Kursus/Jasa YOLO | Pengembangan Sistem Deteksi Intrusi pada Area Terlarang Menggunakan YOLO dan Kamera CCTV untuk Keamanan Perimeter

Berikut adalah silabus “Pengembangan Sistem Deteksi Intrusi pada Area Terlarang Menggunakan YOLO dan Kamera CCTV untuk Keamanan Perimeter”:

Sesi 1-5: Pengenalan dan Persiapan Awal

1. Pengenalan Proyek dan Tujuan
   • Diskusi mengenai sistem keamanan perimeter.
   • Studi kasus dan penerapan di industri.
   • Pemahaman konsep YOLO (You Only Look Once) dan arsitektur dasarnya.
2. Instalasi dan Persiapan Lingkungan Pengembangan
   • Instalasi Python, OpenCV, dan pustaka YOLO.
   • Persiapan dataset awal untuk pelatihan.
   • Konfigurasi kamera CCTV dan pengaturan streaming video.
3. Dasar-dasar YOLO untuk Deteksi Objek
   • Pengenalan YOLOv3 dan YOLOv4.
   • Penjelasan bounding box, confidence score, dan class probability.
4. Pelabelan dan Persiapan Dataset
   • Pembuatan dataset khusus untuk area terlarang.
   • Penggunaan alat pelabelan seperti LabelImg.
   • Format penyimpanan dataset (XML, TXT).
5. Pemahaman Dataset COCO dan VOC
   • Penjelasan dataset COCO dan VOC.
   • Pemahaman struktur dan penggunaan dataset tersebut dalam pelatihan model.

Sesi 6-10: Pelatihan Model YOLO

6. Konfigurasi Model YOLO dan Parameter Pelatihan
   • Penjelasan file konfigurasi YOLO.
   • Penyesuaian hyperparameter (learning rate, batch size, epoch).
7. Pelatihan Model pada Dataset Khusus
   • Proses pelatihan model menggunakan dataset terlabel.
   • Monitoring loss dan accuracy selama pelatihan.
8. Evaluasi Model dan Fine-Tuning
   • Evaluasi model dengan metrik seperti mAP (mean Average Precision).
   • Fine-tuning model untuk meningkatkan kinerja.
9. Transfer Learning dan Data Augmentation
   • Penerapan transfer learning untuk model YOLO.
   • Teknik data augmentation untuk memperbanyak variasi data.
10. Optimasi Model dan Penurunan Ukuran Model

• Optimasi model dengan pruning dan quantization.
• Mengurangi ukuran model untuk implementasi di perangkat terbatas.

Sesi 11-15: Integrasi Model dengan Sistem CCTV

11. Penggunaan OpenCV untuk Pemrosesan Video
    • Pemrosesan streaming video dari kamera CCTV menggunakan OpenCV.
    • Penggunaan frame-by-frame analysis untuk deteksi.
12. Integrasi Model YOLO dengan OpenCV
    • Implementasi YOLO pada stream video.
    • Deteksi real-time pada video dan penandaan objek.
13. Pengaturan ROI (Region of Interest) pada Video
    • Definisi dan pengaturan ROI pada video untuk area terlarang.
    • Pembuatan script deteksi intrusi berdasarkan ROI.
14. Pengaturan Alarm dan Notifikasi
    • Menghubungkan deteksi intrusi dengan sistem alarm.
    • Pengaturan notifikasi email atau SMS jika ada intrusi terdeteksi.
15. Implementasi Logging dan Penyimpanan Data
    • Logging data deteksi intrusi.
    • Penyimpanan snapshot dan metadata deteksi untuk analisis lebih lanjut.

Sesi 16-20: Pengujian dan Evaluasi Sistem

16. Pengujian Sistem pada Berbagai Kondisi Pencahayaan
    • Pengujian model pada kondisi pencahayaan berbeda (siang, malam, redup).
    • Analisis hasil deteksi dan false positives/negatives.
17. Evaluasi Performa Model pada Berbagai Sudut Kamera
    • Pengujian deteksi intrusi dengan berbagai sudut dan posisi kamera.
    • Penyesuaian model untuk performa optimal.
18. Pengujian Sistem dengan Berbagai Jenis Intrusi
    • Simulasi berbagai jenis intrusi (manusia, hewan, kendaraan).
    • Analisis performa deteksi setiap jenis objek.
19. Penerapan Filter Noise dan Pengurangan False Alarms
    • Implementasi filter untuk mengurangi noise pada hasil deteksi.
    • Strategi untuk meminimalkan false alarms pada sistem.
20. Implementasi Uji Coba pada Lingkungan Nyata
    • Implementasi sistem pada lingkungan nyata.
    • Pengumpulan feedback dari pengguna dan perbaikan sistem.

Sesi 21-25: Pengembangan Fitur Lanjutan

21. Implementasi Fitur Pelacakan Objek (Object Tracking)
    • Penerapan teknik pelacakan objek seperti SORT dan DeepSORT.
    • Pelacakan intrusi secara berkelanjutan pada video stream.
22. Pengembangan Fitur Heatmap untuk Area Rawan
    • Pengembangan heatmap berdasarkan frekuensi deteksi.
    • Identifikasi area rawan pada perimeter.
23. Implementasi Pengenalan Wajah untuk Verifikasi
    • Integrasi sistem pengenalan wajah untuk verifikasi intrusi.
    • Penerapan algoritma pengenalan wajah dengan OpenCV dan dlib.
24. Pengembangan API untuk Integrasi Sistem Keamanan
    • Pengembangan RESTful API untuk integrasi dengan sistem keamanan lain.
    • Pengaturan endpoint untuk data deteksi dan kontrol alarm.
25. Penerapan Teknologi IoT untuk Remote Monitoring
    • Integrasi IoT untuk monitoring dan kontrol sistem jarak jauh.
    • Penggunaan platform IoT untuk notifikasi dan analisis data.

Sesi 26-30: Implementasi Sistem Skala Besar

26. Skalabilitas Sistem pada Lingkungan Multi-Kamera
    • Pengaturan sistem untuk mendukung banyak kamera CCTV.
    • Sinkronisasi deteksi intrusi pada berbagai kamera.
27. Optimasi Performa Sistem untuk Deployment
    • Optimasi sistem untuk performa dan efisiensi pada perangkat keras terbatas.
    • Teknik pengurangan latensi dan peningkatan throughput.
28. Deployment Model pada Perangkat Edge (Raspberry Pi)
    • Implementasi model YOLO pada perangkat edge seperti Raspberry Pi.
    • Pengaturan dan optimasi performa pada perangkat tersebut.
29. Integrasi dengan Sistem Monitoring dan Manajemen Keamanan
    • Integrasi sistem dengan platform manajemen keamanan.
    • Pengaturan dashboard monitoring untuk analisis dan kontrol sistem.
30. Uji Stres dan Simulasi Serangan Cyber
    • Uji stres sistem dengan simulasi serangan intrusi berturut-turut.
    • Analisis keamanan sistem dari serangan cyber.

Sesi 31-35: Dokumentasi dan Pengembangan Lanjutan

31. Pembuatan Dokumentasi Penggunaan Sistem
    • Penulisan manual penggunaan sistem untuk pengguna akhir.
    • Pembuatan dokumentasi teknis untuk pengembang.
32. Pelatihan Pengguna Akhir Sistem Keamanan
    • Pelatihan pengguna akhir untuk operasional sistem.
    • Pengaturan dan penggunaan fitur-fitur sistem.
33. Pengembangan Sistem Auto-Update untuk Model Deteksi
    • Pengembangan fitur auto-update untuk model deteksi objek.
    • Integrasi pipeline untuk pelatihan dan update model otomatis.
34. Pengembangan Dashboard Monitoring dengan Grafana
    • Pembuatan dashboard visualisasi hasil deteksi dengan Grafana.
    • Integrasi data deteksi dengan database untuk analisis lanjutan.
35. Evaluasi dan Review Akhir Sistem
    • Evaluasi akhir performa sistem secara keseluruhan.
    • Review dan pengumpulan feedback dari pengguna.

Sesi 36-40: Persiapan Implementasi dan Presentasi Akhir

36. Persiapan Implementasi Sistem pada Skala Komersial
    • Persiapan sistem untuk deployment pada skala komersial.
    • Pengaturan lisensi dan perjanjian penggunaan.
37. Persiapan Laporan dan Dokumentasi Proyek Akhir
    • Penyusunan laporan akhir proyek.
    • Penyusunan dokumentasi dan proposal pengembangan lebih lanjut.
38. Persiapan Presentasi Akhir Proyek
    • Persiapan materi presentasi.
    • Latihan presentasi proyek.
39. Presentasi Akhir dan Evaluasi dari Pihak Terkait
    • Presentasi akhir proyek kepada pihak terkait.
    • Evaluasi dan diskusi hasil proyek.
40. Perencanaan Pengembangan Sistem Berkelanjutan
    • Diskusi tentang rencana pengembangan sistem berkelanjutan.
    • Pengaturan strategi pembaruan dan pengembangan fitur baru.

Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman yang mendalam dan menyeluruh tentang pengembangan sistem deteksi intrusi menggunakan YOLO dan kamera CCTV, mulai dari dasar hingga implementasi skala besar dan komersial.