Deteksi Api Pada Urutan Video Dengan Menggunakan Metode Superpixel

Jurnal Teknologi Elekterika

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Deteksi Api Pada Urutan Video Dengan Menggunakan Metode Superpixel
 
Creator Rizaldy Najib, Nandy
Riyadi, Kazman
 
Subject
 
Description Di sebuah perusahaan ataupun perumahan saat ini sangat diperlukan adanya sebuah pengamanan secara dini dalam mengantisipasi bahaya kebakaran yang dapat memakan korban jiwa maupun material. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem deteksi api secara otomatis dengan kecepatan dan ketepatan yang dibutuhkan guna menghindari terjadinya kebakaran secara dini. Data yang digunakan adalah data hasil pengukuran untuk mendeteksi area bergerak menggunakan Algoritma Gaussian Mixture Model pada area latar belakang video. Data ini diteruskan menggunakan Metode Simple Linear Iterative Clustering untuk membedakan antara area api dan non-api dengan mengambil range warna RGB dan HSV api yang berbeda dibandingkan warna area disekitarnya pada video yang direkam melalui kamera secara real time. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan merupakan solusi yang tepat melebihi algoritma deteksi kebakaran api lainnya, dimana tingkat sensitivitas dalam memperoleh hasil rata-rata deteksi pada siang hari 97,96% dan pada malam hari 98,65 % memberikan keandalan yang tinggi dan rendahnya tingkat kesalahan pada alarm yang berbunyi ketika api terdeteksi pada video secara real time.
 
Publisher Politeknik Negeri Ujung Pandang
 
Contributor
 
Date 2020-11-30
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier http://jurnal.poliupg.ac.id/index.php/JTE/article/view/2221
10.31963/elekterika.v17i2.2221
 
Source Jurnal Teknologi Elekterika; Vol 17, No 2 (2020): Nopember; 20-29
26560143
1412-8764
10.31963/elekterika.v17i2
 
Language eng
 
Relation http://jurnal.poliupg.ac.id/index.php/JTE/article/view/2221/pdf
 
Rights Copyright (c) 2021 Nandy Rizaldy Najib, Kazman Riyadi
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library