Kursus/Jasa OpenCV | “Pengembangan Aplikasi Pengawasan Otomatis di Area Publik Menggunakan OpenCV dan Convolutional Neural Network”

Silabus Pengembangan Aplikasi Pengawasan Otomatis di Area Publik Menggunakan OpenCV dan Convolutional Neural Network

Sesi 1-5: Pengantar Pemrosesan Citra dan OpenCV

1. Sesi 1: Pengenalan Pemrosesan Citra dan OpenCV
   • Apa itu pemrosesan citra?
   • Instalasi OpenCV dan pengaturan lingkungan kerja.
   • Dasar-dasar OpenCV: membaca, menampilkan, dan menyimpan gambar.
2. Sesi 2: Manipulasi Dasar pada Gambar
   • Konversi warna, pemotongan, dan pengubahan ukuran gambar.
   • Transformasi geometris: rotasi, translasi, dan penskalaan.
3. Sesi 3: Deteksi Tepi dan Segmentasi Gambar
   • Algoritma deteksi tepi: Canny, Sobel.
   • Segmentasi gambar dengan thresholding dan contour detection.
4. Sesi 4: Pengenalan Deteksi Objek Menggunakan OpenCV
   • Deteksi objek dengan metode tradisional: Haar Cascades dan HOG.
   • Pengenalan pada deteksi objek berbasis Deep Learning.
5. Sesi 5: Pengolahan Video dan Deteksi Gerakan
   • Bekerja dengan video di OpenCV.
   • Deteksi gerakan menggunakan teknik background subtraction.

Sesi 6-10: Pengenalan Convolutional Neural Network (CNN)

6. Sesi 6: Konsep Dasar Neural Network dan CNN
   • Pengantar Neural Network dan CNN.
   • Arsitektur dasar CNN: convolution, pooling, fully connected layers.
7. Sesi 7: Implementasi CNN dengan TensorFlow/Keras
   • Instalasi dan pengenalan TensorFlow/Keras.
   • Membangun model CNN sederhana untuk klasifikasi gambar.
8. Sesi 8: Pelatihan Model CNN dan Evaluasi
   • Dataset: pembagian data training dan testing.
   • Pelatihan model, loss function, dan optimisasi.
   • Evaluasi model: akurasi, precision, recall, dan F1-score.
9. Sesi 9: Pengenalan Transfer Learning
   • Apa itu transfer learning?
   • Menggunakan model pretrained (misalnya, VGG, ResNet) untuk klasifikasi gambar.
10. Sesi 10: Fine-Tuning Model Pretrained
    • Teknik fine-tuning pada model pretrained.
    • Penerapan fine-tuning untuk meningkatkan akurasi.

Sesi 11-15: Pengembangan Aplikasi Pengawasan Otomatis

11. Sesi 11: Konsep Sistem Pengawasan Otomatis
    • Studi kasus: penerapan pengawasan otomatis di area publik.
    • Desain dan arsitektur sistem pengawasan.
12. Sesi 12: Deteksi Objek dengan OpenCV dan CNN
    • Mengintegrasikan model CNN untuk deteksi objek.
    • Implementasi deteksi objek pada video real-time.
13. Sesi 13: Pelacakan Objek pada Video
    • Algoritma pelacakan: KCF, CSRT, dan DeepSORT.
    • Menggabungkan deteksi dan pelacakan objek.
14. Sesi 14: Pengenalan Deteksi Aktivitas
    • Deteksi aktivitas manusia: pengenalan pose dan action recognition.
    • Implementasi model sederhana untuk deteksi aktivitas.
15. Sesi 15: Membangun Sistem Pengawasan Multikamera
    • Sinkronisasi data dari beberapa kamera.
    • Manajemen dan penggabungan data dari beberapa sumber video.

Sesi 16-20: Penerapan dan Optimalisasi Model CNN

16. Sesi 16: Optimalisasi Model CNN untuk Kinerja Real-Time
    • Pruning, quantization, dan teknik kompresi model lainnya.
    • Mempercepat inferensi model dengan GPU dan TensorRT.
17. Sesi 17: Penerapan Object Detection dengan YOLO
    • Pengantar You Only Look Once (YOLO).
    • Implementasi YOLO untuk deteksi objek real-time.
18. Sesi 18: Mengembangkan API untuk Sistem Pengawasan
    • Membuat API untuk integrasi dengan sistem lain.
    • Implementasi REST API menggunakan Flask.
19. Sesi 19: Integrasi dengan Sistem IoT dan Edge Computing
    • Penggunaan perangkat IoT untuk pemantauan.
    • Implementasi model di perangkat edge seperti Raspberry Pi atau NVIDIA Jetson.
20. Sesi 20: Pengujian dan Evaluasi Sistem
    • Pengujian kinerja sistem pengawasan.
    • Evaluasi performa model dalam berbagai kondisi.

Sesi 21-25: Deteksi Wajah dan Pengenalan Identitas

21. Sesi 21: Deteksi Wajah Menggunakan OpenCV dan CNN
    • Implementasi deteksi wajah menggunakan model CNN.
    • Penggunaan pretrained model seperti MTCNN.
22. Sesi 22: Ekstraksi Fitur Wajah
    • Ekstraksi fitur wajah menggunakan FaceNet atau DeepFace.
    • Representasi wajah sebagai embedding vektor.
23. Sesi 23: Pengenalan Wajah dengan CNN
    • Implementasi pengenalan wajah menggunakan CNN.
    • Pelatihan model pengenalan wajah untuk identifikasi individu.
24. Sesi 24: Verifikasi dan Identifikasi Identitas
    • Teknik verifikasi wajah: 1:1 matching.
    • Teknik identifikasi: 1

      matching untuk pencarian dalam database.

25. Sesi 25: Integrasi Pengenalan Wajah dengan Sistem Pengawasan
    • Mengintegrasikan deteksi dan pengenalan wajah dalam sistem pengawasan.
    • Penerapan untuk deteksi individu terlarang atau monitoring kehadiran.

Sesi 26-30: Pengembangan Interface dan Pengelolaan Data

26. Sesi 26: Pengembangan Interface Pengguna (UI)
    • Membuat antarmuka pengguna menggunakan Tkinter atau PyQt.
    • Menampilkan hasil deteksi dan pelacakan secara interaktif.
27. Sesi 27: Pengelolaan Database dan Penyimpanan Data
    • Mengintegrasikan aplikasi dengan database (MySQL, MongoDB).
    • Penyimpanan data log aktivitas dan gambar hasil deteksi.
28. Sesi 28: Analisis Data dan Pelaporan
    • Analisis data pengawasan: pola aktivitas dan heatmap.
    • Membuat laporan hasil pengawasan secara otomatis.
29. Sesi 29: Keamanan dan Privasi dalam Sistem Pengawasan
    • Pertimbangan etis dalam sistem pengawasan.
    • Implementasi keamanan data dan akses sistem.
30. Sesi 30: Pengujian Akhir dan Uji Coba di Lapangan
    • Pengujian sistem secara menyeluruh di lapangan.
    • Evaluasi hasil dan optimasi sistem berdasarkan umpan balik.

Sesi 31-35: Pengembangan Fitur Lanjutan

31. Sesi 31: Implementasi Deteksi Kerumunan (Crowd Detection)
    • Teknik deteksi kerumunan menggunakan density estimation.
    • Penerapan untuk mendeteksi anomali kerumunan.
32. Sesi 32: Deteksi Objek yang Ditinggalkan (Abandoned Object Detection)
    • Teknik deteksi objek yang ditinggalkan menggunakan background subtraction.
    • Pengembangan sistem peringatan otomatis.
33. Sesi 33: Deteksi Kendaraan dan Pelat Nomor
    • Deteksi kendaraan menggunakan model YOLO atau SSD.
    • Deteksi pelat nomor menggunakan OCR dan Tesseract.
34. Sesi 34: Deteksi Wajah Tertutup (Masked Face Detection)
    • Pengembangan model deteksi wajah dengan masker.
    • Penerapan pada sistem pengawasan COVID-19.
35. Sesi 35: Implementasi Peringatan Otomatis
    • Mengembangkan sistem peringatan berbasis SMS/Email.
    • Integrasi dengan sistem keamanan fisik (alarm, CCTV).

Sesi 36-40: Deploy dan Pemeliharaan Sistem

36. Sesi 36: Deploy Sistem Pengawasan ke Server
    • Deploy aplikasi ke server cloud (AWS, Google Cloud).
    • Pengaturan server dan load balancing.
37. Sesi 37: Pemantauan dan Pemeliharaan Sistem
    • Pemantauan performa sistem secara real-time.
    • Teknik pemeliharaan dan update sistem.
38. Sesi 38: Skalabilitas dan Optimasi Sistem
    • Teknik optimasi untuk aplikasi skala besar.
    • Penerapan arsitektur microservices untuk skala besar.
39. Sesi 39: Uji Coba Akhir dan Evaluasi
    • Uji coba sistem secara keseluruhan di lingkungan nyata.
    • Pengumpulan umpan balik dan evaluasi akhir.
40. Sesi 40: Presentasi dan Dokumentasi Proyek
    • Penyusunan dokumentasi proyek.
    • Presentasi hasil proyek kepada pengguna atau stakeholder.

Silabus ini mencakup pengembangan dari konsep dasar hingga implementasi lengkap aplikasi pengawasan otomatis di area publik menggunakan OpenCV dan CNN, dengan fokus pada penerapan praktis dan pengujian di lingkungan nyata.