Jessica, Jessica (2021) Tracking Aktivitas Manusia Dalam Ruangan Menggunakan Kalman Filter. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.
Text
535150071_Jessica_01 Cover.pdf Download (91kB) |
|
Text
535150071_Jessica_02 Lembar Pengesahan.pdf Download (155kB) |
|
Text
535150071_Jessica_03 Lembar Pernyataan.pdf Download (51kB) |
|
Text
535150071_Jessica_04 Abstrak.pdf Download (46kB) |
|
Text
535150071_Jessica_05 Kata Pengantar.pdf Download (130kB) |
|
Text
535150071_Jessica_06 Daftar Isi, Tabel, Gambar, Lampiran.pdf Download (159kB) |
|
Text
535150071_Jessica_07 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (214kB) |
|
Text
535150071_Jessica_08 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (588kB) |
|
Text
535150071_Jessica_09 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (105kB) |
|
Text
535150071_Jessica_10 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (403kB) |
|
Text
535150071_Jessica_11 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (68kB) |
|
Text
535150071_Jessica_12 Daftar Pustaka.pdf Download (140kB) |
|
Text
535150071_Jessica_13 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) |
|
Text
535150071_Jessica_14 Daftar Riwayat Hidup.pdf Restricted to Registered users only Download (59kB) |
Abstract
Sudah banyak rumah memiliki sistem pengawasan untuk meningkatkan keamanan. Bangunan skala besar tersedia sumber daya manusia untuk mengawasi dan memperhatikan rekaman yang dikenal dengan sekuriti. Untuk bangunan yang tidak memiliki tenaga sekuriti, pemeriksaan rekaman dilakukan secara manual oleh pemilik, membuat kepemilikan sistem pengawasan menjadi kurang effisien jika tidak ada pemeriksaan rutin. Kecerdasan buatan memungkinkan terjadinya pengecekkan video secara otomatis. Pada pengawasan bangunan skala kecil, dipilih sebuah ruangan yang sifatnya strategis dan rentan ancaman misalnya ruang tamu. Aplikasi ini akan bekerja menjadi alat bantu pemilik dengan memberikan informasi dalam ruangan. Informasi yang disediakan dalam bentuk video hasil visual, yaitu hasil tracking manusia berupa lintasan dan data berupa log aktivitas. Sehingga pemilik bisa mengawasi ruangan beserta gerak gerik manusia. Untuk pendeteksian menggunakan point tracking, dimana awalnya objek dideteksi dengan background subtraction dan teknik preprocessing untuk mendapatkan titik tengah yang akan digunakan sebagai masukan prediksi bersifat statistik menggunakan kalman filter. Dari hasil pengujian didapat nilai RMSE deteksi background subtraction lebih kecil dari prediksi Kalman filter ketika dibandingkan dengan nilai asli sehingga background substraction digunakan sebagai acuan. RMSE Kalman filter kedua skenario sebesar 85,08 dan 89,28. Kinerja aplikasi memiliki besar akurasi 65,43%, besar presisi 70,56%, dan besar recall 63,18%.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Background Subtraction, Kalman Filter, Tracking Manusia Dalam Ruangan, Tracking objek |
Subjects: | Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi |
Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika |
Depositing User: | TDI Family perpus |
Date Deposited: | 06 May 2021 10:46 |
Last Modified: | 09 Aug 2021 07:33 |
URI: | http://repository.untar.ac.id/id/eprint/28311 |
Actions (login required)
View Item |