Kursus/Jasa YOLO | Implementasi YOLO dalam Sistem Pemantauan dan Penghitungan Populasi Satwa Liar pada Rekaman Video Udara di Area Konservasi

Silabus Implementasi YOLO dalam Sistem Pemantauan dan Penghitungan Populasi Satwa Liar pada Rekaman Video Udara di Area Konservasi

Modul 1: Pengenalan YOLO dan Pemantauan Satwa Liar (5 Sesi)

1. Sesi 1:
   • Gambaran umum YOLO (You Only Look Once) untuk Deteksi Objek.
   • Pentingnya pemantauan satwa liar dan konservasi.
   • Aplikasi YOLO dalam teknologi konservasi.
2. Sesi 2:
   • Instalasi dan penyiapan lingkungan YOLO.
   • Pengenalan Python dan OpenCV untuk pemrosesan video.
   • Menyiapkan lingkungan pengembangan (Anaconda, Jupyter Notebook).
3. Sesi 3:
   • Dasar-dasar Jaringan Saraf Tiruan dan Pembelajaran Mendalam.
   • Memahami arsitektur YOLOv3 dan YOLOv4.
   • Perbandingan YOLO dengan kerangka kerja deteksi objek lainnya.
4. Sesi 4:
   • Mempersiapkan dataset untuk pelatihan: Pengenalan dataset berlabel.
   • Mengumpulkan dan memberi label data video satwa liar menggunakan LabelImg.
   • Memahami format COCO untuk anotasi dataset.
5. Sesi 5:
   • Teknik augmentasi data untuk gambar satwa liar.
   • Menyeimbangkan dataset untuk meningkatkan kinerja model.
   • Pengenalan transfer learning untuk deteksi objek.

Modul 2: Pelatihan Model YOLO untuk Deteksi Satwa Liar (8 Sesi)

6. Sesi 6:
   • Menyiapkan kerangka kerja Darknet untuk YOLO.
   • Memahami file konfigurasi YOLO.
   • Mengonfigurasi YOLO untuk pelatihan dataset satwa liar kustom.
7. Sesi 7:
   • Melatih YOLO pada dataset satwa liar kustom.
   • Memahami fungsi loss dan hiperparameter.
   • Memantau dan menyesuaikan pelatihan untuk meningkatkan akurasi.
8. Sesi 8:
   • Mengevaluasi kinerja model YOLO: Precision, Recall, mAP.
   • Teknik untuk mengurangi false positives dan false negatives.
   • Menyelesaikan masalah umum saat pelatihan.
9. Sesi 9:
   • Fine-tuning model YOLO untuk spesies satwa liar tertentu.
   • Menerapkan deteksi spesifik spesies (misalnya, gajah, rusa).
   • Memahami overfitting dan underfitting model.
10. Sesi 10:
    • Teknik pelatihan lanjutan: Augmentasi Mosaic dan pelatihan adversarial.
    • Menggunakan bobot YOLO yang sudah dilatih untuk aplikasi khusus.
    • Mengimplementasikan kotak jangkar kustom untuk deteksi yang lebih baik.
11. Sesi 11:
    • Mengintegrasikan YOLO dengan TensorFlow untuk aplikasi kustom.
    • Mengonversi bobot Darknet ke format TensorFlow.
    • Mengimplementasikan YOLO di TensorFlow untuk pemantauan satwa liar.
12. Sesi 12:
    • Mengimplementasikan YOLO pada perangkat edge untuk deteksi real-time.
    • Menerapkan YOLO pada Raspberry Pi dan Jetson Nano.
    • Mengoptimalkan YOLO untuk komputasi edge (TensorRT, OpenVINO).
13. Sesi 13:
    • Deteksi satwa liar real-time pada video streaming langsung.
    • Mengintegrasikan YOLO dengan sistem kamera untuk pemantauan lapangan.
    • Studi kasus: Implementasi YOLO untuk kamera perangkap satwa liar.

Modul 3: Analisis Video dan Penghitungan Populasi (7 Sesi)

14. Sesi 14:
    • Pengenalan pemrosesan video untuk pemantauan satwa liar.
    • Pramemrosesan rekaman video udara untuk deteksi objek.
    • Ekstraksi dan pemilihan frame untuk input YOLO.
15. Sesi 15:
    • Mengimplementasikan YOLO untuk pelacakan objek dalam urutan video.
    • Teknik untuk menghubungkan deteksi antar frame.
    • Menggunakan algoritma DeepSORT dan SORT untuk pelacakan.
16. Sesi 16:
    • Penghitungan otomatis populasi satwa liar dalam video.
    • Menangani deteksi yang tumpang tindih dan terhalang.
    • Teknik untuk menghitung dan mengidentifikasi ulang individu.
17. Sesi 17:
    • Mengimplementasikan peta panas dan peta kepadatan untuk analisis populasi.
    • Menghitung kepadatan populasi dari waktu ke waktu dan ruang.
    • Mengidentifikasi pola pergerakan dan titik panas.
18. Sesi 18:
    • Menganalisis perilaku satwa liar menggunakan data deteksi YOLO.
    • Menerapkan pengenalan pola perilaku dan deteksi anomali.
    • Menggunakan output YOLO untuk analisis interaksi spesies.
19. Sesi 19:
    • Mengintegrasikan output YOLO dengan sistem GIS.
    • Memetakan distribusi dan jalur pergerakan satwa liar.
    • Studi kasus: Memetakan dinamika populasi di area konservasi.
20. Sesi 20:
    • Menangani data video dari drone dan UAV.
    • Teknik untuk menstabilkan dan memproses rekaman udara.
    • Mengimplementasikan YOLO untuk deteksi dalam video ketinggian tinggi.

Modul 4: Teknik Lanjutan dan Optimalisasi (10 Sesi)

21. Sesi 21:
    • Mengimplementasikan YOLOv5 dan YOLOv7 untuk deteksi satwa liar.
    • Membandingkan kinerja dan akurasi versi YOLO.
    • Mengimplementasikan YOLO dengan jaringan backbone yang berbeda.
22. Sesi 22:
    • Teknik untuk pruning dan kuantisasi model.
    • Mengoptimalkan model YOLO untuk diterapkan pada perangkat mobile.
    • Mengurangi ukuran model dan waktu inferensi.
23. Sesi 23:
    • Mengimplementasikan metode ensemble untuk meningkatkan akurasi deteksi.
    • Menggabungkan beberapa model YOLO untuk deteksi yang kuat.
    • Teknik untuk mengintegrasikan output deteksi yang berbeda.
24. Sesi 24:
    • Mengimplementasikan YOLO dengan mekanisme perhatian.
    • Menggunakan Attention-YOLO untuk deteksi yang lebih baik dalam skenario kompleks.
    • Studi kasus: Attention-YOLO untuk deteksi multi-spesies.
25. Sesi 25:
    • Teknik untuk menangani rekaman video cahaya rendah dan inframerah.
    • Mengimplementasikan YOLO untuk pemantauan satwa liar malam hari.
    • Meningkatkan kinerja YOLO dalam kondisi pencahayaan yang menantang.
26. Sesi 26:
    • Mengimplementasikan YOLO untuk sistem multi-kamera.
    • Sinkronisasi deteksi antar beberapa aliran video.
    • Teknik untuk pemantauan populasi skala besar.
27. Sesi 27:
    • Teknik visualisasi lanjutan untuk deteksi YOLO.
    • Membuat dashboard interaktif untuk pemantauan satwa liar.
    • Studi kasus: Sistem pemantauan real-time untuk cagar alam.
28. Sesi 28:
    • Mengintegrasikan YOLO dengan platform berbasis cloud.
    • Mengimplementasikan YOLO di AWS dan Google Cloud.
    • Pemrosesan video real-time menggunakan sumber daya cloud.
29. Sesi 29:
    • Mengimplementasikan YOLO untuk pelaporan proyek konservasi.
    • Membuat laporan dan peringatan otomatis dari data deteksi.
    • Teknik untuk menyampaikan hasil kepada pemangku kepentingan.
30. Sesi 30:
    • Menggunakan YOLO untuk pemantauan aktivitas ilegal (misalnya, perburuan liar).
    • Mengimplementasikan YOLO untuk aplikasi keamanan di area konservasi.
    • Studi kasus: Sistem anti-perburuan menggunakan YOLO dan pengawasan drone.

Modul 5: Proyek Akhir dan Presentasi (10 Sesi)

31. Sesi 31:
    • Merencanakan proyek akhir: Menentukan tujuan dan ruang lingkup.
    • Memilih area konservasi dan spesies satwa liar untuk studi.
    • Mengumpulkan dan mempersiapkan rekaman video udara.
32. Sesi 32:
    • Mengimplementasikan sistem deteksi berbasis YOLO untuk proyek yang dipilih.
    • Melatih dan fine-tuning model pada dataset yang dipilih.
    • Mengevaluasi kinerja model pada data video dunia nyata.
33. Sesi 33:
    • Mengimplementasikan penghitungan dan pelacakan otomatis untuk proyek.
    • Menganalisis dinamika populasi dan perilaku dari data deteksi.
    • Membuat visualisasi dan dashboard untuk hasil proyek.
34. Sesi 34:
    • Teknik proyek lanjutan: Mengimplementasikan ensemble dan attention YOLO.
    • Mengintegrasikan sumber data eksternal (misalnya, cuaca, peta vegetasi).
    • Teknik untuk meningkatkan akurasi dan keandalan deteksi.
35. Sesi 35:
    • Mengimplementasikan sistem akhir di platform cloud.
    • Membuat pipeline data otomatis untuk pemantauan real-time.
    • Teknik untuk skalabilitas sistem pada pemantauan area luas.
36. Sesi 36:
    • Pengujian dan validasi sistem akhir pada data video baru.
    • Debugging dan optimalisasi kinerja sistem.
    • Mempersiapkan dokumentasi proyek dan laporan.
37. Sesi 37:
    • Mempresentasikan hasil proyek kepada pemangku kepentingan.
    • Teknik untuk membuat presentasi proyek yang berdampak.
    • Menggunakan visualisasi dan narasi untuk menyampaikan temuan.
38. Sesi 38:
    • Mengimplementasikan umpan balik dan perbaikan pada proyek.
    • Mengatasi tantangan dan keterbatasan yang dihadapi selama proyek.
    • Mempersiapkan untuk penerapan dan pemantauan jangka panjang.
39. Sesi 39:
    • Finalisasi deliverables proyek: Laporan, kode, dan dokumentasi.
    • Membuat repositori publik untuk berbagi dan kolaborasi proyek.
    • Mempersiapkan demonstrasi video dari sistem akhir.
40. Sesi 40:
    • Presentasi proyek akhir dan tinjauan.
    • Diskusi tentang arah dan aplikasi masa depan.
    • Merayakan pencapaian dan pelajaran yang didapat.

---

Silabus ini mencakup teknik dasar hingga lanjutan untuk mengimplementasikan YOLO dalam pemantauan populasi satwa liar menggunakan rekaman video udara. Silabus ini mencakup sesi praktis, pengembangan proyek, dan aplikasi dunia nyata yang relevan dengan teknologi konservasi.