Simulation for RFID-Based Red Light Violation Detection: Violation Detection and Flow Prediction

Iswanjono,; Budiardjo, Bagio; Ramli, Kalamullah

doi:10.1109/iccrd.2010.168

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 5 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Tahapan terakhir adalah pendeteksian pelanggaran. Tahap ini telah berhasil mendeteksi pelanggaran dengan menempatkan garis virtual di atas zebra cross (Tseng et al, 2002;Iswanjono et al, 2010).…”

Section: Hasilunclassified

Deteksi Pelanggaran Lampu Lalu Lintas Berdasarkan Sensor Visual

Sugandi

Lifitri

2022

j. sains. teknologi.

View full text Add to dashboard Cite

Peningkatan jumlah pengendara yang begitu pesat yang belum mampu di tangani oleh fasilitas jalan berefek pada masalah pelanggaran lalu lintas yang menimbulkan banyak korban. Untuk mengurangi masalah pelanggaran lalu lintas tersebut, dibutuhkan sistem pendeteksi pelanggaran yang dapat mempermudah petugas dalam memantau terjadinya pelanggaran di persimpangan lampu lalu lintas. Pada penelitian ini telah dikembangkan sistem deteksi pelanggaran pada simpang lampu lalu lintas. Sistem dirancang dengan menggunakan tiga tahapan yaitu deteksi lampu hijau, deteksi kendaraan dan deteksi jumlah pelanggaran. Pada tahap pertama yaitu deteksi lampu hijau digunakan filter warna HSL yang akan mendeteksi warna hijau dari lampu lalu lintas. Untuk mendeteksi kendaraan digunakan metode background substraction, morphology filer dan blob detection. Tahapan terakhir adalah mendeteksi jumlah pelanggaran yang ditentukan dengan penentuan garis virtual yang ditempatkan di atas zebra cross. Pada tahap ini, pelanggaran ditentukan oleh pengendara yang melewati garis virtual atau berada di atas garis virtual. Sistem diimplementasikan menggunakan video hasil rekaman di beberapa simpang lalu lintas. Sistem yang dikembangkan telah berhasil mendeteksi jumlah pelanggar yang menerobos lampu lalu lintas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem deteksi pelanggaran telah berhasil mendeteksi pelanggaran dengan tingkat kesalahan rata-rata sebesar 1,1%.

show abstract

Section: Hasilunclassified