Kursus/Jasa OpenCV | “Deteksi dan Penghitungan Obyek Bergerak di Lingkungan Dinamis Menggunakan OpenCV dan Background Subtraction”

Berikut silabus tentang “Deteksi dan Penghitungan Obyek Bergerak di Lingkungan Dinamis Menggunakan OpenCV dan Background Subtraction”:

Level 1: Pengenalan dan Dasar-dasar OpenCV (Sesi 1-8)

Sesi 1:

• Topik: Pengenalan OpenCV dan Instalasi
• Materi: Pengenalan OpenCV, cara kerja, instalasi di berbagai platform, konfigurasi lingkungan pengembangan.
• Proyek: Instalasi OpenCV dan menjalankan program dasar.

Sesi 2:

• Topik: Penggunaan Dasar OpenCV
• Materi: Penggunaan fungsi dasar OpenCV untuk memuat, menampilkan, dan menyimpan gambar.
• Proyek: Membuat aplikasi sederhana untuk menampilkan gambar dan video.

Sesi 3:

• Topik: Operasi Dasar pada Gambar
• Materi: Pengenalan operasi dasar seperti konversi warna, pemotongan (cropping), dan pemutaran gambar.
• Proyek: Implementasi operasi dasar pada gambar statis.

Sesi 4:

• Topik: Pengolahan Citra Lanjut
• Materi: Penerapan filter, edge detection, dan transformasi geometris.
• Proyek: Membuat aplikasi filter gambar sederhana.

Sesi 5:

• Topik: Pemrosesan Video
• Materi: Membaca dan menulis video, menangkap frame dari webcam, dan menyimpan video hasil proses.
• Proyek: Aplikasi yang menampilkan live feed dari kamera.

Sesi 6:

• Topik: Deteksi Gerakan Sederhana
• Materi: Deteksi gerakan menggunakan perbedaan frame dan thresholding.
• Proyek: Membuat aplikasi untuk mendeteksi perubahan sederhana pada video.

Sesi 7:

• Topik: Deteksi Tepi dan Kontur
• Materi: Pengenalan algoritma Canny edge detection, pencarian kontur, dan bounding box.
• Proyek: Aplikasi deteksi tepi dan identifikasi kontur pada video.

Sesi 8:

• Topik: Pengenalan Background Subtraction
• Materi: Teori dasar background subtraction dan penerapannya.
• Proyek: Implementasi background subtraction sederhana untuk mendeteksi gerakan.

Level 2: Background Subtraction dan Deteksi Obyek (Sesi 9-16)

Sesi 9:

• Topik: Teknik Background Subtraction Lanjutan
• Materi: Pengenalan teknik-teknik seperti MOG, MOG2, dan KNN.
• Proyek: Implementasi dan perbandingan beberapa teknik background subtraction.

Sesi 10:

• Topik: Pengenalan Obyek pada Lingkungan Dinamis
• Materi: Tantangan deteksi pada lingkungan dengan perubahan dinamis, seperti perubahan cahaya dan pergerakan kamera.
• Proyek: Mengatasi noise pada lingkungan dinamis.

Sesi 11:

• Topik: Deteksi Obyek dengan Background Subtraction
• Materi: Mendeteksi obyek bergerak menggunakan teknik background subtraction.
• Proyek: Aplikasi untuk mendeteksi kendaraan atau orang yang bergerak.

Sesi 12:

• Topik: Tracking Obyek Menggunakan OpenCV
• Materi: Algoritma tracking seperti MeanShift dan CamShift.
• Proyek: Menerapkan tracking pada obyek yang terdeteksi.

Sesi 13:

• Topik: Multi-Object Tracking
• Materi: Pengenalan algoritma multi-object tracking, seperti centroid tracking dan Kalman Filter.
• Proyek: Aplikasi untuk tracking beberapa obyek secara bersamaan.

Sesi 14:

• Topik: Pelabelan dan Identifikasi Obyek
• Materi: Pengenalan metode pelabelan obyek dan penggunaan ID unik untuk setiap obyek.
• Proyek: Aplikasi pelabelan obyek yang terdeteksi dan di-tracking.

Sesi 15:

• Topik: Analisis Gerakan Obyek
• Materi: Menghitung jalur pergerakan dan kecepatan obyek.
• Proyek: Aplikasi untuk menganalisis jalur dan kecepatan pergerakan kendaraan.

Sesi 16:

• Topik: Evaluasi Deteksi dan Tracking
• Materi: Evaluasi performa deteksi dan tracking menggunakan metrik seperti Precision, Recall, dan F1-score.
• Proyek: Membuat laporan evaluasi performa sistem.

Level 3: Implementasi pada Proyek Nyata (Sesi 17-24)

Sesi 17:

• Topik: Studi Kasus: Deteksi Kendaraan di Jalan Raya
• Materi: Implementasi deteksi dan tracking kendaraan pada lingkungan jalan raya.
• Proyek: Aplikasi untuk mendeteksi dan menghitung jumlah kendaraan.

Sesi 18:

• Topik: Studi Kasus: Deteksi Orang di Area Publik
• Materi: Implementasi deteksi dan tracking orang pada area publik seperti bandara atau stasiun.
• Proyek: Aplikasi untuk menghitung jumlah orang yang masuk dan keluar.

Sesi 19:

• Topik: Studi Kasus: Deteksi Aktivitas pada Lingkungan Kerja
• Materi: Implementasi sistem deteksi untuk memonitor aktivitas pada lingkungan kerja.
• Proyek: Aplikasi untuk mengidentifikasi area kerja aktif dan tidak aktif.

Sesi 20:

• Topik: Optimasi Deteksi pada Lingkungan Kompleks
• Materi: Mengatasi tantangan deteksi pada lingkungan dengan banyak obyek dan latar belakang kompleks.
• Proyek: Aplikasi untuk mendeteksi aktivitas pada lingkungan dengan banyak gangguan.

Sesi 21:

• Topik: Integrasi dengan Sistem Lain
• Materi: Mengintegrasikan sistem deteksi dengan database atau cloud untuk menyimpan hasil analisis.
• Proyek: Aplikasi yang menyimpan data deteksi dan tracking ke dalam database.

Sesi 22:

• Topik: Implementasi Sistem Keamanan Otomatis
• Materi: Membangun sistem keamanan berbasis deteksi gerakan untuk lingkungan tertentu.
• Proyek: Aplikasi untuk deteksi gerakan dan alarm otomatis pada lingkungan indoor.

Sesi 23:

• Topik: Implementasi Penghitungan Obyek
• Materi: Menggunakan teknik deteksi untuk menghitung jumlah obyek secara akurat.
• Proyek: Aplikasi untuk menghitung kendaraan pada persimpangan jalan.

Sesi 24:

• Topik: Studi Kasus: Deteksi Obyek pada Area Terbuka
• Materi: Implementasi deteksi obyek pada area terbuka dengan variasi kondisi cuaca dan pencahayaan.
• Proyek: Aplikasi untuk mendeteksi orang atau kendaraan pada lingkungan terbuka.

Level 4: Penerapan Lanjutan dan Eksplorasi (Sesi 25-32)

Sesi 25:

• Topik: Pengenalan Deep Learning untuk Deteksi Obyek
• Materi: Pengenalan arsitektur CNN dan penggunaannya untuk deteksi obyek.
• Proyek: Implementasi sederhana CNN untuk deteksi obyek.

Sesi 26:

• Topik: Transfer Learning untuk Deteksi Obyek
• Materi: Penggunaan model pretrained seperti YOLO, SSD, dan Faster R-CNN.
• Proyek: Aplikasi untuk mendeteksi obyek dengan model pretrained.

Sesi 27:

• Topik: Penggunaan GPU untuk Peningkatan Performa
• Materi: Optimasi pemrosesan menggunakan GPU dan CUDA.
• Proyek: Mengimplementasikan deteksi obyek menggunakan GPU.

Sesi 28:

• Topik: Pengolahan Video Streaming
• Materi: Deteksi dan penghitungan obyek pada video streaming secara real-time.
• Proyek: Aplikasi deteksi obyek pada live streaming dari CCTV.

Sesi 29:

• Topik: Integrasi dengan Sistem IoT
• Materi: Menghubungkan sistem deteksi dengan perangkat IoT untuk pengambilan keputusan otomatis.
• Proyek: Aplikasi untuk mengaktifkan perangkat IoT berdasarkan deteksi obyek.

Sesi 30:

• Topik: Deteksi Obyek pada Kendaraan Otonom
• Materi: Implementasi sistem deteksi dan penghitungan obyek untuk kendaraan otonom.
• Proyek: Simulasi deteksi obyek pada jalur kendaraan otonom.

Sesi 31:

• Topik: Optimasi dan Fine-tuning Model
• Materi: Strategi optimasi dan fine-tuning model deteksi obyek untuk lingkungan spesifik.
• Proyek: Fine-tuning model deteksi untuk meningkatkan akurasi.

Sesi 32:

• Topik: Studi Kasus: Deteksi Anomali pada Lingkungan Industri
• Materi: Implementasi deteksi anomali pada lingkungan industri menggunakan background subtraction.
• Proyek: Aplikasi untuk mendeteksi aktivitas tak terduga di area industri.

Level 5: Implementasi Proyek Akhir dan Evaluasi (Sesi 33-40)

Sesi 33-35:

• Topik: Perencanaan dan Persiapan Proyek Akhir
• Materi: Diskusi dan perencanaan proyek akhir sesuai minat peserta. Penyiapan dataset dan rencana kerja.
• Proyek: Menyusun rencana dan persiapan untuk proyek akhir.

Sesi 36-38:

• Topik: Implementasi Proyek Akhir
• Materi: Implementasi proyek akhir sesuai dengan rencana yang telah disusun.
• Proyek: Mengimplementasikan sistem deteksi dan penghitungan obyek pada lingkungan dinamis.

Sesi 39:

• Topik: Pengujian dan Evaluasi Proyek Akhir
• Materi: Pengujian performa proyek akhir menggunakan metrik evaluasi yang relevan.
• Proyek: Melakukan pengujian dan evaluasi performa sistem.

Sesi 40:

• Topik: Presentasi dan Dokumentasi Proyek
• Materi: Presentasi hasil proyek akhir dan pembuatan dokumentasi.
• Proyek: Membuat presentasi dan dokumentasi proyek akhir.

Silabus ini dapat disesuaikan lebih lanjut sesuai dengan kebutuhan dan tingkat keahlian peserta.