No abstract

Suatu sistem pengawasan lalu lintas kereta api di persimpangan sudah menjadi hal mutlak yang harus disediakan baik secara manual maupun otomatis, menggunakan sumber daya manusia atau hanya memanfaatkan peralatan elektrik dan elektronik. Telah banyak penelitian yang memanfaatkan perangkat elektronik dalam berbagai model dan aktualisasi sebenarnya, diantaranya penggunaan sensor ultrasonik, sensor infra merah, mikropon, sensor GPS, kamera, dan sensor magnetik. Adapun dalam penelitian ini menggunakan sensor accelerometer untuk mendeteksi getaran yang dihasilkan oleh kereta api yang dalam hal ini adalah getaran rel. Pola frekuensi getaran rel tersebut akan dibedakan antara kereta api dengan pola getaran yang disebabkan oleh kendaraan lain yang melintasi jalan persimpangan rel yakni truk, mobil, dan sepeda motor. Dengan algoritma jaringan syaraf tiruan (neural network), hasil penelitian didapatkan bahwa pola getaran rel yang dihasilkan oleh kereta api dapat dibedakan dari kendaraan lain. Sedangkan jarak terjauh yang dapat dideteksi oleh sensor accelerometer MEMS (micro-electro-mechanical-system) ini adalah sebesar 74 meter. Diharapkan penggunaan sensor yang lebih sensitif dan metode yang lebih mutakhir dapat memperkirakan kedatangan kereta api pada jarak yang lebih jauh untuk penyiapan kondisi perlintasan sebelum kereta api melewati persimpangan.

One automatic system for monitoring the presence of vehicles in a parking zone is an indispensable mean of an area such as services building, institutions, and other organizations, which accomodated many vehicles. A tracking record is the most important matter when the vehicle leaves the parking area. Manually, one parking officer will be needed to do the job. However, when using such an automated parking system, then this officers' job can be replaced. The vehicle license plate recording system is designed to use electronic-vision devices as a fundamental device for detecting the presence of vehicle. Vehicle license plates are detected using a digital camera which captured by the camera module on the Raspberry-Pi mini-pc microcontroller device, in addition to the detection of ultrasonic sensors that capture the position of vehicle objects. The process of reading vehicle numbers in an intelligent system of artificial neural networks to extracts each character of the license plate so that each number and letter can be recognized. Meanwhile, the detection of the ultrasonic parking sensor is a complementary confirmation indicating the presence of a vehicle object being monitored. The combination of solar power as the power supply for this automatic system is an important set-up that makes the system's electricity able to run independently. This monitoring system is prepared to help increase vehicle security automatically.