2019 : DETEKSI KENDARAAN MENGGUNAKAN HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS DAN ALGORITMA REAL ADABOOST BERDASARKAN CITRA DIGITAL

Drs. Soetrisno M.IKom
Drs. Daryono Budi Utomo
Drs. Bandung Arry Sanjoyo M.IKomp
Dwi Ratna Sulistyaningrum S.Si,MT.


Abstract

Sistem deteksi kendaraan merupakan salah satu teknologi yang sangat penting karena memiliki banyak aplikasi dalam bidang lalu lintas seperti pemantauan lalu lintas, penghitungan jumlah kendaraan yang lewat, penghitungan kecepatan kendaraan yang melaju, dan lain sebagainya. Histogram Of Oriented Gradients (HOG) adalah descriptor fitur yang digunakan untuk deteksi objek. HOG mendeskripsikan fitur berdasarkan histogram lokal dari orientasi gradien yang diberi bobot dengan magnitude gradien. Real AdaBoost adalah algoritma learning yang mengkombinasikan weak classifier menjadi strong classifier yang merepresentasikan output akhir dari classifier yang didorong. Pada penelitian ini akan melakukan deteksi kendaraan pada citra statis dengan menggunakan metode Histogram Of Oriented Gradients (HOG) dan Real Adaboost. Tahapan dari deteksi kendaraan ini yaitu pra-pemrosessan, proses ekstraksi fitur dengan HOG dan proses klasifikasi dengan Real Adaboost.