DETEKSI GERAK OBJEK BERBASIS PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE BINARY-IMAGE COMPARISON

Bilah Samping Artikel

PDF (Inggris)
Diterbitkan: 2020-07-01
DOI: https://doi.org/10.32531/jelekn.v6i1.207
Kata Kunci:
Pengolahan citra, Binary-image comparison, ROS2

Isi Artikel Utama

Matalangi Matalangi
STMIK Handayani Makassar
Abdul Jalil
STMIK Handayani Makassar

Abstrak

Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem deteksi gerak objek berbasis teknik pengolahan citra menggunakan metode Binary-Image Comparison (BIC). Fungsi metode BIC pada penelitian ini adalah sebagai pengambil keputusan pada saat sistem mengirim data message sebagai hasil dari deteksi gerak objek. Adapun gerak objek yang dideteksi pada penelitian ini adalah objek dengan warna merah, kuning, hijau, dan biru. Pada penelitian ini, proses segmentasi citra biner diproses menggunakan perangkat lunak Library OpenCV yang dieksekusi didalam node Robot Operating System 2 (ROS2). Terdapat beberapa node ROS2 yang digunakan untuk membangun sistem deteksi gerak objek pada penelitian ini, yaitu node untuk membaca input kamera RGB, node untuk mendeteksi gerak objek warna merah, node untuk mendeteksi gerak objek warna kuning, node untuk mendeteksi gerak objek warna hijau, node untuk mendeteksi gerak objek berwarna biru, dan node untuk menerima hasil proses deteksi warna. Setiap node pada sistem tersebut dapat saling terhubung melalui topic untuk dapat saling bertukar data message menggunakan protokol Data Distribution Service (DDS) yang ada pada ROS2. Hasil dari penelitian ini adalah sistem dapat mendeteksi gerak objek warna merah, kuning, hijau, dan biru kemudian mengirimnya sebagai data message berdasarkan hasil keputusan dari metode BIC.

Rincian Artikel

Terbitan

Vol 6 No 1 (2020): Electro Luceat (JEC) - July 2020

Bagian

Artikel

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Biografi Penulis

Matalangi Matalangi, STMIK Handayani Makassar

Jurusan Sistem Komputer, STMIK Handayani Makassar

Cara Mengutip

DETEKSI GERAK OBJEK BERBASIS PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE BINARY-IMAGE COMPARISON. (2020). Electro Luceat, 6(1), 109-116. https://doi.org/10.32531/jelekn.v6i1.207

Referensi

Basir, B., Wardi., dan Zainuddin, Z. 2017. Sistem Keamanan Rumah Berbasis Kinect. JURNAL IT, Vol.8, No.2, hlm. 84-96.

Riyadi, TA. 2017. Analisis Sistem Pemantauan Video Menggunakan IP Camera Pada Suatu Unit Usaha PTN. Jurnal Teknologi Rekayasa, Vol.22, No.2, hlm.103-112.

Uktoro, AI. 2017. Analisis Citra Drone Untuk Monitoring Kesehatan Tanaman Kelapa Sawit. Jurnal Agroteknose, Vol. VIII, No.II, hlm.8-15.

Ifan., Musa, MDT., Farhamsa, D. 2015. Alarm Kebakaran Berbasis Citra. Gravitasi, Vol.14, No.1, hlm.90-96.

Pradana, SY., Utaminingrum, F., dan Kurniawan, W. 2018. Deteksi Titik Api Terpusat Menggunakan Kamera Dengan Notifikasi Berbasis Sms Gateway Pada Raspberry Pi. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol.2, No.12, hlm.7183-7191.

Jalil, A. 2018. Sistem Kontrol Mesin Penukaran Uang Kertas Rupiah Berbasis Pengolahan Citra dan Raspberry Pi. ILKOM Jurnal Ilmiah, Vol.10, No.2, hlm.128-135.

Mursalim, MKN. 2018. Pendeteksian dan Pelacakan Objek Bergerak pada UAV berbasis Metode SUED. JNTETI, Vol.7, No.1, hlm.105-111.

Dewi, YF dan Fadilla, N. 2019. Deteksi Objek Berwarna Merah Secara Real Time Dengan Algoritma Color Filtering. Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol.3, No.2, hlm.140-143.

Putri, NN. 2016. Aplikasi Pendeteksi Objek Bergerak Pada Image Sequence Dengan Metode Background Substraction. Jurnal Teknologi Rekayasa, Vol.21, No.3, hlm.162-172.

Yuha, RA., Fikri, MDA., Ashari, Pranata, R., dan Harahap, M. 2019. Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIK), hlm.503-511.

Yunardi, RT., Mardhiyah, AW., Yahya, MH., dan Arisgraha. FCS. 2019. Desain dan Implementasi Visual Object Tracking Menggunakan Pan and Tilt Vision System. ELKHA, Vol.11, No. 2, hal.85-92.

Prabowo, DA., Abdullah, D., dan Manik, A. 2018. Deteksi dan Perhitungan Objek Berdasarkan Warna Menggunakan Color Object Tracking. Jurnal Pseudocode, Vol.5, No.2, hal.85-91.

Muwardi, F dan Fadlil, A. 2017. Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra dan Pengklasifikasi Jarak. Jurnal Ilmu Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI), Vol.3, No.2, hal.124-131.

Kusumanto, RD dan Tompunu, AN. 2011. Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2011 (Semantik 2011). ISBN 979-26-0255-0.

Murniyasih, E dan Suryani, L. 2020. Penerapan Metode Learning Vector Quantization Untuk Identifikasi Penyakit Padi Berdasarkan Bentuk Bercak Daun. Jurnal Elektro Luceat, Vol.6, No.1.

Baudrier, E., Millon, G., Nicolier, F., dan Ruan, S. 2006. A fast binary-image comparison method with local-dissimilarity quantification. International Conference on Pattern Recognition (ICPR’06). DOI: 10.1109/ICPR.2006.63.

Paumard, J. 1997. Robust comparison of binary images. ELSEVIER, Pattern Recognition Letters.

Mustafa, AAY. 2019. Fast Size-Invariant Binary Image Matching Through Dissimilarity via Pixel Mapping. International Journal of Engineering Research and Technology, Vol.12, No.8, hal.1293-1306.

Jalil, A. 2018. Robot Operating System (ROS) dan Gazebo Sebagai Media Pembelajaran Robot Interaktif. ILKOM Jurnal Ilmiah, Vol.10, No.3, hal.284-289.

Jalil, A. 2019. Pemanfaatan Middleware Robot Operating System (ROS) Dalam Menjawab Tantangan Revolusi Industri 4.0. ILKOM Jurnal Ilmiah, Vol.11, No.1, hal.45-52.

Maruyama, Y., Kato, S., dan Azumi. T. 2016. Exploring the Performance of ROS2. EMSOFT.

Diluoffo, V., Michalson, WR., dan Sunar, B. 2018. Robot Operating System 2: The need for a holistic security approach to robotic architectures. International Journal of Advanced Robotic Systems.