Pendeteksian Parkir Kendaraan di Luar Slot Tersedia Menggunakan Metode Viola-Jones

Abstract

Over time, in modern times this must not be separated from the term technology. Until now, technology has evolved into a component that allows systems that can be used by many people. As in the application system applications to detect objects that exist outside the avaiable parking area. This app is built to detect parallel parking-object paths through a number of data retrieved from smartphone cameras as input data. This imagery data supports .bmp, .jpg, and .png extensions, and uses portraits. For this application, the user must input image data and manually process the data until it becomes detected data as the output of the detection test. Some processes are currently in the process of pre-processing, segmentation, and Viola-Jones methods in order to properly detect vehicle objects. The system is built with a special Image Processing application, MATLAB. From the overall data obtained from this system has a level of accuracy of 86% with sufficient lighting conditions. Then the results of data that have been detected can be saved to the Log page in tabular form.

Seiring berjalannya waktu, pada zaman modern ini tentunya pasti tidak lepas dari istilah teknologi. Sampai sekarang ini, perkembangan teknologi telah menjadi peranan yang begitu penting seperti yang dapat diterapkan pada suatu sistem yang dapat digunakan oleh pengguna untuk mengelola sejumlah fasilitas umum yang ada disekitarnya. Seperti pada pemanfaatan suatu sistem aplikasi untuk mendeteksi keberadaan obyek kendaraan yang diluar area parkir yang disediakan. Aplikasi ini dibangun bertujuan untuk mendeteksi obyek kendaraan yang parkir secara paralel melalui sejumlah data citra yang diambil dari kamera smartphone sebagai data input. Data citra ini mendukung ekstensi .bmp, .jpg, dan .png, serta berbentuk portrait. Untuk mengoperasikan aplikasi ini, user harus memasukkan data citra serta melakukan proses bertahap secara manual hingga diproses menjadi data citra deteksi sebagai hasil output dari pengujian deteksi. Adapun beberapa proses yang digunakan pada sistem ini mulai dari tahap pre-processing, segmentasi, serta metode Viola-Jones yangdigunakan agar mampu mendeteksi obyek kendaraan dengan baik. Sistem ini dibangun dengan sebuah aplikasi khusus Image Processing, MATLAB. Adapun dari hasil keseluruhan data yang diperoleh dari sistem ini memiliki tingkat keakuratan yang mencapai 86% dengan kondisi pencahayaan yang cukup. Kemudian hasil data yang telah dideteksi dapat disimpan ke halaman Log dalam bentuk tabel.