Pengembangan Sistem Rekognisi Rambu Kecepatan Menggunakan Circle Hough Transform dan Convolutional Neural Network

Abstrak

Kendaraan bermotor merupakan bentuk moda transportasi yang cukup digemari oleh masyarakat di Indonesia. Peningkatan tahunan jumlah pengendara kendaraan bermotor cukup pesat. Keselamatan berkendara merupakan salah satu keutamaan dalam berkendara demi menghindari terjadinya kecelakaan. Terjadinya kecelakaan dapat diakibat oleh berbagai macam faktor kelalaian pengemudi seperti mengantuk, sarana dan prasarana yang minim, menggunakan peralatan yang mengurangi konsentrasi dan kurangnya perhatian terhadap rambu kecepatan maksimum di jalan. Untuk membantu pengemudi agar dapat mengatur kecepatan sesuai dengan rambu yang ada maka diperlukan sistem yang dapat mengingatkan pengemudi tentang kecepatan berkendara. Tentunya sebelum dapat mengingatkan pengemudi sistem harus dapat mendeteksi dan mengenali rambu kecepatan yang ada. Pada penelitian ini penulis mengajukan penggunaan metode Circle Hough Transform untuk mendeteksi rambu dan Convolutional Neural Network untuk pengenalan rambu tersebut dengan tujuan mengetahui bagaimana performa dari masing-masing metode dalam menjalakan tugasnya. Dua metode tersebut termasuk ke dalam bidang Pemrosesan Citra Digital dan Pembelajaran Mesin yang diketahui membutuhkan komputasi cukup besar. Komputasi yang cukup besar menjadi alasan mengapa dipilih mini komputer raspberry pi dibanding mikrokontroler. Hasil dari pengujian untuk deteksi rambu pada siang hari sebesar 80% dan Malam Hari sebesar 70%. Melihat nilai dari hasil pengujian dapat dikatakan dua metode tersebut kurang tepat untuk tugasnya namun menurut penulis dari dua metode tersebut masih ada ruang untuk perbaikan.