On Monday, June 17, 2013
Oleh: ALFIAN NDARU PRATAMA
6511040086/K3-4C
Kebakaran merupakan bencana yang sering terjadi hampir di semua tempat seperti di
pemukiman warga, gedung-gedung, hutan dll. Kebakaran merupakan bencana yang di
akibatkan oleh kesalahan manusia maupun alam seperti : konsleting listrik,
membuang bekas rokok sembarangan, cuaca yang terlalu panas dan petir. Kebakaran
sering tidak di ketahui warga sehingga api menjadi besar seperti di daerah
hutan atau rawa-rawa yang jarang ada penghuni. Jayavardhana
Gubbi, Slaven Marusic, Marimuthu Palaniswami pada penelitiannya mengembangkan
tentang Deteksi asap dalam video menggunakan gelombang yang di dukung oleh
mesin vector.
Penelitian dari mereka menerangkan tentang
detektor yang dapat mendeteksi terjadinya kebakaran dengan adanya asap yang
berada di lingkungan sekitar. Cara kerjanya di bantu dengan mesin vector dan
kamera yang dapat mendeteksi adanya asap dari kebakaran dan dapat terdeteksi
dalam komputer dan dapat terdeteksi dalam gelombang yang terlihat dalam
komputer. Sistim peringatan dini merupakan hal yang penting dalam memberikan
respon darurat. Kamera Cheap dan daya komputasi telah memungkinkan desain dari
pendeteksian kebakaran yang menggunakan sisitim video pengawas yang mendeteksi
asap di alam bebas. Ini sangat penting dalam sekenario dalam skenario dimana
pendeteksi asap yang di amati bahwa asap yang terlihat sebelum ada api menyala
dapat terdeteksi oleh kamera pengawas dan dapat di ketahui di dalam komputer.
Metode baru untuk karakteristik asap menggunakan gelombang dan di dukung oleh
mesin Vector. Metode ini telah di lakukan berbagai macam uji coba seperti pada
kebakaran hutan dan kebakaran terowongan dan hasilnya sangat memuaskan, asap
yang berada di alam bebas dapat terdeteksi di dalam komputer.
Sebuah
pendekatan baru berdasarkan wavelet dan vektor dukungan Mesin
telah diusulkan untuk deteksi asap.
Mesin ini bekerja dengan baik dengan menggunakan pendekatan berbasis blok
serta pada gerak segmen
gambar. Pada pengujian diperoleh pada
video yang diambil dari kebakaran hutan. Hal ini menunjukkan bahwa 60 diekstrak
fitur efisien dapat mewakili
asap di diuji skenario.
Metode ini memiliki fleksibilitas untuk
menganalisis asap setiap beberapa detik hanya
menggunakan beberapa frame daripada
berkelanjutan pemantauan. Hal ini
juga dapat digunakan dengan sistem
yang memiliki gerak kemampuan deteksi. Tampilan kamera meliputi daratan dan
awan, di mana kebingungan
yang signifikan dibuat karena
warna kesamaan antara unsur-unsur
yang berbeda dari adegan dan gambar. Hal ini dapat dilihat dengan jelas bahwa asap menyebar signifikan di
bagian atas gambar yang merupakan
indikasi ahigh angin
skenario. kamera dan masukan untuk
algoritma kami adalah gambar JPEG dari frame
video. Kamera yang
digunakan adalah kamera CCD.
REFRENSI
:
Gubbi Jayavardhana,
Marusic Slaven, Palaniswami Marimuthu,2009.Smoke detection in video using
wavelets and support vector machines. Fire Safety Journal, vol.44 (2009)
1110-1115.
