Beberapa model AI-Vision yang dikembangkan ITB. Dok ITB
Beberapa model AI-Vision yang dikembangkan ITB. Dok ITB

ITB Kembangkan AI-Vision, Kecerdasan Buatan untuk Masa Kenormalan Baru

Pendidikan Riset dan Penelitian Kenormalan Baru
Arga sumantri • 01 Juni 2020 17:22
Bandung: Pusat Artificial Intelligence Institut Teknologi Bandung (ITB) mengembangkan artificial intelligence (AI)-Vision. Ini merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang melatih komputer untuk melakukan interpretasi, menafsirkan, atau memahami hal terkait visual (penglihatan manusia).
 
Dosen Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI) ITB Nugraha Priya Utama menjelaskan, komputer visual ini menggunakan gambar yang didapatkan dari kamera digital atau video, dari model berbasis deep learning. Komputer dirancang dapat mengidentifikasi dan mengklarifikasi objek.
 
"Jadi tujuan utama dari AI-Vision ini adalah mengotomatisasi tugas-tugas manusia secara visual," kata Utama mengutip laman ITB, Senin, 1 Juni 2020.

Bagaimana tanggapan anda mengenai artikel ini?


Menurut Utama, AI-Vision ini dapat membantu memantau masyarakat dalam kondisi kenormalan baru. Alat ini bisa ditempatkan di sekolah, tempat ibadah, bandara, kantor, halte bus/kereta, perpustakaan, maupun di outdoor seperti di jalanan, tempat wisata, tempat olahraga, taman, dan fasilitas lainnya.
 
"Apakah masyarakat memakai masker atau tidak, berkerumun atau tidak, berjaga jarak atau tidak di tengah kondisi pandemi seperti sekarang ini. AI komputer bisa juga untuk mengukur temperatur secara otomatis, kesehatan, atau bahkan bisa melakukan monitoring kepadatan lalu lintas, estimasi usia, dan lain-lain," ungkapnya.
 
Utama menjelaskan, ada tiga langkah dasar yang selalu ada pada AI-Vision atau komputer vision ini. Pertama, acquiring image (koleksi gambar), lalu processing the image (memproses gambar), dan understanding the image (memahami/menginterpretasi gambar).
 
Pusat Riset AI ITB telah melakukan proses monitoring masyarakat menggunakan AI-Vision yang bekerja sama dengan Prosa AI. Model yang pertama adalah Vehicle Classification and Counting (VCC), yang digabungkan dengan Lisence Plate Recognition (LPR) dan Illegal Parking (LP). Pemanfaatannya dapat dilakukan di dalam ruangan, maupun di luar ruangan. Contohnya, kata dia, untuk memantau lahan parkir yang dikaitkan dengan jumlah pengunjung di pusat perbelanjaan.
 
"Pemanfaatan di indoor itu bisa dilakukan misalnya untuk pengaturan jumlah kendaraan yang masuk ke SPBU, kita bisa melihat apakah kendaraan tersebut menggunakan bahan bakar sesuai peruntukkannya atau tidak, memakai bahan bakar bersubsidi atau tidak," paparnya.
 
Beberapa model AI-Vision yang dibangun adalah dengan Yolo V3-Tiny, yang dilatih dan diatur dengan dataset dari foto berbagai jenis, tipe, dan nomor pelat kendaraan. Dia menjelaskan, alur inferensinya untuk VCC lebih gampang ketika mendapatkan input dari CCTV lalu deteksi kendaraan dan klasifikasikan tipe dan jumlahnya. Hal yang juga dilakukan untuk mendeteksi pelat nomor kendaraan.
 
Namun, untuk model IP atau monitoring parkir liar, pertama adalah set area. Ketika ada kendaraan masuk maka CCTV akan melakukan perhitungan waktu, apakah melanggar batas waktu maksimal untuk parkir atau tidak.
 
Model kedua adalah melakukan monitoring terhadap orang-orang yang tidak memakai masker. Tujuannya, untuk mengantisipasi apabila aturan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) dilonggarkan, masih banyak masyarakat yang berkeliaran tanpa menggunakan masker, maka pihak manajemen kawasan bisa melakukan tindakan lebih lanjut. Model ini dikembangkan dengan kemampuan dapat mengenali wajah dan membedakan wajah yang bermasker atau tidak.
 
Baca:LIPI Kembangkan Ozon untuk Disinfektan Covid-19
 
Model kedua ini dibangun sesuai dengan Single Shot Detector (SSD) dan deep CNN. Lalu, dimasukan dataset ratusan ribu wajah-wajah lokal Indonesia dan atributnya yang ada.
 
"Untuk inferensinya, kamera pertama-tama akan mendeteksi wajah, kemudian mengklasifikasikan wajah apakah memakai masker atau tidak, dan apabila tidak memakai masker kita bisa mendeteksi berdasarkan data base yang ada," jelasnya.
 
Pusat AI ITB juga telah melakukan model untuk mengestimasi jarak dan menghitung jumlah manusia yang terekam di dalam maupun luar ruangan. Tujuannya, untuk melihat apakah masyarakat sudah menerapkan physical distancing atau tidak.
 
Utama dan tim juga telah membuat model untuk melakukan monitoring pergerakan manusia secara umum. "Harapannya, setiap pergerakan manusia yang terekam CCTV melalui model pergerakan manusia bisa kami ikuti dan melakukan tracing," ungkapnya.
 

(AGA)



FOLLOW US

Ikuti media sosial medcom.id dan dapatkan berbagai keuntungan

Dapatkan berita terbaru dari kami Ikuti langkah ini untuk mendapatkan notifikasi

unblock notif