sign  Recognition (TSR)  untuk  mendukung  pelatihan  agen  otonom  dalam mengenali rambu lalu lintas dimulai dengan membuat Dataset Rambu Lalu Lintas Indonesia  (DSRLI), pre-processing ,  kemudian  melakukan  Traffic  Sign  Detection (TSD)  dan  TSR  dan  akhirnya  melakukan  aksi  berdasarkan  informasi  yang dikumpulkan. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan berupa pendekatan baru untuk  mempercepat  proses  deteksi  rambu  lalu  lintas  yang  diusulkan  berupa complete data pipeline untuk TSR, termasuk deteksi dan pengenalan tanda yang dijelaskan, serta data set baru yang spesifik untuk lalu lintas di Indonesia.
Keywords : Kendaraan otonom, Pipeline Computer Vision , Traffic-Sign Recognition

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa  tahun  terakhir,  banyak  metode  untuk Traffic  Sign  Detection (TSD)  dan Traffic  Sign  Recognition (TSR)  berdasarkan  teknik Computer Vision yang telah diusulkan. Karena rambu jalan memiliki warna standar, beberapa  pendekatan  didasarkan  pada  segmentasi  warna  untuk menemukan rambu  pada gambar input [1]. Pendekatan sliding windows yang diusulkan, sebagian besar mengandalkan penggunaan Histogram of Oriented  Gradients (HOG), Integral  Channel  Features (ICF)  dan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
modifikasinya untuk mengekstrak fitur visual diskriminatif dari gambar. Metode ini bertujuan menggabungkan kecepatan teknik segmentasi warna dengan keakuratan pendekatan sliding windows, khususnya HOG [2].
Data pipeline computer vision merupakan data flows yang dimulai dengan pengumpulan data hingga penyimpanannya, kemudian data tersebut akan digunakan untuk melatih agen cerdas dalam konsep Artificial Intelligent (AI) dan  menimplementasikannya [3]. Idealnya pipeline computer vision merupakan pengaturan teknis yang menghubungkan penyimpanan data ke berbagai data preparation dan peralatnya, kemudian terhubung melalui API dari model pembelajaran agen dari produk yang akan dibangun [4].
Usaha  untuk  mencapai  kendaraan Ego  Vehicle (EV)  yang  mampu  untuk mengambil keputusan tepat terkait aman dan nyaman tersebut bukanlah masalah yang sederhana. Skenario pada lalu lintas urban sangat kompleks disebabkan oleh perilaku objek lalu lintas lain yang dinamis. Data pipeline computer vision dapat digunakan untuk mendukung tahap pembelajaran EV  untuk  mengenali  rambu  sehingga  dapat  bertindak  sesuai  dengan aturan lalu lintas yang berlaku [5-6].
Berdasarkan  penjelasan  di  atas  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat  perancangan Data  pipeline  computer  vision untuk  membantu pelatihan agen otonom untuk dapat mematuhi rambu-rambu lalu lintas. Kontribusi  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  adalah  (i)  Sebuah pendekatan  baru  untuk  mempercepat  proses  deteksi  rambu  lalu  lintas yang  diusulkan.  (ii)  Sebuah complete  pipeline ,  termasuk  deteksi  dan pengenalan tanda yang dijelaskan. (iii) Data set baru yang spesifik untuk lalu lintas di Indonesia.

## 2. METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  perancangan Data  pipeline computer vision untuk membantu pelatihan agen otonom diawali dengan pengumpulan data rambu-rambu lalu lintas untuk menghasilkan Dataset yang  akan  digunakan  oleh  agen  otonom  tersebut,  kemudian  dilakukan analisis data untuk mengelompokkan data training dan testing yang akan digunakan  baik  pada subset deteksi  maupun  subset  klasifikasi,  tahap terakhir  melakukan  perancangan data  pipeline  computer  vision untuk pengenalan rambu lalu lintas tersebut.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan untuk membuat Dataset Rambu Lalu Lintas Indonesia (DSRLI) yang akan digunakan sebagai data training dan testing . Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  pencarian  gambar rambu-rambu  lalu  lintas  dari  berbagai  sumber website ,  kemudian melengkapi  rambu-rambu  lalu  lintas  yang  belum  ada  dengan  cara mengcapture  rambu-rambu  lalu  lintas  yang  ada  di  jalan  raya  yang dihasilkan  sebagian  dari  video  HD  (ukuran  bingkai  1280×720  yang direkam pada 10 fps) yang diambil  menggunakan kamera dan berbagai smartphone .  Seperti  yang  disarankan  oleh  penelitian  terdahulu,  pada penelitian  ini Dataset yang  dibuat  sudah  meningkatkan  keragamannya dengan menambahkan gambar yang diambil pada malam hari dan saat ada kabut  (lihat  Gambar  1),  sehingga  dapat  meningkatkan  keberadaan false positive .

## Gambar 1. Contoh Gambar yang Ada pada DSRLI

## 2.2. Analisis Data
DSRLI yang dibuat, awalnya dihasilkan dari 43.289 gambar yang diambil dari lebih dari 14 jam video yang direkam di berbagai tempat di Bandung. Gambar  kemudian  diambil  sampelnya  untuk  memenuhi  persyaratan. Semua  gambar  dalam  kumpulan  data  dikelompokkan  ke  dalam  kelas. Secara  khusus,  gambar  pelatihan  untuk  deteksi  dan  klasifikasi  diatur dalam  folder,  di  mana  setiap  folder  mewakili  superclass  atau  sub-class tunggal. Gambar beranotasi tersedia untuk pengujian dan file teks dengan informasi dan anotasi yang lebih akurat.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 2.3. Perancangan
Perancangan Data  pipeline  computer  vision dilakukan  dengan mengkombinasikan  langkah-langkah  perancangan data  pipeline pada pendekatan Computer Vision dengan pendekatan pada Machine Learning . Pertama  melakukan  pre-processing  terhadap  data  input  berupa  image atau video, kemudian dilakukan feature extraction untuk mendefinisikan sebuah  objek  berupa  informasi  bentuk  dan  warna  sehingga  dapat mengidentifikasikan  rambu  lalu  lintas  berdasarkan  informasi  tersebut, selanjutnya melakukan Traffic Sign Detection (TSD) dan langkah terakhir melakuka  Traffic  Sign  Recognition  (TSR)untuk  memprediksi  class  dari rambu  lalu  lintas    tersebut  dengan  menggunakan  algoritma  yang dihasilkan untuk pelatihan agen cerdasnya [7-9].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  perancangan Data  Pipeline  Computer  Vision yang  diusulkan ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Data pipeline computer vision yang diusulkan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pada  awalnya,  dilakukan  tahap pre - processing untuk  membuat  Dataset yang  terbagi  menjadi  data training dan testing .  Segmen  dari  gambar masukan yang memiliki atribut warna yang mirip dengan model rambu jalan yang dipilih dan membuat rangkaian awal Regions of Interest (ROI). Kemudian, fitur diekstraksi dari setiap ROI dan direpresentasikan sebagai deskriptor Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG).  Setelah  itu,  proses deteksi multi-scale ,  berdasarkan  model Support  Vector  Machine (SVM) yang  sudah  dilatih.  Informasi  tentang  posisi  dan  ukuran  setiap kemungkinan  tanda  disimpan  untuk  digunakan  pada  tahap  selanjutnya. Pada  saat  yang  sama,  setiap  deteksi  diteruskan  ke  modul  pengenalan berbasis Convolutional Neural Network (CNN).
3.1. Pre-Processing
Tahapan pre-processing meliputi:
1) Standardize  images untuk  mengatasi  salah  satu  kendala  penting yang ada di beberapa algoritma pembelajaran mesin, seperti CNN,
yaitu  kebutuhan  untuk  mengubah  ukuran  gambar  dalam kumpulan  data  ke  dimensi  terpadu.  Gambar  harus  diproses sebelumnya  dan  diskalakan  agar  memiliki  lebar  dan  tinggi  yang identik  sebelum  dimasukkan  ke  algoritma  pembelajaran.  Semua gambar sampel ukurannya distandarkan menjadi 28x28.
2) Data  augmentation merupakan  teknik pre-processing umum lainnya  yang  melibatkan  penambahan  kumpulan  data  yang  ada dengan versi gambar yang masih mengandung noise . Penskalaan, rotasi,  dan  transformasi affine lainnya  dilakukan  untuk memperbesar kumpulan data dan mengekspos ke berbagai variasi gambar.  Ini  membuatnya  lebih  mungkin  bahwa  model  tersebut mengenali objek ketika mereka muncul dalam bentuk apa pun.
3) Data  Split  merupakan  tahap  akhir  pada  pre-processing  untuk membagi  dataset  menjadi  data training dan testing .  DSRLI  yang dibuat terdiri dari 1.416 gambar untuk pelatihan dan 471 untuk pengujian untuk subset deteksi, sedangkan subset klasifikasi berisi 8.048 sampel untuk pelatihan dan 1.206 untuk pengujian.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.2. Feature Extraction
Feature Extraction merupakan tahap untu pengambilan ciri/ feature dari suatu  objek  yang  mencirikan  rambu  lalu  lintas  tertentu,  yang  nantinya nilai yang didapatkan akan dianalisis untuk proses selanjutnya. Feature yang diguakan meliputi warna dan bentuk dari rambu lalu lintas tersebut.

## 3.3. Traffic Sign Detection (TSD)
TSD yang dirancang menggunakan kombinasi metode berbasis warna dan bentuk  untuk  mendeteksi  rambu  lalu  lintas.  Metode  berbasis  bentuk mencakup  operasi  normalisasi  selain  pemrosesan  gambar  multi-  scale, untuk  menangani  kompleksitas  yang  disajikan  dalam  gambaar  jalanan pada umumnya. Karena piksel dari rambu lalu lintas biasanya mewakili persentase kecil dari semua piksel dalam input image, untuk mengurangi ruang  pencarian  awal.  Kemudian  diasumsikan  bahwa  rambu  lalu  lintas memiliki  saturasi  dan  warna  cerah  yang  berbeda  dengan  lingkungan sekitar, agar mudah dikenali oleh pengemudi. Asumsi ini membantu dalam menentukan cakupan  gambar  dengan menggunakan  detection  windows yang  hanya  melingkupi  sebagian  kecil  dari  patch  yang  diekstraksi  dari gambar aslinya.
Ekstraksi  ROI  dilakukan  dengan  memanfaatkan  ruang  warna  Improved Hue,  Saturation,  dan  Luminance  (IHSL),  yang  berguna  untuk memperhitungkan  perubahan  pencahayaan  karena  komponen  kromatik dan akromatik tidak bergantung pada IHSL. Gambar asli diubah dari RGB ke  IHSL  dengan  menerapkan  operasi  thresholding  yang  ada  pada Persamaan (1).
(1)
di mana IHSL(x, y) adalah nilai color space IHSL untuk piksel pada posisi (x,y),  yang  memiliki  nilai  I R ,  I G ,  dan  I B dari  RGB.  Fungsi  F ihsl (.) merepresentasikan  konversi  biasa  RGB colorspace →  IHSL colorspace .  Perlu diketahui  bahwa  piksel  RGB  dengan  persentase  hijau  yang  cukup  besar (misalnya, mewakili vegetasi) dibuang. Ambang batas ζ dan γ memainkan peran  penting  dalam memfilter  piksel  lebih  lanjut  (misalnya milik  jalan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
dan langit), sehingga mengurangi waktu komputasi untuk konversi IHSL dan langkah deteksi berikutnya.
Gambar 3. Histogram dari Tiga Kondisi Jalan yang Berbeda
Nilai  untuk  ζ  dan  γ  diatur  berdasarkan  kondisi  pencahayaan  dalam gambar,  distribusi  warna  yang  diwakili  oleh  histogram  RGB  digunakan untuk mendeteksi kondisi pencahayaan (lihat Gambar 3). Setiap histogram RGB  dibagi  menjadi  tiga  area  yang  sama.  Pembagian  ini  membantu menentukan  di  mana  informasi  warna  diringkas  dan  menemukan  nilai puncak di setiap histogramnya. Pada kondisi siang hari, sebaran informasi warna  terletak  di  bagian  kanan  histogram,  dengan  nilai  puncak  di  sisi paling kanan. Kondisi malam hari memiliki jumlah piksel yang lebih tinggi, yang terletak di area kiri, sedangkan dalam kondisi berkabut jumlah piksel yang lebih besar tersebar di area tengah dan kanan. Secara lebih formal, distribusi  warna  pada  setiap  area  histogram  dihitung  menggunakan Persamaan (2).
(2)
di mana ε n mewakili distribusi setiap saluran warna RGB pada salah satu dari tiga area (n ∈ {1,2,3}), H(i) adalah jumlah piksel dengan nilai warna i ∈ [0, 255], dan α diatur ke 0,3 ∗ maks ( H (i)), ∀ i . ε n maksimum digunakan untuk mendeteksi kondisi pencahayaan pemandangan dan menyesuaikan nilai γ dan ζ.
Citra biner akhir dihitung dengan menerapkan pendekatan (1), di mana metode Normalized  Hue-Saturation (NHS)  dan  langkah-langkah  pasca-

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
pemrosesan digunakan untuk menemukan piksel potensial milik rambu- rambu  jalan.  Operator  morfologi  erosion  dan  dilation  diterapkan  pada citra biner untuk penghilangan noise. Piksel yang tersisa dikelompokkan ke  dalam  kontur,  yang  kemudian  difilter  menurut  ukurannya.  Kotak pembatas dari setiap kontur yang diekstraksi dihitung dan dikelompokkan ke dalam kelas spasial sesuai dengan jarak dan setiap kotak pembatas yang tumpang tindih. Prosedur ini berguna untuk menangani rambu jalan yang partially  occluded,  dengan  banyak  warna,  atau  rusak.  Gambar  4 menunjukkan  segmentasi  warna  bersama  dengan  prosedur  ekstraksi kontur yang mengarah ke ekstraksi patch (disorot pada baris terakhir dari gambar).
Gambar  asli  ada  di  baris  pertama.  Baris  kedua  menunjukkan  hasil  RGB thresholding ,  sedangkan  baris  ketiga  berisi  ekstraksi  kontur.  Di  kolom pertama nilai digunakan ζ = 15 dan γ = 25, di kolom kedua ζ = 40 dan γ = 25 dan di kolom ketiga ζ = 15 dan γ = 20.
Gambar 3. Segmentasi Warna dan Ekstraksi Kontur

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Deskriptor visual kemudian dihitung di atas patch yang diekstraksi. Untuk HOG, menggunakan jendela deteksi 40×40 dengan ukuran blok 10×10 dan langkah 2×2. Tahap training dilakukan sebanyak tiga putaran secara total, menambahkan  hard  negative  pada  training  images  di  setiap  putaran. Untuk  putaran  pertama,  menggunakan  sampel  positif  DSRLI  bersama dengan  custom  negatives,  ditambahkan  sekitar  2000  sampel.  Pada putaran kedua, prosedur yang sama diterapkan pada data set rambu lalu lintas yang dibuat. Positives samples dari data set rambu lalu lintas yang dibuat,  bersama  dengan  semua  hard  negative  yang  dikumpulkan  dari langkah  sebelumnya  digunakan  untuk  putaran  terakhir  dari  tahap training.  Tahap  segmentasi  warna  membantu  mengurangi  deteksi  false positive dan mempercepat keseluruhan prosedurnya.

## 3.4. Traffic Sign Recognition (TSR)
Modul recognition yang dirancang, didasarkan pada CNN dan dibangun di atas  kerangka  TensorFlow  Deep  Learning.  Semua  gambar  diambil sampelnya menjadi 28x28. Untuk data set rambu lalu lintas yang dibuat, sampel  jitter  (augmented)  juga  digunakan.  Gambar  diputar,  diskalakan, dan diterjemahkan secara acak. Nilai maksimum untuk gangguan adalah [−15, 15] untuk rotasi, [−4, 4] untuk translasi dan faktor [0.8, 1.2] untuk penskalaan. Kumpulan data yang diperbesar empat kali lebih besar dari aslinya.
Pendekatan Deep Learning memiliki dua arsitektur yang berbeda, Single- Scale Convolutional Neural Network dan versi modifikasi dari arsitektur multi-scale yang diusulkan untuk menandingi modul TSR dari penelitian terdahulu.  Arsitektur  Single-Scale  menghadirkan  dua  lapisan konvolusional,  masing-masing  diikuti  oleh  pooling  layer,  dan  dua sequential fully connected layer dengan rektifikasi. Layer terakhir adalah pengklasifikasi  linier  softmax.  CNN  multi-scale  dan  arsitektur  skala tunggal  yang  dijelaskan  di  atas.  Model  ini  menyajikan  dua  tahap convolutional layers, dua local fully connected layer dengan aktivasi linier yang  diperbaiki  dan  pengklasifikasi softmax.  Adapun  kasus  single  scale, setiap convolutional layers menyajikan pooling layer. Keluaran dari tahap konvolusional pertama memiliki dua  percabangan, pertama feeds tahap berikutnya  dengan  menggunakan  metodr  feed-forward,  cabang  yang kedua berfungsi sebagai bagian dari masukan untuk lapisan pertama yang terhubung  sepenuhnya.  Input  dari  layer  tersebut  dibangun  dari  output tahap pertama dan output tahap kedua.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.5. Spatial Filtering
Modul  terakhir  dari  data pipeline  computer  vision yang  diusulkan, berfungsi untuk menggabungkan informasi dari modul deteksi dan modul klasifikasi. Algoritma 1 berisi detail tentang langkah dari modul terakhir ini. Nilai probabilitas yang diberikan ke masing-masing patch yang tidak dikenali  sebagai  rambu  lalu  lintas  tertentu,  dengan  mempertimbangkan posisinya dan patch tetangganya.
Proses  ambang  diterapkan  lebih  lanjut  pada  probabilitas  akhir  untuk menyaring  patch  yang  tidak  dipercaya  dari  daftar  akhir.  Perlu  dicatat bahwa dalam aplikasi nyata, seperti driver assistance systems, pengemudi tidak boleh diperingatkan karena deteksi palsu. Memang, meskipun solusi yang  diusulkan  membantu  meningkatkan  akurasi  sebesar  1-2% tergantung  pada  kumpulan  data,  solusi  ini  sangat  bergantung  pada subsistem  pengenalan,  menambahkan  kemungkinan  kecil  untuk membuang deteksi yang benar.
Output dari modul klasifikasi dibagi menjadi deteksi terklasifikasi (yaitu, deteksi  yang  berhasil  ditetapkan  ke  kelas  oleh  CNN)  dan  yang  tidak terklasifikasi.  Untuk  setiap  elemen  dalam  set  deteksi  yang  tidak terklasifikasi,  maka  penelitian  yang  dilakukan  mendefinisikan  rentang pencarian di sekelilingnya dan menghitung, untuk setiap sampel dalam set yang  terklasifikasi  yang  terletak  di  dalam  rentang  tersebut,  dua  metrik berikut: (i) kemiripan antara ukuran elemen yang tidak terklasifikasi dan yang  diklasifikasikan  kemudian  (ii) jarak antara pusat dari  dua  elemen. Jika jumlah dari dua metrik perbandingan yang tercantum di atas berada

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
di  bawah  ambang  batas  yang  diberikan,  maka  deteksi  yang  tidak terklasifikasi akan dibuang secara definitif, jika tidak maka diterima.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini pendekatan yang diusulkan menggabungkan berbagai metode  canggih  untuk  mendapatkan  hasil  kompetitif  pada  deteksi  dan klasifikasi rambu lalu lintas. Perhatian khusus telah diberikan pada fase deteksi,  di  mana  segmentasi  warna  digunakan  untuk  mengurangi  porsi gambar  yang  akan  diproses,  sehingga  mengurangi  waktu  komputasi. Arsitektur CNN memungkinkan untuk membuang positif palsu lebih lanjut dengan  menggabungkan  keluaran  dari  modul  deteksi  dan  pengenalan. Data  Rambu  Lalu  Lintas  Indonesia  menampilkan  beberapa  inovasi  dari kumpulan  data  yang  ada,  yaitu  kondisi  malam  hari  dan  pemandangan perkotaan yang kompleks.

## REFERENSI
[1] D.  Ponce and D.  Forsyth, "Computer Vision: A Modern Approach," 2nd ed., Pearson , 2011.
[2] B. J. Chelliah, V. Chauhan, S. Mishra, and V. Sharma, "Advancement of Driverless  Cars  and  Heavy  Vehicles  using  Artificial  Intelligence (Object Detection)," Int. J. Eng. Adv. Technol. , vol. 9, no. 1, pp. 6183 – 6186, 2019.
[3] R. Szeliski, "Computer Vision: Algorithm dan Application," Springer , 2011.
[4] N.  Agarwal,  C.-W.  Chiang,  and  A.  Sharma,  "A  Study  on  Computer Vision  Techniques  for  Self-driving  Cars," in  Int.  Conf.  on  Frontier
Computing , Springer Link, pp. 629 – 634, 2018.
[5] M.  P.  Philipsen,  M.  B.  Jensen,  A.  Møgelmose,  T.  Moeslund,  and  M.
Trivedi,  "Traffic  Light  Detection:  A  Learning  Algorithm  and Evaluations  on  Challenging  Dataset," in  Proc.  IEEE  18th  Int.  Conf.
Intelligent Transportation Systems , 2015.
[6] M.  B.  Jensen,  M.  P.  Philipsen,  A.  Møgelmose,  T.  Moeslund,  and  M. Trivedi,  "Vision  for  Looking  at  Traffic  Lights:  Issues,  Survey,  and
Perspectives," IEEE  Trans.  Intelligent  Transportation  Systems ,  vol.
17, no. 7, pp. 1800 – 1815, 2016.
[7] J.  Janai,  F.  Guney,  A.  Behl,  and  A.  Geiger,  "Computer  Vision  for Autonomous  Vehicles:  Problems,  Datasets  and  State-of-the-Art," Computer Science , pp. 35 – 43, 2017.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
[8] D.  Vitas,  M.  Tomic,  and  M.  Burul,  "Traffic  Light  Detection  in
Autonomous Driving Systems," IEEE Consumer Electronics Magazine ,
vol. 9, no. 4, pp. 90 – 96, 2020.
[9] H. Marina, I. Soto, J. Valerio, R. Zamorano-Illanes, E. Toledo-Mercado, and R. Wang, "Automatic Traffic Light Detection Using AI for VLC," in Proc.  13th  Int.  Symp.  on  Communication  Systems,  Networks  and
Digital Signal Processing (CSNDSP) , pp. 446 – 451, 2022.