Title:

DETEKSI MANUSIA OTOMATIS PADA GAMBAR CCTV RUANG TERTUTUP SEBAGAI UPAYA PENEGAKAN SOCIAL DISTANCING DI MASA COVID-19

Author:

Mail Latifah Listyalina(1*)
Mail Irawadi Buyung(2)
Mail Yudi Marsongko(3)
Mail Mursid Sabdullah(4)

(1) Universitas Respati Yogyakarta, 
(2) Universitas Respati Yogyakarta, 
(3) , 
(4) , 
(*) Corresponding Author
10.31002/jeecit.v3i1.5190| Abstract views : 0 | PDF views : 0

Abstract


Penelitian ini dilakukan untuk merancang suatu sistem yang mampu melakukan deteksi manusia pada suatu ruangan melalui gambar CCTV secara otomatis. Deteksi tersebut nantinya dapat dijadikan alat penghitung jumlah manusia pada suatu ruangan untuk dilakukan pada era pandemi COVID-19. Hal ini dikarenakan pembatasan jumlah manusia pada suatu ruangan demi menegakkan social distancing merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan demi mencegah penyebaran COVID-19. Sistem  dirancang melalui beberapa tahap, antara lain tahap akusisi data gambar CCTV, pengolahan gambar CCTV, implementasi dan algoritma pendeteksi.

Jumlah data gambar CCTV yang akan digunakan adalah sebanyak 2000 sampel. Situs ini menyediakan gambar CCTV yang memuat kerumunan manusia di pusat perbelanjaan. Data yang diperoleh menjadi masukan dari algoritma pendeteksi objek manusia berbasis deep learnig YOLOv3 untuk mendapatkan keluaran berupa hasil deteksi. Berdasarkan hasilnya, sistem dapat dikatakan telah bekerja dengan baik dan memiliki kesempatan untuk diterapkan pada aplikasi yang sebenarnya.


Full Text:

PDF

References


Ahda, Addinal. (2018). Analisa Perbandingan Kinerja Cctv Dvr Dengan Cctv Portable Menggunakan Smartphone Android Secara Online. Jurnal Perencanaan Sains, Teknologi, dan Komputer. Vol 1, No. 2, Desember 2018.

Badan Pendidikan dan Pelatihan Kementerian Pertahanan Republik Indonesia. (2017). Bimbingan Teknis CCTV dan NVR.

Elman, Jeffrey L. (1991). Distributed representations, simple recurrent networks, and grammatical structure. Machine learning, 7(2-3):195–225.

Listyalina, Latifah. (2019). Accurate and Low-cost Fingerprint Classification via Transfer Learning. 5th International Conference on Science in Information Technology (ICSITech). Halaman 27-32. Penerbit IEEE

Putra dkk. (2017). Perspektif Dan Pandangan Global Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) - Pertimbangan untuk Profesi Audit Internal. The Institute of Internal Auditors, Inc.

Piarsa, I Nyoman. (2017). Prototipe Deteksi Dan Pengenalan Wajah Pada Sistem Monitoring Dan Kontrol Visual Keamanan Rumah. Seminar Nasional Sains dan Teknologi (Senastek) IV, Bali, Indonesia 2017

Susilo, dkk. (2019). Coronavirus Disease 2019: Tinjauan Literatur Terkini Coronavirus Disease 2019: Review of Current Literatures. | Jurnal Penyakit Dalam Indonesia | Vol. 7, No. 1 | Maret 2020|.

Thohari dkk. (2019). Sistem Pengawasan Berbasis Deteksi Gerak Menggunakan Single Board Computer. JNTETI, Vol. 8, No. 1, Februari 2019

Satuan Tugas Penanganan Covid-19. (2019). Analisis Data Covid-19 Indonesia.




DOI: http://dx.doi.org/10.31002/jeecit.v3i1.5190

Article Metrics

Abstract view : 0 times
PDF - 0 times

Cited By

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Universitas Tidar



e-ISSN : 2745-6412 p-ISSN : 2797-1740