Saat ini penggunaan
s
urveillance c
amera
sudah banyak dilakukan di
berbagai bidang.
Surveillance camera
menjadi kebutuhan yang krusial di bidang
perlindungan kepada masyarakat
secara visual. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah
surveillance c
amera
yang dapat melakukan proses deteksi secara optimal terhadap
objek pengamatan
Pada tugas akhir ini, diajukan suatu
sistem
surveillance c
amera
dengan
kemampuan gerak mengikuti objek pengam
atan. Penelitian yang dilakukan
melingkupi cara pembuatan
surveillance c
amera
dan teknik deteksi yang
diterapkan. Adapun deteksi objek pergerakan yang digunakan adalah metode
b
ackground
s
ubtraction
dengan teknik
r
unning
g
aussian
a
verage
dan digunakan
tekni
k non
linear estimasi
extended kalman f
ilter
yang digunakan
untuk
menentukan titik
tracking
pada deteksi
apabila ob
jek pengamatan terhalang objek
statis
. Penelitian melingkupi penggunaan metode
b
ackground
s
ubtraction
terhadap
sistem yang dibangun
beserta a
na
lisa
performa
sistem
terhadap berbagai macam
kondisi lingkungan
Dari hasil pengujian terhadap parameter
–
parameter pada teknik RGA
didapatkan
nilai parameter alpha sebesar 0.
6 dengan threshold 1 sebagai nilai yang
paling optimal untuk diaplikasikan pad
a sistem yang dibangun
, berdasarkan nilai
–
nilai yang telah diujikan
. Sedangkan nilai kovarian
error
pengukuran (Q) sebesar
0,
1 untuk metode EKF. Dari segi komputasi
,
sistem dibandingkan dengan sistem
serupa yang menggunakan SKDA, dari pengujian didapatka
n kesimpulan bahwa
sistem dengan teknik RGA lebih “sehat” bila dibandingkan dengan SKDA
karena
sistem dengan SKDA
membuat
processor
selalu
berada
dalam
keadaan
high
utilization
. Kemudian pada uji kehandalan sistem
,
persentase kesuksesan detek
si
sebesar
74
%
.
Computer Vision, Background Subtraction , Raspberry Pi