KINERJA AKURASI ALGORITMA COMPUTER VISION BERBASIS TEMPLATE UNTUK PENJEJAKAN OBJEK PADA PLATFORM DINAMIS

Abstract

Computer vision adalah cabang ilmu yang berfokus pada komputer dalam mengelola informasi visual, yang bertujuan untuk replika kemampuan sistem visual manusia. Computer vision memiliki banyak aplikasi di berbagai bidang, termasuk deteksi objek, pengenalan wajah, dan analisis gambar. Banyak metode dalam pengembangan computer vision, salah satunya penjejakan berbasis template dengan metode Normalized Cross Corelation (NCC). Akurasi penjejakan menjadi sasaran utama dalam mengembangkan sistem ini. Sehingga dibutuhkan metode yang memiliki basis penjejakan dengan nilai akurasi yang paling tinggi. Dari hasil penjejakan dengan menggunakan 3 sampel video dengan kecepatan gerak osilasi 0.5 hz didapat bahwa penjejakan berbasis template mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 97.75% jika dibandingkan dengan penjejakan berbasis fitur yang rata-rata akurasi penjejakannya di bawah 50% . Penjejakan dengan platform dinamis dengan menggunakan kamera ESP32-Cam sebagai sistem vision dan ditempatkan pada robot beroda untuk menghasilkan perpindahan secara real-time pada saat proses penjejakan. Pada pengujian penjejakan objek pada platform dinamis dengan perbandingan skala perbesaran template (Enlarge) di dapat hasil akurasi penjejakan tertinggi sebesar 100%, dengan waktu proses penjejakan yang dioptimalkan sebesar 24 detik.