Kursus/Jasa OpenCV | “Sistem Pengukuran dan Pemantauan Waktu Tidur Berbasis OpenCV untuk Analisis Perilaku Tidur”

1. Sesi 1: Pengenalan OpenCV dan Aplikasinya pada Sistem Pemantauan Tidur
   • Pengantar konsep pemantauan waktu tidur.
   • Instalasi dan konfigurasi OpenCV.
   • Dasar-dasar pemrograman OpenCV dengan Python.
2. Sesi 2: Dasar Pemrosesan Citra dan Video di OpenCV
   • Membaca, menampilkan, dan menyimpan citra serta video.
   • Konversi warna dan operasi dasar pada citra.
3. Sesi 3: Pengolahan Citra Lanjut: Thresholding dan Deteksi Tepi
   • Teknik thresholding (global dan adaptif).
   • Deteksi tepi menggunakan algoritma Canny.
4. Sesi 4: Segmentasi dan Deteksi Objek Dasar
   • Penggunaan kontur untuk mendeteksi objek.
   • Pengukuran fitur objek seperti area dan perimeter.
5. Sesi 5: Pengenalan Machine Learning untuk OpenCV
   • Pengenalan algoritma machine learning untuk pemrosesan citra.
   • Implementasi algoritma K-Nearest Neighbors untuk klasifikasi sederhana.

Sesi 6-10: Deteksi dan Klasifikasi Postur Tidur

6. Sesi 6: Deteksi Wajah Menggunakan Haar Cascades
   • Implementasi deteksi wajah untuk mengenali posisi kepala.
   • Penyesuaian parameter untuk meningkatkan akurasi deteksi.
7. Sesi 7: Pemantauan Gerakan Tubuh Menggunakan Optical Flow
   • Konsep dan implementasi optical flow.
   • Analisis gerakan tubuh menggunakan dense optical flow.
8. Sesi 8: Klasifikasi Postur Tidur Menggunakan HOG dan SVM
   • Ekstraksi fitur menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG).
   • Pelatihan model Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi postur.
9. Sesi 9: Implementasi Model Klasifikasi Postur Tidur
   • Implementasi model SVM untuk mendeteksi berbagai postur tidur.
   • Evaluasi model dengan dataset simulasi.
10. Sesi 10: Pengujian dan Validasi Model Postur Tidur
    • Pengujian model pada data baru.
    • Analisis akurasi dan kesalahan klasifikasi.

Sesi 11-15: Pengukuran Durasi Tidur dan Waktu Bangun

11. Sesi 11: Pengenalan Teknik Pengukuran Durasi Tidur
    • Teknik pengukuran durasi tidur menggunakan video stream.
    • Pemantauan pergerakan sebagai indikator perubahan fase tidur.
12. Sesi 12: Implementasi Pemantauan Waktu Tidur
    • Algoritma untuk mengidentifikasi waktu mulai tidur dan bangun.
    • Penyimpanan data waktu tidur dan bangun ke database.
13. Sesi 13: Analisis Kualitas Tidur Berdasarkan Gerakan
    • Analisis kuantitas dan kualitas tidur berdasarkan frekuensi gerakan.
    • Korelasi antara durasi gerakan dan gangguan tidur.
14. Sesi 14: Visualisasi dan Pelaporan Data Tidur
    • Visualisasi data waktu tidur dalam grafik.
    • Pembuatan laporan harian dan mingguan dari data yang terkumpul.
15. Sesi 15: Integrasi dengan Sensor Tambahan (Opsional)
    • Integrasi dengan sensor detak jantung atau akselerometer.
    • Pemrosesan data dari sensor tambahan untuk analisis lebih lanjut.

Sesi 16-20: Implementasi Sistem Pengukuran dan Pemantauan

16. Sesi 16: Desain dan Implementasi Sistem Pemantauan Tidur
    • Arsitektur sistem pemantauan tidur.
    • Implementasi sistem menggunakan OpenCV dan Python.
17. Sesi 17: Pengaturan dan Kalibrasi Sistem Pemantauan
    • Pengaturan kamera dan lingkungan pemantauan.
    • Kalibrasi sistem untuk berbagai skenario tidur.
18. Sesi 18: Pemantauan Real-Time dan Penyimpanan Data
    • Pengambilan data real-time dari video stream.
    • Penyimpanan data ke dalam basis data secara real-time.
19. Sesi 19: Pengembangan Interface Pengguna untuk Pemantauan Tidur
    • Pengembangan antarmuka pengguna menggunakan Tkinter atau PyQt.
    • Fitur pemantauan waktu nyata dan pengaturan sistem.
20. Sesi 20: Pengujian Sistem dan Evaluasi Kinerja
    • Pengujian sistem di lingkungan nyata.
    • Evaluasi kinerja dan akurasi sistem.

Sesi 21-25: Peningkatan Akurasi dan Deteksi Lanjut

21. Sesi 21: Peningkatan Akurasi Deteksi Wajah dan Postur
    • Penggunaan model deep learning seperti MTCNN untuk deteksi wajah.
    • Peningkatan akurasi deteksi postur menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN).
22. Sesi 22: Implementasi Model Deep Learning untuk Klasifikasi Tidur
    • Implementasi CNN untuk klasifikasi postur tidur.
    • Pelatihan dan validasi model deep learning dengan dataset besar.
23. Sesi 23: Analisis Waktu Tidur REM dan Non-REM
    • Identifikasi fase tidur REM dan Non-REM dari gerakan mata dan kepala.
    • Algoritma untuk analisis pola tidur berdasarkan fase tidur.
24. Sesi 24: Integrasi Sistem dengan Aplikasi Mobile
    • Desain dan pengembangan aplikasi mobile untuk monitoring.
    • Transfer data dari sistem pemantauan ke aplikasi mobile.
25. Sesi 25: Peningkatan Fitur Pemantauan dan Analisis
    • Peningkatan fitur pemantauan seperti deteksi sleep apnea.
    • Pengembangan algoritma untuk deteksi anomali pada pola tidur.

Sesi 26-30: Optimasi dan Evaluasi Sistem

26. Sesi 26: Optimasi Kinerja Sistem Pemantauan
    • Optimasi kode untuk pengolahan data yang lebih cepat.
    • Penggunaan multi-threading untuk pemrosesan real-time.
27. Sesi 27: Analisis Efisiensi dan Akurasi Sistem
    • Evaluasi efisiensi sistem pada berbagai kondisi pencahayaan dan lingkungan.
    • Analisis akurasi deteksi postur dan fase tidur.
28. Sesi 28: Pengujian Akhir dan Dokumentasi Sistem
    • Pengujian akhir sistem secara menyeluruh.
    • Pembuatan dokumentasi teknis dan user manual.
29. Sesi 29: Penulisan Laporan Akhir Proyek
    • Penyusunan laporan akhir proyek.
    • Penyajian hasil pengujian dan evaluasi sistem.
30. Sesi 30: Presentasi dan Diskusi Hasil Proyek
    • Persiapan presentasi hasil proyek.
    • Diskusi dan feedback untuk pengembangan lebih lanjut.

Sesi 31-35: Implementasi Lanjutan dan Penerapan Algoritma Tambahan

31. Sesi 31: Implementasi Algoritma Deteksi dan Tracking Lanjut
    • Penggunaan algoritma deteksi objek YOLO untuk postur tidur.
    • Implementasi algoritma tracking seperti Kalman Filter.
32. Sesi 32: Deteksi Micro-Awakening pada Pola Tidur
    • Implementasi algoritma untuk mendeteksi micro-awakening.
    • Analisis dampak micro-awakening terhadap kualitas tidur.
33. Sesi 33: Penerapan Algoritma Clustering untuk Klasifikasi Pola Tidur
    • Penerapan algoritma K-Means atau DBSCAN untuk clustering pola tidur.
    • Analisis hasil clustering untuk segmentasi pola tidur.
34. Sesi 34: Peningkatan Sistem dengan Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)
    • Implementasi model RNN atau LSTM untuk prediksi kualitas tidur.
    • Pelatihan model dengan data waktu tidur yang lebih kompleks.
35. Sesi 35: Implementasi Sistem Notifikasi dan Alarm
    • Pengembangan sistem notifikasi untuk anomali pada pola tidur.
    • Integrasi alarm untuk gangguan tidur seperti sleep apnea.

Sesi 36-40: Finalisasi dan Implementasi

36. Sesi 36: Pengujian Akhir dan Optimasi Kode
    • Pengujian akhir sistem di lingkungan nyata.
    • Optimasi kode dan pemecahan bug.
37. Sesi 37: Evaluasi Sistem dengan Pengguna Nyata
    • Uji coba sistem dengan pengguna nyata.
    • Pengumpulan feedback dan evaluasi.
38. Sesi 38: Penyusunan Dokumentasi Pengguna dan Panduan Teknis
    • Penyusunan panduan teknis dan dokumentasi pengguna.
    • Dokumentasi proses pengembangan sistem.
39. Sesi 39: Pembuatan Laporan Akhir dan Presentasi
    • Penyusunan laporan akhir proyek.
    • Persiapan presentasi akhir.
40. Sesi 40: Presentasi Proyek dan Diskusi Akhir
    • Presentasi hasil proyek kepada stakeholders.
    • Diskusi dan perencanaan pengembangan sistem lebih lanjut.

Silabus ini mencakup dasar-dasar pemrograman OpenCV, pengukuran dan pemantauan waktu tidur, analisis perilaku tidur, hingga pengembangan sistem yang komprehensif