Simposium Nasional RAPI VIII 2009 ISSN : 1412-9612 E-74 MOTION DETECTION USING OPENCV WITH BACKGROUND SUBTRACTION AND FRAME DIFFERENCING TECHNIQUE Kurniawan Dwi Irianto 1 , Gunawan Ariyanto 2 , Dedi Ary P. 3 1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A. Yani Tromol Pos 1 Pabelan Kartasura 57102 Telp 0271 717417 Email : kdwiirianto@fki.ums.ac.id , gariyanto@gmail.com 3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A. Yani Tromol Pos 1 Pabelan Kartasura 57102 Telp 0271 717417 Email : dediary@gmail.com Abstract In this decade, the need of monitoring systems in every field is increasing rapidly. Monitoring systems are applied to improve the security systems and the productivities. The implementation is always based on the need to keep watching and recording all activities that occur in one location with a purpose; if there’s something emergency happens, we will know and handle it immediately. A building is an important place to be protected if there is much valuable stuff in it. Surveillance system that currently used is operator surveillance camera which many human error factors are imprecise so it is very inefficient to get a maximum result. A surveillance system using camera which can detect motions and record them automatically is an alternative method to improve the system’s efficiency which can save more memory and need no operator. This paper describes how to detect motions and record them using opencv library with web camera. This method uses background subtraction and frame differencing technique. Background subtraction is a method that subtract the current frame with background frame to get a moving object and frame differencing is a method that subtract the current frame with previous frame to get a moving object. Keywords: background subtraction; camera; frame differencing; motions Pendahuluan Saat ini kebutuhan sistem monitoring di berbagai sektor meningkat dengan pesat. Semakin banyak sistem monitoring diterapkankan untuk tujuan peningkatan aspek keamanan dan produktivitas. Penerapan monitoring selalu berdasarkan pada kebutuhan pengawasan secara berkala dan merekam segala aktivitas yang berlangsung di lokasi tersebut dengan harapan ketika terjadi suatu hal kritis / penting maka dapat segera diketahui dan ditangani. Sistem monitoring biasanya diterapkan untuk aspek keamanan, sebagai contoh pada perbankan, pergudangan, perkantoran, berbagai fasilitas publik seperti bandara, stasiun, hingga digunakan pada rumah tinggal. Sedangkan penerapan sistem monitoring untuk aspek produktivitas, sebagai contoh diterapkan pada sektor manufaktur atau industri di mana manajemen dapat memonitor atau memantau aktivitas produksi para pekerja / buruh, mengkontrol instrumentasi proses, instalasi permesinan, dan lain-lain. Dan tentunya masih banyak tujuan-tujuan lain yang mendasari penerapan sistem monitoring tersebut. Dengan demikian, penggunaan kamera pada sistem pengawasan sangat dibutuhkan. Akan tetapi yang menjadi permasalahan adalah kamera yang dipasang selalu merekam meskipun tidak ada gerakan atau kejadian yang terjadi, akibatnya terjadi 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. Dengan menggunakan teknik background subtraction dan frame differencing maka gerakan yang berada dalam kawasan pantauan kamera dapat dideteksi dan direkam ke dalam Harddisk. Teknik background subtraction mengurangkan frame sekarang (f i ) dengan frame background untuk mendapatkan objek yang bergerak sedangkan teknik frame differencing mengurangkan frame sekarang (f i ) dengan frame sebelumnya (f i-1 ) untuk mendapat objek yang bergerak pula. Computer Vision Vision secara bahasa bisa diartikan penglihatan. Vision juga bisa diartikan sebagai suatu proses pengamatan apa yang ada pada dunia nyata melalui panca indra penglihatan manusia. Adapun computer vision adalah suatu pembelajaran menganalisa gambar dan video untuk memperoleh hasil sebagaimana yang bisa dilakukan manusia. Pada hakikatnya, Computer vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (Human Vision). Manusia melihat objek dengan indera penglihaan (mata), lalu citra objek diteruskan ke otak untuk diinterpretasi sehingga