KRL terkenal dengan tingkat okupansinya yang sering melebihi kapasitas maksimum. Hal tersebut dapat terjadi ketika jumlah penumpang melebihi kapasitas jumlah maksimum penumpang pada setiap gerbong KRL. Untuk mencegah hal ini, disarankan untuk me-monitoring setiap penumpang yang masuk dan keluar gerbong KRL. Sistem monitoring juga menghitung jumlah penumpang di dalam gerbong kereta. Kemudian, proses monitoring menggunakan kamera yang memiliki resolusi cukup baik untuk bekerja secara realtime.
Motion detection diperlukan sebagai algoritma selama proses monitoring ini. Penelitian ini berfokus pada algoritma adaptive motion detection, sebuah metode yang menggabungkan static template matching dan dynamic template matching. Algoritma ini bekerja dengan mendeteksi objek yang bergerak dengan membandingkan koordinat pixel antara gambar acuan dengan gambar saat ini. Ketika sistem mendeteksi jumlah penumpang di dalam gerbong KRL telah mencapai tingkat okupansi maksimum, yaitu sebanyak 25 orang, maka pintu gerbong akan menutup secara otomatis.
Sistem yang diusulkan diuji menggunakan purwarupa KRL berskala 1:10. Sistem monitoring mendapatkan tingkat akurasi dan presisi di atas 80% dan recall sebesar 100% dengan 10 kali skenario percobaan melibatkan 25 penumpang tiruan pada setiap percobaan. Selain itu, pintu gerbong purwarupa KRL didesain untuk menutup secara otomatis setelah total penumpang mencapai 25. Waktu rata-rata pintu gerbong menutup sebesar 2.75 detik. Namun variasi tinggi penumpang mengakibatkan sistem auto focus pada kamera secara acak melakukan kesalahan pencocokan. Dengan demikian, beberapa miss dan error terjadi dalam proses tracking penumpang yang bergerak.