Review : Vehicle detection and counting using haar feature-based classifier

By Shaif Choudhury; Soummyo Priyo Chattopadhyay; Tapan Kumar Hazra

Dalam tulisan ini kami akan mendeskripsikan teknik pendeteksian kendaraan yang bisa digunakan untuk sistem pengawasan lalu lintas. Sistem surveilans lalu lintas yang cerdas, dilengkapi perangkat elektronik, bekerja dengan berkomunikasi dengan kendaraan yang bergerak mengenai kondisi lalu lintas, memantau peraturan dan peraturan dan menghindari tabrakan antar mobil. Karena itu langkah pertama dalam proses ini adalah pendeteksian mobil. Sistem ini menggunakan fitur seperti Haar untuk deteksi kendaraan, yang umumnya digunakan untuk deteksi wajah. Haar feature cascade classifier adalah metode deteksi objek yang efektif yang pertama kali diusulkan oleh Viola dan Jones. Ini adalah teknik pembelajaran berbasis mesin yang menggunakan satu set gambar positif dan negatif untuk tujuan pelatihan. Hasil penelitian menunjukkan metode ini cukup cepat dan efektif dalam mendeteksi mobil secara real time di CCTV.

Venue : 2017 8th Annual Industrial Automation and Electromechanical Engineering Conference (IEMECON)

URL : http://ieeexplore.ieee.org/document/8079571/

Kesimpulan

Makalah ini menyajikan cara untuk mendeteksi kendaraan menggunakan peralatan perangsang Haar. Pertama, kami menghadirkan sistem deteksi kendaraan berbasis visi yang berbeda. Setelah itu kami mempresentasikan teknik pembelajaran berbasis mesin untuk mendeteksi mobil dari frame video. Solusi berbasis fitur tangkapan lebih cepat dan mampu mendeteksi mobil di lingkungan yang berubah dengan cepat. Hasil percobaan menunjukkan bahwa keakuratan penghitungan kendaraan di atas 90%. Biaya sensor, prosesor dan kamera CCTV menurun dengan cepat. Hal ini berlanjut dengan peningkatan resolusi gambar yang memberikan dasar bagi pertumbuhan lapangan ini secara terus menerus.