PERBAIKAN DISTORSI, DETEKSI DAN SEGMENTASI RAMBU LALU LINTAS PADA REKAMAN DASHCAM MOBIL

  • Caroline Wen Sekolah Tinggi Teknik Surabaya (STTS)
  • Lukman Zaman Sekolah Tinggi Teknik Surabaya (STTS)

Abstrak

Rambu lalu lintas merupakan bagian perlengkapan jalan berupa lambang, huruf, angka, kalimat, dan/atau perpaduan yang berfungsi sebagai peringatan, larangan, perintah, atau petunjuk bagi pengguna jalan. Hadirnya sistem deteksi dan segmentasi rambu lalu lintas akan membantu pengguna jalan terhindar dari pelanggaran lalu lintas dan kecelakaan akibat melalaikan keberadaan rambu, dan tidak membahayakan pengguna jalan lain. Penelitian mengajukan sistem deteksi dan segmentasi rambu lalu lintas dengan input video rekaman dashcam pada kendaraan mobil, mengombinasikan segmentasi berbasis warna dengan range threshold color space HSV, operasi morfologi, dan segmentasi berbasis bentuk dengan fitur metric dan eccentricity. Berbeda dengan penelitian terdahulu yang menggunakan kamera biasa / handphone; penelitian menggunakan dashcam sebagai kamera video yang secara spesifik dibuat untuk merekam tampilan jalan selama kendaraan beroperasi. Distorsi hasil rekaman dashcam diperbaiki dengan aplikasi Camera Calibrator pada Matlab, menggunakan pola kalibrasi checkerboard. Sistem yang diajukan mampu memperbaiki distorsi, melakukan deteksi dan segmentasi rambu , serta memunculkan notasi jenis rambu dengan tingkat akurasi 91.67%, selama rambu berada pada range 1.5 hingga 15 meter dari kendaraan mobil dan tidak ada objek lain yang menutupi rambu, dengan rambu larangan sebagai rambu yang lebih sulit terdeteksi karena memiliki porsi warna dasar yang lebih sedikit, hanya sebagai garis tepi.

Diterbitkan
2017-08-24
Bagian
Articles