ABSTRAK
ABSTRAK
Nama : Suwarno
Program Studi : Magister Ilmu Komputer
Judul : Sistem Deteksi Asap Berbasis Video Untuk Deteksi Dini
Kebakaran Menggunakan Adaptive Gaussian Mixture Model dan
Sistem Inferensi Fuzzy
Kebakaran merupakan peristiwa yang sering terjadi dalam berbagai lingkungan
dan dapat menimbulkan kerugian harta benda bahkan nyawa. Penanganan yang
cenderung lambat dapat mengakibatkan kerugian yang lebih besar. Teknologi
deteksi kebakaran yang ada saat ini masih dianggap kurang efektif. Alat deteksi
kebakaran yang ada saat ini cenderung mempunyai masalah dalam hal waktu
respon (delay) dari sumber asap ke detektor. Tujuan dari tesis ini adalah
mengembangan alternatif lain untuk sistem deteksi asap. Dengan sebuah kamera
pengawas atau closed circuit television (CCTV), dapat mancakup area yang lebih
luas dibanding sebuah detektor asap yang ada sekarang ini. Metode yang
digunakan adalah Adaptive Gaussian Mixture Model dan Sistem Inferensi Fuzzy.
Adaptive Gaussian Mixture Model digunakan untuk melakukan segmentasi objek
guna menangkap objek yang bergerak. Sistem Inferensi Fuzzy digunakan untuk
menentukan karakteristik objek dan klasifikasi objek. Hasil yang didapat adalah
sistem ini mampu mendeteksi objek dan mengklasifikasikannya menjadi objek
asap, asab berbahaya dan objek bukan asap.
Kata kunci: deteksi asap, background subtraction, segmentasi objek, adaptive
Gaussian mixture model, sistem inferensi fuzzy
|