Abstrak —Data  mengenai  lalu  lintas  mempunyai  peranan penting dalam perencanaan tata kota, seperti untuk perencanaan jalan dan perkiraan tingkat pencemaran udara yang disebabkan oleh lalu lintas kendaraan di kota. Berbagai upaya telah dilakukan untuk  mendeteksi  kepadatan  lalu  lintas,  salah  satunya  deteksi kendaraan menggunakan CCTV.
Namun,  penggunaan  CCTV  hanya  efektif  untuk  deteksi kendaraan pada ruas jalan yang relatif terbatas. Oleh karena itu, dibutuhkan  suatu  implementasi  algoritma  yang  secara  otomatis dapat mendeteksi kendaraan melalui citra udara.
Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  objek,  beberapa  diantaranya  adalah template matching , klasifikasi, dan feature matching . Pada tugas akhir ini, menggunakan  metode Template Matching dengan  menggunakan persamaan  korelasi, Haar  cascade classification dan Feature Matching dengan menggunakan ekstraksi fitur ORB.
Nilai recall dan precision tertinggi  dihasilkan  oleh  metode Feature Matching dengan  MSER  dan  ORB  masing-masing bernilai 100% dan 75%.
Kata Kunci — citra udara, deteksi mobil, ekstraksi fitur

## I. PENDAHULUAN
EMACETAN  merupakan  permasalahan  yang  umum terjadi  dan  banyak  terjadi  di  kota-kota  besar  yang  pada gilirannya  mengakibatkan kota  menjadi tidak efisien dan bisa mengakibatkan  kerugian  ekonomi  yang  tidak  sedikit.  Hal  ini disebabkan  oleh  beberapa  permasalahan, yaitu  rasio infrastruktur transportasi dengan luas lahan, jaringan yang tidak memadai,  tata  ruang  yang  tak  terkendali  dan  pertumbuhan kendaraan yang sangat tinggi. Untuk memecahkan masalah ini diperlukan langkah atas dasar kajian dan langkah yang pernah dilakukan kota lain.
Salah satu yang dapat digunakan sebagai bahan kajian yaitu data lalu lintas. Data mengenai lalu lintas mempunyai peranan penting  dalam  perencanaan  tata  kota  dan  tata  ruang,  seperti untuk  perencanaan  jalan  dan  perkiraan  tingkat  pencemaran udara  yang  disebabkan  oleh  lalu  lintas  kendaraan  di  kota. Berbagai  upaya  telah  dilakukan,  salah  satunya  adalah  deteksi kendaraan  dengan  menggunakan  kamera  televisi  sirkuit tertutup atau CCTV.
Namun,  penggunaan  CCTV  hanya  efektif  untuk  deteksi kendaraan pada ruas jalan yang relatif terbatas. Terutama kota
yang  memiliki  arsitektur  yang  cukup  kompleks,  contohnya memiliki  banyak  tikungan.  Hal  ini  dapat  diatasi  dengan memanfaatkan citra  udara untuk  mendapatkan data lalu lintas yang  dibutuhkan  yang  diambil  menggunakan  balon  udara maupun pesawat tanpa awak (UAV).
Karakteristik citra udara, yang menampilkan lanskap tampak atas, dapat membantu memperluas jangkauan pengawasan satu daerah.  Penggunaan  citra  udara  juga  lebih  sesuai  dengan kondisi geografis Indonesia yang terdiri dari kepulauan. Selain itu, citra udara juga menghasilkan gambar yang lebih detail dan tidak terkena awan jika dibandingkan dengan citra satelit.
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  implementasi  algoritma yang secara otomatis dapat mendeteksi kendaraan melalui citra udara. Dari implementasi algoritma ini, diharapkan dapat secara efektif  mendukung  analisis  dalam  perencanaan  perkotaan terkait dengan lalu lintas.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Desain Sistem
Bagian ini merupakan desain sistem secara umum dari sistem sesuai  deteksi  mobil  dengan  menggunakan  beberapa  proses. Proses-proses  yang  terlibat  di  dalam  implementasi  sistem  ini meliputi  tahap grayscale  conversion, ekstraksi  fitur, pencocokan fitur ( feature matching ), pencocokan template dan klasifikasi.  Masing-masing  proses  tersebut  dapat  dilakukan secara paralel.
Alur metode secara umum dapat dilihat pada Gambar 1.

## B. Deteksi menggunakan Haar Cascade Classification
Proses Haar-Cascade Classification terdiri dari tiga tahapan, yaitu,  tahap  ekstraksi  informasi  sampel  positif  dan  sampel negatif, tahap latihan ( training ), dan terakhir tahap klasifikasi. Tahap training menggunakan  metode Adaboost [1] untuk memilih  fitur Haar dan  melatih classifier .  Pada  Gambar  2, tampak  25  dari  527  sampel  positif  dan  25  dari  502  sampel negatif yang digunakan dalam metode ini.
Untuk mempercepat perhitungan fitur Haar , gambar diubah terlebih  dahulu  menjadi  citra  integral.  Kemudian, Adaboost akan memilih fitur Haar .
Selanjutnya, pada tahap klasifikasi dilakukan pelabelan yang ditentukan  oleh  jendela  pada  area  tertentu.  Jika  label

## Deteksi Kendaraan pada Citra Udara Beresolusi Sangat Tinggi di Area Perkotaan dengan Menggunakan Metode Ekstraksi Oriented FAST

## And Rotated BRIEF
Diagnosa Fenomena, Darlis Herumurti, Joko Lianto Buliali Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : darlis@if.its.ac.id, joko@cs.its.ac.id, d.fenomena@live.com
K
menghasilkan  nilai  negatif,  maka tahap  klasifikasi dinyatakan selesai  dan  lokasi window dipindahkan  ke  lokasi  berikutnya. Namun,  jika  label  memberikan  hasil  positif,  maka  klasifikasi dilanjutkan ke tahap selanjutnya [2]
Gambar 1. Diagram alir sistem secara umum
Gambar 2. (a) Citra sampel positif. (b) Citra sampel negatif
C. Deteksi menggunakan Template Matching
Template matching merupakan  metode  untuk  mencari  area dalam  gambar  ( I )  yang  sesuai  atau  mirip  dengan  gambar template ( T ). Metode ini digunakan ketika suatu gambar tidak memiliki  fitur  yang  kuat.  Untuk  mencari  area  yang  sesuai, dilakukan  teknik sliding  window ,  yaitu  dengan  menggeser template T sebanyak 1 piksel sampai menutupi seluruh gambar I [3].
Sambil melakukan pergeseran, nilai kecocokan area gambar masukan yang tertutup window dengan template akan dihitung menggunakan (1) sehingga menghasilkan matriks kecocokan R .
𝑅(𝑥, 𝑦) =   ∑ 𝑇(𝑥 ′ , 𝑦 ′ ). 𝐼(𝑥 + 𝑥 ′ , 𝑦 + 𝑦′) 𝑥′,𝑦′ (1)
Dimana R(x,y) merupakan  nilai  kecocokan  matriks R pada indeks (x,y) .  Sedangkan T(x’,y’) merupakan nilai keabuan pada gambar template T dan I(x+x’,y+y’) merupakan nilai keabuan pada gambar I Selanjutnya akan dilakukan thresholding pada
matriks R .  Jika  nilai R(x,y) lebih  besar  daripada  nilai t ,  maka R(x,y) dianggap cocok.
D. Deteksi menggunakan Feature Matching Feature Matching atau  pencocokan  fitur  digunakan  untuk mencari titik  fitur ( keypoint ) dalam  gambar input  yang sesuai dengan  contoh  gambar  yang  lebih  kecil  (gambar template ). Metode  pencocokan  fitur  ini  dapat  digunakan  ketika  gambar yang  diproses  mengalami  tranformasi  linear  dan  apabila gambar template memiliki fitur yang kuat Langkah pertama dalam melakukan pencocokan fitur adalah dengan mencari titik fitur dari setiap gambar. Metode pencarian fitur  dilakukan  dengan  memanfaatkan  deteksi keypoint dari Maximally  Stable  Extremal Region  (MSER) [4]  dan Oriented FAST  and  Rotated  BRIEF(ORB) [5] . Metode  pencarian keypoint pada  MSER  dilakukan  berdasarkan extremal  region , sedangkan metode pencarian pada ORB dilakukan berdasarkan titik pojok atau disebut juga dengan corner detection .

## Gambar 3. Salah satu hasil pencarian titik fitur
Pencarian  titik  fitur  dilakukan  pada template dan  citra masukan seperti tampak pada Gambar 3. Berdasarkan titik fitur yang  telah  didapatkan,  kemudian  dilakukan  ekstraksi  fitur dengan  menggunakan  metode  ekstraksi Oriented  FAST  and Rotated  BRIEF(ORB). Fitur  yang  dihasilkan  berupa binary descriptor BRIEF  yang  dapat  menyimpan  fitur  intensitas keabuan dan juga orientasi dari keypoint . Untuk menghitung nilai kecocokan fitur antara template dan citra  masukan,  digunakan Hamming  Distance .  Sedangkan, untuk mencocokkan fitur, digunakan metode klasifikasi KNN, yang  dapat  mengembalikan k -pasang  fitur  yang  cocok.  Dari pasangan fitur yang cocok, dicari pasangan fitur terbaik dengan menggunakan ratio test [6].
𝑟 < 𝑚 𝑛 (2)
Persamaan ratio  test dapat  dilihat  pada  (2).  Dimana r merupakan ratio  test, sedangkan  m  dan  n  merupakan  2  jarak dari sepasang fitur yang dihasilkan oleh KNN. Pasangan fitur dianggap good match jika memenuhi (2).

## III. HASIL DAN DISKUSI
Pengujian sistem ini dilakukan pada sebuah notebook dengan spesifikasi prosesor Intel® Core™ i7-3517U CPU @ 1.90GHz (4  CPUs)  ,  ~2.4GHz,  RAM  4GB,  dan  berjalan  pada  sistem operasi Windows 10.
Pengujian  dilakukan  dengan  menghitung  nilai recall, precision dan lama proses. Nilai tersebut dihitung berdasarkan ketentuan berikut:
1. True positive : sebuah tag dengan objek mobil
2. False negative : sebuah mobil namun tanpa tag
3. False positive : sebuah tag namun tanpa objek mobil Tag  atau  penanda  pada  citra  udara  hasil  deteksi  dihitung sebagai true  positive jika  posisi  badan  mobil  yang  terdeteksi berada  di  dalam  penanda.  Apabila  terdapat  lebih  dari  satu penanda pada satu mobil, maka penanda tersebut tidak dihitung sebagai true positive .
Terdapat beberapa skenario pengujian, yaitu deteksi dengan menggunakan template matching , Haar cascade Classification untuk mengetahui perbandingan kinerja deteksi masing-masing proses  dengan feature  matching .  Skenario  berikutnya  yaitu deteksi  dengan feature  matching ORB, feature  matching MSER,  serta feature  matching ORB  dan  MSER  untuk mengetahui  bagaimana  pengaruh  perbedaan  metode  deteksi keypoint dalam  proses feature  matching .  Kelima  skenario tersebut  menggunakan  30  dataset  citra  udara  dengan  ukuran masing-masing 1000x1000 piksel. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan hasil deteksi setiap metode Metode Precision Recall Time Template Matching 3.84% 14.06% 9.60 s Haar cascade Classification 1.96% 15.19% 5.17 s Feature Matching ORB 6.83% 24.17% 0.21 s Feature Matching MSER 4.83% 8.55% 0.76 s Feature Matching ORB dan MSER 10.71% 42.51% 0.88 s
Dari  hasil  pengujian  tersebut  tampak  bahwa  keseluruhan metode feature matching menunjukkan hasil yang lebih tinggi apabila  dibandingkan  dengan  metode template  matching dan Haar  cascade Classification .  Hal  ini  disebabkan  oleh  sifat feature  matching yang  tidak  terpengaruh  oleh  rotasi  atau perbedaan arah mobil pada citra dengan mobil pada template . Sedangkan  dari  ketiga  skenario feature  matching dengan metode  pencarian keypoint yang  berbeda,  metode  ORB  dan MSER  menghasilkan  kinerja  yang  paling  tinggi.  Hal  ini disebabkan karena gabungan dari kedua metode tersebut dapat mendeteksi baik mobil berwarna cerah maupun mobil berwarna gelap.
Selain  itu,  dilakukan  dua  skenario  pengujian  dengan  citra udara  yang  berbeda.  Skenario  pertama  dilakukan  dengan memotong  citra  menjadi  ukuran  yang  lebih  kecil  untuk mengetahui  pengaruh  perbedaan  ukuran  citra  udara  terhadap hasil  deteksi  mobil  pada  setiap  proses.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan citra udara berbeda ukuran Ukuran Metode Precision Recall 250x250 piksel Template Matching 1.43% 4.00% Cascade Classification 12.50% 28.00% Feature Matching 13.10% 44.00% 1000x1000 piksel Template Matching 0.00% 0.00% Cascade Classification 26.92% 28.00% Feature Matching 8.33% 16.00%
Pada  skenario  tersebut,  terdapat  peningkatan  hasil  deteksi pada template matching dan feature matching setelah dilakukan pemotongan  citra  udara.  Hal  ini  disebabkan  karena kemungkinan  objek  yang  terdeteksi  menjadi  lebih  sedikit.
Sedangkan  pada  metode cascade  classification ,  pemotongan citra udara justru meningkatkan false alarm.
Sedangkan,  skenario  kedua  dilakukan  dengan  memotong citra udara pada area dengan objek yang terdiri dari jalan dan mobil saja. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui performa setiap  metode  untuk  mendeteksi  mobil  pada  citra  udara  yang tidak  memiliki  objek  lain  selain  jalan  dan  mobil.  Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil deteksi citra jalan dan mobil Metode Precision Recall Template Matching 36.36% 33.33% Cascade Classification 87.50% 53.85% Feature Matching MSER ORB 100.00% 75.00%
Pada  skenario  kedua,  terdapat  peningkatan  nilai recall dan precision apabila  dibandingkan  dengan  rata-rata  pada  citra dengan banyak objek. Hal ini disebabkan karena tidak adanya objek gedung yang salah deteksi sebagai mobil.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengamatan  selama  proses  perancangan, implementasi  dan  seluruh  pengujian  yang  telah  dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Metode Template  Matching menghasilkan  nilai  rata-rata recall sebesar 3,84%. Sedangkan nilai rata-rata precision sebesar 14.06% . Rata-rata lama proses template matching untuk 30 citra udara adalah 9,6 detik.
2. Metode Haar Cascade Classification menghasilkan rata- rata recall sebesar  15,19%.  Sedangkan  nilai  rata-rata precision yang dihasilkan paling rendah, yaitu 1,9 %. Rata- rata  lama  proses Haar  Cascade  Classification untuk  30 citra udara adalah 5,17 detik.
3. Metode Feature Matching ORB menghasilkan nilai rata- rata recall sebesar 24.17%.  Sedangkan  nilai  rata-rata precision adalah  6,83 %. Rata-rata  lama  proses feature matching untuk 30 citra udara adalah 0,21 detik.
4. Metode Feature Matching MSER menghasilkan nilai rata- rata recall sebesar  8,55%.  Sedangkan  nilai  rata-rata precision adalah  4,63 %. Rata-rata  lama  proses Feature Matching MSER untuk 30 citra udara adalah 0,76 detik.
5. Metode Feature Matching MSER dan ORB menghasilkan nilai  rata-rata recall 42.51%.  Sedangkan  nilai  rata-rata precision adalah  10.71%.  Rata-rata  lama  proses Feature Matching MSER dan  ORB untuk  30  citra  udara  adalah 0,88 detik
6. Nilai recall tertinggi  dihasilkan  oleh  metode Feature Matching dengan menggunakan ORB dan MSER. Hal Ini disebabkan  karena  kemampuan  metode  tersebut  dalam mendeteksi  mobil  baik  berwarna  cerah  maupun  gelap. Metode ini juga dapat mendeteksi mobil meskipun adanya posisi serta ukuran mobil yang bervariasi.
7. Seluruh  metode Feature  Matching menghasilkan  nilai rata-rata recall yang  lebih  tinggi  apabila  dibandingkan dengan  metode Template  Matching dan Haar  Cascade. Selain itu juga lama proses Feature Matching lebih cepat dibandingkan dengan kedua metode yang lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis,  Diagnosa  Fenomena,  mengucapkan  terima  kasih yang  sebesar-besarnya  kepada  semua  pihak  yang  telah membantu  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini,  diantaranya keluarga dan orang-orang terdekat yang selalu memberikan doa dan  dukungannya  serta  dosen  pembimbing  dan  pengajar  di Jurusan Teknik Informatika atas saran dan bimbingannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] OpenCV,  “OpenCV  3.0.0  Documentation,”  3  Juni  2015.  [Online].
Available: http://docs.opencv.org/3.0.0/d4/dc6/tutorial_py_ template _ matching .ht ml. [Diakses 20 April 2016].
[2] L. Yu, Z. Yu dan Y. Gong, “An Improved ORB Algorithm of Extracting and Matching Feature s,” International  Journal  of  Signal  Processing, Image Processing and Pattern Recognition, vol. VIII, no. 5, pp. 117- 126, 2015.
[3] P.  Viola  dan  M.  Jones,  “Rapid  Object  Detection  using  A  Boosted Cascade of  Simple Feature s,” Computer  Vision  and  Pattern Recognition, vol. I, pp. I-511, 2001.
[4] S. Soo, “Object detection using Haar - cascade Classifier,” 2014.
[5] C.  Schlosser,  J.  Reitberger  dan  S.  Hinz,  “Automatic  car  detection in high resolution urban scenes based on an adaptive 3D-model,” dalam Remote Sensing and Data Fusion over Urban Areas , Oklahoma, 2003.
[6] E.  Rublee,  V.  Rabaud,  K.  Konolige  dan  Bradski  Gary,  “ORB:  an efficient  alternative  to  SIFT  or  SURF,”  dalam IEEE  International Conference on Computer Vision , California, 2011.