Journal of Control and Network Systems

JCONES Vol 3, No 2 (2014) 90-97

Journal of Control and Network Systems Situs Jurnal : http://jurnal.stikom.edu/index.php/jcone

RANCANG BANGUN PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN METODE IMAGE SUBTRACTION PADA SINGLE BOARD COMPUTER (SBC) Therzian Richard Perkasa1) Helmy Widyantara2) Pauladie Susanto3) Program Studi/Jurusan Sistem Komputer STIMIK STIKOM Surabaya Jl. Raya Kedung Baruk 98 Surabaya Email:1)[email protected] 2)[email protected] 3)[email protected]

Abstract: Motion detection has been widely used in security systems on an individual or group. But there are some problems if a mounted camera and recording in realtime while there is no movement or event that occurs, namely the wasted memory. It needs a CPU (central processing unit) that require power and considerable cost, to a process of image processing. In addition, if seen from the aspect of the room, the CPU is more bulky. One alternative to overcome this problem is to design a software that can improve the efficiency of the camera, so that the camera will only detect and record when there is motion or moving objects. In this research, the author uses one single board computer i.e. Raspberry Pi to detect a movement, so that the system can be further used as a security system. Raspberry Pi is small computer credit card sized. So the user does not need more room and power to build a system of motion detection. For motion detection, the author will use image subtraction method, namely the reduction of differences between frames ( fi) with the previous frame (fi-1) so that the movement is in the area of radar cameras can be detected and the results of the motion detection will be stored in an image file on a single board computer. Keyword: Single Board Computer, Webcam, Motion Detection, Image Subtraction Penerapan sistem monitoring selalu berdasarkan pada kebutuhan pengawasan secara berkala dan merekam segala aktivitas yang berlangsung di lokasi tersebut dengan harapan ketika terjadi suatu hal yang tidak kita inginkan dapat di tindak lanjuti secara cepat. Sistem monitoring juga dapat diterapkan untuk aspek keamanan. Dengan demikian, penggunaan kamera pada sistem monitoring sangatlah diperlukan. Ada beberapa permasalahan jika kamera terpasang dan merekam secara realtime meskipun tidak ada gerakan atau kejadian yang terjadi, yaitu penggunaan memori yang sia-sia. Salah satu alternatif untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan merancang suatu perangkat lunak yang dapat meningkatkan efisiensi kamera, sehingga kamera hanya akan mendeteksi dan merekam apabila ada gerak atau benda yang bergerak. Permasalahan lain yang harus kita perhatikan dalam implementasi tersebut, yaitu diperlukannya sebuah perangkat operating unit atau kita kenal sebagai CPU (central processing unit). Dalam penggunaannya, CPU memerlukan daya dan biaya yang cukup besar, untuk sebuah

proses image processing saja, selain itu jika di lihat dari aspek ruangan, CPU lebih memakan tempat. Salah satu cara untuk mengatasi masalah tersebut yaitu dengan memanfaatkan suatu single board computer. Pada perkembangan nya ada beberapa merk single board computer, salah satunya adalah Raspberry Pi. Penulis akan membuat sebuah pendeteksi gerak dengan menggunakan perangkat keras yaitu single board computer Raspberry Pi model B rev.2 yang memiliki kapasistas RAM yang lebih besar untuk mendukung image processing, selain itu kebutuhan daya dan biaya menjadi lebih efisien. Untuk pendeteksian gerak, penulis akan menggunakan metode image subtraction, yaitu pengurangan atau mencari perbedaan antar frame awal (fi) dengan frame sebelumnya (fi-1) sehingga gerakan yang berada dalam kawasan pantauan kamera dapat dideteksi dan direkam ke dalam sebuah single board computer.

Single Board Computer Raspberry Pi Single Board Computer (SBC) adalah komputer dibangun di atas satu papan sirkuit , dengan mikroprosesor, memori, input / output (I/O) dan fitur lainnya seperti komputer pada

Therzian Richard Perkasa, Helmy Widyantara, Pauladie Susanto JCONES Vol 3, No 2 (2014) Hal: 90

umumnya. Komputer single-board dibuat sebagai demonstrasi atau pengembangan sistem, untuk sistem pendidikan. (WinnRosch, 1999).

Webcam Logitech C170 Webcam atau kamera web, pada dasarnya adalah sebuah kamera digital yang terhubung ke komputer, yang berfungsi untuk mengambil citra yang akan diolah oleh komputer. Pada awalnya webcam digunakan sebagai alat komunikasi yang menampilkan rentetan citra dan dapat diakses melalui world wide web. Namun, seiring perkembangannya webcam digunakan juga untuk keperluan lainnya.

Gambar 1 Raspberry Pi Model B Pada perkembangan nya ada beberapa merk single board computer, salah satunya adalah Raspberry Pi. Raspberry Pi adalah komputer kecil berukuran kartu kredit. Raspberry Pi dikembangkan di Inggris pada tahun 2011 oleh Raspberry Pi Foundation yang bertujuan untuk mempromosikan pengajaran dasar ilmu komputer. Komputer mini ini mampu bekerja layaknya PC Str dengan kemampuan untuk menjalankan OS Linux dan aplikasinya, seperti Multimedia (Audio, Video, Picture), Programming (QT, Pyton, C++), database server, dll. Raspberry Pi juga dapat menampilkan gambar ke TV HDTV dengan koneksi HDMI ataupun TV Strd dengan koneksi TV Out.

Gambar 3 Webcam

Logitech C170

Adapun beberapa fitur utama yang dimiliki webcam Logitech C170 adalah sebagai berikut : 1. Panggilan video (640 x 480 pixel) dengan sistem yang direkomendasikan 2. Perekaman video: Hingga 1024 x 768 pixel 3. Teknologi Logitech Fluid Crystal™ 3* 4. Diagonal Field of View (FOV) 58° 5. Image Capture (4:3 SD) 640x480, 1.3MP, 3MP, 5MP 6. Image Capture (16:9 W) 320x180, 360P 7. 8.

Gambar 2 Port GPIO Raspberry Pi MODEL-B Adapun spesifikasi Raspberry Pi MODEL-B Rev. 2 sebagai berikut : a) Catu daya : 5 VDC, 700 mA (via micro USB) b) Berbasis mikrokontroler/mikroprosesor : ARM1176JZF-S core, 700 MHz c) Jumlah port I/O : 8 pin GPIO d) Port antarmuka : UART TTL, SPI, I2C, USB, Composite RCA, 3.5 mm jack, 10/100 Ethernet (RJ45), LCD Panels via DSI, CSI(Camera Serial Interface), HDMI e) Bootloader : melalui OS berbasis LiNUX f) Fitur : Memory 512 MB, 2 USB PORT, Graphics Broadcom VideoCore IV , SD Card Slot g) Dimensi : 85.60mm(L) x 56mm(W) x 21mm(H)

Frame Rate (max) 640x480@30 Foto: Hingga 5 megapixels (ditingkatkan dengan software) 9. Mikrofon terintegrasi dengan reduksi gangguan suara 10. USB 2.0 tersertifikasi berkecepatan tinggi (direkomendasikan)

Sistem Operasi Linux Linux adalah sistem operasi yang berevolusi dari sebuah kernel yang diciptakan oleh Linus Torvalds ketika beliau masih menjadi mahasiswa di Universitas Helsinki. Dulunya Linux merupakan proyek hobi yang diinspirasikan dari Minix, yaitu sistem UNIX kecil yang dikembangkan oleh Andrew Tanenbaum. Linux versi 0.01 dikerjakan sekitar bulan Agustus 1991. Kemudian pada tanggal 5 Oktober 1991, Linus mengumumkan versi resmi Linux, yaitu versi 0.02 yang hanya dapat menjalankan shell bash. (Hartman, 2013). Beberapa fitur Linux diantaranya :


1.

2.

3.

4.

5.

6.

Multi tasking dan dukungan 32 bit; mampu menjalankan beberapa perintah secara bersamaan, dan dengan memanfaatkan model terlindung (protected mode) dari Intel 80836 keatas, Linux merupakan sistem operasi 32 bit. Multi user dan Multi session; Linux dapat melayani beberapa user yang login secara bersamaan. Sistem filenya sendiri mempunyai keamanan yang ketat, dan dapat dimodifikasi secara optimal untuk akses file kepada user atau group tertentu saja. - Sebagian besar Linux ditulis dalam bahasa C Dukungan Java; jika dikompilasi pada level kernel, Linux dapat menjalankan Java Applet sebagai aplikasi. Virtual Memory. Linux menggunakan sebagian dari hardisk dan memperlakukannya sebagai memory, sehingga meningkatkan memory yang sebenarnya. Linux menawarkan sistem file yang hierarkis, dengan beberapa folder utama yang sudah dibakukan (File System Strd/FSSTND) Grafis antar muka pemakai (Graphical User Interface/GUI) yang dipergunakan Linux adalah sistem X Window atau X dari MIT.

Bahasa Pemrograman Phyton Python adalah bahasa pemrograman model skrip (scripting language) yang berorientasi obyek. Python dapat digunakan untuk berbagai keperluan pengembangan perangkat lunak dan dapat berjalan di berbagai platform sistem operasi. Python merupakan bahasa pemrograman yang freeware atau perangkat bebas dalam arti sebenarnya, tidak ada batasan dalam penyalinannya atau mendistribusikannya. Lengkap dengan source codenya, debugger dan profiler, antarmuka yang terkandung di dalamnya untuk pelayanan antarmuka, fungsi sistem, GUI (antarmuka pengguna grafis), dan basis datanya. (Triasanti, 2010). Beberapa fitur yang dimiliki Python adalah: 1.

2. 3.

memiliki kepustakaan yang luas; dalam distribusi Python telah disediakan modul-modul. memiliki tata bahasa yang jernih dan mudah dipelajari. memiliki aturan layout kode sumber yang memudahkan pengecekan, pembacaan kembali dan penulisan ulang kode sumber.

4. 5.

berorientasi obyek. dapat dibangun dengan bahasa Python maupun C/C++.

Computer Vision Computer vision merupakan proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra, pengenalan dan membuat keputusan. Computer vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (human vision) yang sesungguhnya sangat kompleks. Untuk itu, computer vision diharapkan memiliki kemampuan tingkat tinggi sebagaiman human visual. .Kemampuan itu diantaranya adalah: 1. 2. 3. 4. 5.

Object detection → Apakah sebuah objek ada pada scene Recognation → Menempatkan label pada objek. Description → Menugaskan properti kepada objek. 3D Inference → Menafsirkan adegan 3D dari 2D yang dilihat. Interpreting motion → Menafsirkan gerakan.

Image Subtraction teknik menghitung selisih antara dua frame di setiap posisi pixel dari suatu gambar pada video. Metode ini biasa digunakan untuk mendeteksi suatu objek yang melakukan perpindahan (bergerak). Metode ini juga dapat digunakan untuk proses perhitungan kecepatan suatu objek yang bergerak. Proses mencari objek bergerak dalam urutan frame yang dilakukan dengan menggunakan ekstraksi ciri benda dan mendeteksi objek bergerak di urutan frame. Dengan menggunakan nilai posisi objek di setiap frame, kita dapat menghitung posisi dan kecepatan objek bergerak tersebut. (ITTELKOM, 2009)

perbedaan intensitas piksel pada gambar itu adalah THRESHOLD atau berdasarkan nilai Th. Keakuratan dari pendekatan ini tergantung pada kecepatan gerakan dalam frame. Gerakan lebih cepat mungkin memerlukan ambang batas yang lebih tinggi.

Threshold Thresholding (pengambangan) artinya adalah nilai piksel pada citra yang memenuhi syarat nilai ambang yang kita tentukan dirubah kenilai tertentu yang dikehendaki. Secara matematis ditulis seperti berikut


akan dilanjutkan dengan pengambilan gambar secara real time oleh kamera atau webcam.

Perancangan Perangkat Keras

Single Board Computer Raspberry Pi Model B

Dengan fi (x,y) adalah citra asli (input), fo(x,y) adalah piksel citra baru (hasil/output), Tn adalah nilai ambang yang ditentukan. Nilai piksel pada (x,y) citra output akan sama dengan T1 jika nilai piksel (x,y) citra input tersebut < T1. Nilai piksel (x,y) citra input akan sama dengan T2 jika T1 < fi(x,y)< T2, dan seterusnya. Sebagai contoh citra greyscale 8 bit akan dipetakan menjadi peta biner (hitam dan putih saja) dengan nilai ambang tunggal = 128 maka persamaan matematisnya

Single board computer berfungsi sebagai “otak” dari keseluruhan sistem yang akan di buat. Adapun spesifikasi Raspberry Pi MODELB Rev. 2 yang akan digunakan sebagai berikut : a) Catu daya : 5 VDC, 700 mA (via micro USB) b) Berbasis mikrokontroler/mikroprosesor : ARM1176JZF-S core, 700 MHz c) Port antarmuka : USB, Composite RCA, 10/100 Ethernet (RJ45) d) Bootloader : melalui OS berbasis LiNUX e) Fitur : Memory 512 MB, 2 USB PORT, Graphics Broadcom VideoCore IV , SD Card Slot 16 Gigabytes.

piksel yang nilai intensitasnya dibawah 128 akan diubah menjadi hitam (nilai intensitas = 0), sedangkan piksel yang nilai intensitasnya diatas 128 akan menjadi putih (nilai intensitas = 255).

METODE Perancangan Sistem Agar mendapatkan hasil yang diinginkan maka diperlukan suatu rancangan agar dapat mempermudah dalam memahami system yang akan dibuat. Pengerjaan tugas akhir ini terlihat jelas dari gambar 4. Blok diagram tersebut memperlihatkan bagaimana hubungan dari setiap perangkat utama yang digunakan.

Gambar 4 Blok diagram Gambar merupakan blok diagram proses pedeteksian gerak, single board computer bertugas untuk mengambil data berupa gambar dari webcam, saat webcam/kamera aktif, kamera akan mengambil gambar kemudian setiap satuan waktu tertentu frame akan di proses apakah ada perubahan pixel antara frame awal dengan frame berikutnya. Jika ada perubahan, maka perubahan gambar tersebut akan tersimpan di dalam storage single board computer. Jika tidak, proses

Gambar 5 Single Board Computer Raspberry Pi Model-B Rev.2

Webcam Logitech C170 Webcam Logitech C170 digunakan sebagai “mata” pada sistem pendeteksi gerak yang memiliki kemampuan yang cukup memenuhi syarat untuk digunakan pada pendeteksi gerakan. Adapun beberapa fitur utama yang dimiliki webcam Logitech C170 adalah sebagai berikut : 1. Panggilan video (640 x 480 pixel) dengan sistem yang direkomendasikan 2. Perekaman video: Hingga 1024 x 768 pixel 3. Teknologi Logitech Fluid Crysta x l™ 3* 4. Diagonal Field of View (FOV) 58° 5. Image Capture (4:3 SD) 640x480, 1.3MP, 3MP, 5MP 6. Image Capture (16:9 W) 320x180, 360P 7. Frame Rate (max) 640x480@30


8.

Foto: Hingga 5 megapixels (ditingkatkan dengan software) 9. Mikrofon terintegrasi dengan reduksi gangguan suaraMikrofon terintegrasi dengan reduksi gangguan suara 10. USB 2.0 tersertifikasi berkecepatan tinggi (direkomendasikan) 11. klip universal yang sesuai untuk laptop, monitor LCD atau CRT

Perancangan Perangkat Lunak Perancangan perangkat lunak dibuat menggunakan bahasa pemrograman python dengan OpenCV (Open Source Computer Vision) yang berjalan pada operating system single board. Program ini meliputi pendeteksian input gambar dari webcam, proses pengolahan data, output berupa tampilan motion dari webcam dan file yang di hasilkan dari gerak yang terdeteksi.

Jika webcam dalam keadaan aktif (stand by), webcam mengambil frame gambar setiap satuan detik. Frame akan di ubah menjadi citra abu-abu (greyscale) dan noise yang tertangkap dalam frame tersebut dikurangi sehingga dapat di ubah ke bentuk citra biner (B/W) untuk dapat di konversi dalam piksel diatas nilai tertentu sampai hitam, dan sisanya diubah menjadi putih, kemudian piksel yang telah diubah menjadi hitam akan di hitung jumlah nya. Untuk tahap selanjutnya hasil akan disimpan dalam buffer, frame yang tersimpan dalam buffer untuk di proses ke tahap selanjutnya adalah 100 frame. Minimal frame yang di perlukan dan yang baik dalam pendeteksian gerak adalah lebih dari 3 frame. Frame ke n yang telah di hitung jumlah piksel hitam nya akan di bandingkan dengan frame ke n+1, yaitu dengan mengurangkan (subtraction) jumlah piksel frame ke n+1 dengan frame ke n dan frame ke n dengan frame ke n-1. Jika perubahan piksel belum melampaui ambang batas (threshold) yang telah di tentukan maka webcam akan mengulangi proses awal yaitu proses pengambilan frame. Namun jika perubahan piksel (hasil subctration) melampaui ambang batas yang telah ditentukan, maka single board akan menyimpan hasil gambar dari frame yang telah berubah tersebut dan menampilkan sebuah alert berupa tulisan “GERAKAN TERDETEKSI”.

HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Single Board Computer Hasil pengujian dari output Raspberry Pi, di dapat bahwa single board dan SD card OS Raspian dapat berjalan dengan baik di tunjukkan pada tabel 4.1 Tabel 4.1. Hasil Pengujian Single Board Computer Alat dan Bahan SBC RCA Video TV tuner Notebook Ethernet cable

Gambar 6 Flowchart program keseluruhan

USB Mouse & Keyboard

Input RCA Video cable dan Ethernet Cable, SD Card

Output yang diharapkan Single Board Computer mampu menampilkan GUI yang berjalan pada OS Raspbian, serta Lampu indikator PWR,ACT,L NK pada SBC menyala

Hasil Lampu indikator PWR,ACT ,LNK pada SBC menyala dan GUI pada OS Raspbian dapat di tampilkan melalui RCA Cable dan LXDE Desktop


Tabel 4.3 Hasil Pengujian Webcam Terhadap SBC Alat dan Bahan Webcam SBC Catu daya

Gambar 7 Lampu Indikator PWR dan ACT menyala Lampu Indikator PWR merupakan lampu yang menunjukan bahwa ada tegangan dari catu daya dapat di terima oleh single board. Indikator ACT berkedip merupakan lampu indikator yang menunjukan bahwa ada aktivitas pada SD Card. LNK lampu indikator bahwa adanya ethernet cable yang terhubung pada single board computer. Output yang berupa tampilan antar muka Raspbian OS pada TV tuner dapat ditampilkan pada aplikasi TV Home Media3. Selain itu, tampilan antar muka OS raspbian dapat di tampilkan pada SSH Remote Environment MobaXterm. Ada perbedaan yang signifikan antara output tampilan OS raspbian pada TV tuner dan SSH LXDE Desktop, yaitu resolusi dan ketajaman gambar yang di tampilkan. Pada output RCA Video (TV Tuner) resolusi maksimal yang di dapat dalam menampilkan sebuah tampilan antar muka OS Raspbian yaitu 720 x 480 pixel sedangkan tampilan yang dapat di tampilkan oleh SSH LXDE Desktop 1366 x 768 atau setara dengan ukuran maksimal layar Notebook atau Laptop. Operating system Raspbian yang ada pada SD Card dapat berjalan dengan baik. Berikut adalah tampilan antar muka yang dapat di munculkan oleh TV tuner melalui port RCA Video Out. Tabel 4.2 RAM Usage Pada Single Board Computer RAM OUTPUT

Resolusi

Usage (StandBy)

RCA Video Out

720 x 480

53/374 MB

SSH LXDE

1366 x 768

72/374 MB

Desktop

Pengujian Webcam Dari pengujian webcam yang dilakukan didapatkan hasil pengujian seperti yang tedapat pada tabel 4.3

Input

Command shell pada terminal single board computer

SD Card RCA Video cable

Output yang diharapkan Single Board Computer mampu mendeteksi ID hardware produsen dan dapat menampilka n gambar pada obyek yang ada di depan webcam

Hasil

Shell pada single board mampu menampilkan ID hardware yang di miliki oleh webcam dan dapat menampilkan gambar

Tabel 4.4 Hasil Pengujian Frame Rate Webcam Logitech C170 RESOLUSI FRAME 160 x 120 176 x 144 320 x 176 320 x 240 352 x 288 432 x 240 544 x 288 640 x 360 640 x 480

FRAME RATE (fps) 5.0 fps 3.5 fps 2.0 fps 1.0 fps 1.0 fps 0.5 fps 0.5 fps 0.5 fps (kadang freeze) 0.5 fps (kadang freeze)

Gambar 8 Webcam berjalan dengan baik GUVCVIEW hanya mampu membaca resolusi maksimal webcam Logitech C170 adalah 640 x 480 dan kadang freeze/lag. Hal ini disebabkan karena spesifikasi teknik dari webcam yang di pakai hanya mampu merekam maupun menangkap gambar ukuran 640 x 480. Selain itu frame rate (fps) yang di hasilkan webcam belum mampu mencapai hasil standart frame rate yaitu 30 fps. Hal ini di sebabkan karena frekuensi CPU clock Raspberry Pi model B hanya 700 Mhz dan RAM yang hanya 512 MB.


Webcam

Pengujian Program Python Dari pengujian webcam yang dilakukan didapatkan hasil pengujian seperti yang tedapat pada tabel 4.5 Tabel 4.5 Hasil Pengujian Program Python Alat dan Bahan SBC Catu daya SD Card RCA Video cable

Input

Output yang diharapkan

Syntax program sederhana, menampilkan sebuah tulisan/teks pada shell python

Program yang dibuat dapat menampilkan isi perintah (tulisan) ke dalam shell python

Hasil Shell Python pada single board computer mampu menampilkan tulisan/teks

SBC Catu daya SD Card RCA Video cable Ethernet Cable

Program python yang berjalan pada shell single board dan webcam yang dalam keadaan aktif

Program python deteksi gerak yang dibuat dapat berjalan dengan baik/tanpa eror, dapat terintegrasi dengan webcam sebagai pendeteksi sebuah gerakan

Program python deteksi gerak dapat berjalan dengan baik tanpa eror, webcam dapat menampilkan informasi tentang adanya gerakan yang tertangkap.

Gambar 9 Uji Program Python Gambar 10 Hasil Deteksi Program

Pengujian OpenCV pada Python Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa openCV dapat berjalan dengan baik pada program python sesuai tabel 4.6 berikut. Tabel 4.6 Hasil Pengujian Program OpenCV Alat dan Bahan SBC Catu daya SD Card RCA Video cable

Input Syntax program sederhana, mengubah sebuah gambar ke dalam bentuk citra grayscale

Output yang diharapkan Program yang dibuat dapat menampilkan gambar yang telah di rubah menjadi bentuk citra grayscale (abu-abu)

Hasil OpenCV pada single board computer mampu menampilkan gambar yang telah di rubah menjadi bentuk citra grayscale (abu-abu)

Pengujian Sistem Secara Keseluruhan

Gambar 11 Hasil File Deteksi Gerak

Dari hail pengujian sisterm secara keseluruhan dapat di lihat pada tabel 4.7

SIMPULAN Tabel 4.7 Hasil Pengujian Sistem Pendeteksi Gerak Alat dan Bahan

Input

Output yang diharapkan

Hasil

Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Single Board Computer Raspberry Pi telah dapat membaca input dari webcam. Hal ini ditunjukkan dengan adanya gambar / frame yang dapat di capture oleh aplikasi Raspberry Pi. 2. Frame rate maksimal yang dihasilkan oleh webcam terhadap hasil tampilan pada single


board computer adalah 5.0 fps dengan resolusi layar 160 x 120 piksel. 3. Program Python pada SBC Raspberry Pi berjalan dengan baik sesaui dengan fungsinya dalam mendeteksi sebuah gerakan yang tertangkap pada webcam dan menyimpan hasil capture ke dalam storage SBC Raspberry Pi. 4. CPU Usage dan RAM Usage yang digunakan oleh output tampilan RCA Video lebih kecil daripada output tampilan pada SSH LXDE Desktop yaitu 60.0 – 100.0 % dari total 700 Mhz CPU Clock dan 60-70 MB dari total 374 MB RAM yang dimiliki oleh SBC Raspberry Pi.

DAFTAR PUSTAKA Bruner, J., Robert. 2005. Discover Python, Part 1: Python's built-in numerical types. IBM Corporation Logitech. 2010. Getting started with Logitech® Webcam C170. Newark, CA

Picardi,

Massimo. 2005. Background Subtraction Techniques : A Review. University of Technology. Sydney

Profitt, Barton. 2009. Background Subtraction Algorithms for a Video based system. Thesis. Stellenbosch University. South Africa Raspberry Pi. 2012. Start Guide Raspberry Pi. London, England Thorne, Brian. 2009. Introduction to Computer Vision in Python. University of Canterbury. New Zealand Triasanti, Dina. 2001. Konsep Dasar Phyton. Jakarta. Verstraeten, Cédric. 2013. OpenCV Simple Motion Detection. University Ghent, Netherland.

Monk, Simon. 2005. Adafruit's Raspberry Pi Lesson. Massachusetts, USA.


Journal of Control and Network Systems

Recommend Documents