Sistem Pelacakan Objek Menggunakan Kombinasi Algoritma Optical Flow dan Template Matching

Fahriannur, Ahmad; Mardiyanto, Ronny; Siswanto, Meilana

doi:10.14710/jtsiskom.6.1.2018.13-17

Cited by 5 publications

(6 citation statements)

References 5 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Sistem pelacakan adalah sistem yang dapat mendeteksi objek dalam keaadaan diam maupun dalam keadaan bergerak [8]. Pelacakan banyak dibutuhkan dalam berbagai pengaplikasian seperti human computer interface, komunikasi/kompresi video, dan keamanan sistem [9].…”

Section: Sistem Melacak Objekunclassified

Perancangan Robot Lengan Berbasis Opencv Dan Google Assistant

Romadhony

Wibowo²,

Rahmawati³

2022

tektrika

View full text Add to dashboard Cite

Robot lengan merupakan robot yang memiliki fungsi seperti tangan manusia yang dapat membantu mobilisasi khususnya dalam mengambil dan memposisiskan barang. Hal ini dapat membantu aktivitas manusia baik dalam dunia industri maupun kehidupan sehari-hari. Agar dapat diakses oleh manyarakat luas maka diperlukan perancangan robot lengan menggunakan Google assistant untuk memberikan perintah suara, adanya segmentasi warna untuk mendeteksi warna objek, melacak objek, dan inverse kinematics. Robot telah mampu mencapai tingkat keberhasilan 100% dengan waktu rata-rata yang dibutuhkan untuk menyelesaikan misi 28.675 detik. Penggunaan Google assistant mampu menerima perintah dengan tingkat keberhasilan sebesar 96.97% dan error servo 1 sebesar 3.18? dengan akurasi sebesar 97.69%, error servo 2 sebesar 11.99? dengan akurasi sebesar 89.57%, dan error servo 3 sebesar 18.81? dengan akurasi sebesar 88%. Supaya deteksi dapat berjalan dengan lancar maka harus didukung dengan pencahayaan minimum sebesar 100 lux. Kata Kunci: Google assistant, robot lengan, segmentasi warna, inverse kinematics

show abstract

Section: Sistem Melacak Objekunclassified

Perancangan Robot Lengan Berbasis Opencv Dan Google Assistant

Romadhony

Wibowo²,

Rahmawati³

2022

tektrika

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Untuk setiap area yang mengandung objek target akan dihubungkan satu sama lain sehingga diperoleh jalur lintasan dari pergerakan objek. Salah satu teknik yang populer untuk pelabelan komponen objek adalah berdasarkan centroid objek [12] [13].…”

Section: Sistem Pencatatan Lintasan Objekunclassified

Pencatatan Lintasan Objek Bergerak dalam Ruangan dengan Kalman Filter

Lina

Lay

Sung

2022

teknika

View full text Add to dashboard Cite

Sistem sekuriti dengan kamera pengawas telah banyak diaplikasikan untuk menjamin keamanan suatu lokasi baik dalam skala besar maupun kecil seperti pada bandar udara, pusat perbelanjaan, stasiun, dan tempat umum lainnya. Sistem sekuriti tersebut melakukan pemantauan secara live dengan diamati secara periodik oleh tenaga sekuriti, maupun dalam bentuk rekaman video aktivitas yang dapat dianalisis pada waktu yang berbeda. Seiring dengan perkembangan teknologi, sistem pelacakan objek secara otomatis dapat dilakukan dalam waktu cepat dan efisien. Sistem yang dibahas pada makalah ini adalah sistem pencatat lintasan objek bergerak dalam ruangan dengan Kalman Filter. Luaran dari sistem berupa visualisasi lintasan pergerakan objek sehingga pengguna dapat menganalisis aktivitas yang dilakukan target objek tersebut jika terjadi kejadian yang mencurigakan. Eksperimen dilakukan terhadap 20 skenario dengan latar lokasi yang berbeda serta titik henti dengan lintasan yang berbeda menggunakan Kalman Filter. Hasil eksperimen dari sistem pencatat lintasan objek bergerak dengan Kalman Filter juga dibandingkan terhadap metode standar lain yaitu Background Substraction. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dengan Kalman Filter mampu mencatat lintasan objek bergerak dalam ruangan dengan nilai akurasi terbaik mencapai 88% dengan nilai presisi 89% dan nilai recall sebesar 80%.

show abstract

“…Ahmad F et al [4], melakukan penelitian algoritma sistem pelacakan dengan cara menggabungan algoritma optical flow dan template matching untuk memperkuat pelacakan dan memperkecil galat yang dihasilkan. Sistem telah diujikan pada video permainan sepak bola denganbola sebagai objek yang dilacak.…”

Section: Tinjauan Literaturunclassified

Implementasi Object Tracking untuk Deteksi Titik Laser Menggunakan Raspberry Pi 4

Ramadhan¹,

Setiawan

Riyadi

et al. 2021

SISTEMASI

View full text Add to dashboard Cite

Penelitian ini menyajikan sistem pan-tilt servo yang dapat mengikuti objek yang telah ditentukan. Perlu tercapainya pelacakan yang otomatis dan dapat terpantau melalui monitor. Sistem pada alat ini menggunakan raspberry pi atau komputer kecil, pi camera, pan-tilt servo, laser dan metode template matching. Template matching adalah metode pada pengolahan citra digital untuk menemukan bagianbagian kecil dari gambar yang cocok dengan gambar template. Raspberry pi terhubung pi camera, kamera berfungsi menangkap gambar pada objek setelah disinari titik laser yang digerakkan oleh pan-tilt servo. Menggunakan motor servo yang rasio torsi terhadap beban dan keakuratan. Pengenalan warna atau color recognition dilakukan menggunakan openCV yang terinstall pada raspberry pi. Hasil pada alat ini berupa software yang dapat melakukan object tracking dari penangkapan pi camera dengan jarak objek 2 meter.

show abstract

Sistem Pelacakan Objek Menggunakan Kombinasi Algoritma Optical Flow dan Template Matching

Cited by 5 publications

References 5 publications

Perancangan Robot Lengan Berbasis Opencv Dan Google Assistant

Perancangan Robot Lengan Berbasis Opencv Dan Google Assistant

Pencatatan Lintasan Objek Bergerak dalam Ruangan dengan Kalman Filter

Implementasi Object Tracking untuk Deteksi Titik Laser Menggunakan Raspberry Pi 4

Contact Info

Product

Resources

About