Silabus Penerapan YOLO untuk Deteksi dan Penghitungan Kendaraan pada Video Drone untuk Analisis Kepadatan Lalu Lintas
Level 1: Pengenalan dan Dasar (Sesi 1-10)
Sesi 1: Pengenalan Deteksi Objek dan YOLO
- Penjelasan tentang deteksi objek.
- Pengenalan YOLO (You Only Look Once) sebagai metode deteksi objek.
- Aplikasi YOLO dalam berbagai bidang, termasuk analisis lalu lintas.
Sesi 2: Instalasi dan Persiapan Lingkungan Kerja
- Instalasi Python, Anaconda, dan Jupyter Notebook.
- Instalasi framework deep learning (TensorFlow/PyTorch).
- Instalasi YOLO dan pustaka pendukung lainnya.
Sesi 3: Dasar-Dasar YOLO dan Arsitektur Model
- Penjelasan arsitektur YOLO (YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, dsb.).
- Struktur dan cara kerja YOLO dalam mendeteksi objek.
- Perbedaan antara versi YOLO.
Sesi 4: Memahami Dataset COCO dan PASCAL VOC
- Pengantar dataset COCO dan PASCAL VOC untuk deteksi objek.
- Mengunduh dan memahami format dataset.
Sesi 5: Data Annotasi dan Labeling Kendaraan
- Pengenalan alat annotasi (mis. LabelImg).
- Praktik pembuatan dataset kustom untuk kendaraan.
- Mengatur data untuk training (train, validation, test split).
Sesi 6: Pelatihan Model YOLO dengan Dataset Kustom
- Mengkonfigurasi file
.cfg
dan.data
untuk dataset kustom. - Melatih model YOLO dari awal menggunakan dataset kendaraan.
- Mengevaluasi hasil pelatihan dan tuning hyperparameter.
Sesi 7: Implementasi YOLO Pre-trained Model
- Menggunakan model YOLO pre-trained untuk mendeteksi kendaraan.
- Mengaplikasikan model pada gambar statis.
- Analisis hasil deteksi dan evaluasi model.
Sesi 8: Pengenalan OpenCV untuk Pemrosesan Video
- Instalasi OpenCV dan integrasi dengan Python.
- Dasar-dasar pemrosesan video menggunakan OpenCV.
- Pembacaan video dari file dan kamera drone.
Sesi 9: Implementasi YOLO pada Video Drone
- Menggunakan YOLO untuk mendeteksi kendaraan pada video drone.
- Menghitung jumlah kendaraan yang terdeteksi di setiap frame.
- Visualisasi hasil deteksi dan penghitungan.
Sesi 10: Mengoptimalkan Kinerja Deteksi pada Video
- Mengurangi latency dengan peningkatan efisiensi YOLO.
- Penyesuaian resolusi input dan ukuran batch.
- Menggunakan GPU untuk akselerasi inferensi.
Level 2: Pengembangan Sistem Analisis Lalu Lintas (Sesi 11-20)
Sesi 11: Teknik Tracking Kendaraan dalam Video
- Pengenalan teknik tracking seperti Sort dan DeepSort.
- Implementasi tracking kendaraan pada video drone.
Sesi 12: Analisis Pergerakan dan Kecepatan Kendaraan
- Menghitung kecepatan kendaraan berdasarkan pergerakan di frame.
- Estimasi kecepatan relatif dari video drone.
Sesi 13: Pemisahan Jalur dan Pengelompokan Kendaraan
- Mendeteksi dan memisahkan jalur kendaraan dalam video.
- Pengelompokan kendaraan berdasarkan jalur dan arah.
Sesi 14: Analisis Kepadatan Lalu Lintas pada Segmen Jalan
- Menghitung kepadatan kendaraan pada segmen jalan tertentu.
- Visualisasi hasil analisis kepadatan.
Sesi 15: Estimasi Waktu Tempuh Berdasarkan Kepadatan Lalu Lintas
- Mengembangkan algoritma untuk estimasi waktu tempuh.
- Simulasi perubahan waktu tempuh dengan variasi kepadatan.
Sesi 16: Pembuatan Laporan dan Visualisasi Data Lalu Lintas
- Membuat laporan analisis kepadatan dan volume lalu lintas.
- Visualisasi data dalam bentuk grafik dan tabel.
Sesi 17: Integrasi dengan Google Maps API
- Mengintegrasikan hasil analisis dengan Google Maps API.
- Visualisasi kepadatan lalu lintas pada peta.
Sesi 18: Pemodelan Prediksi Kepadatan Lalu Lintas
- Pengenalan model prediksi lalu lintas menggunakan data historis.
- Implementasi model prediksi sederhana untuk perkiraan kepadatan.
Sesi 19: Pengujian Sistem dan Validasi Hasil
- Pengujian sistem pada berbagai video drone dengan kondisi berbeda.
- Validasi hasil deteksi dan penghitungan kendaraan.
Sesi 20: Optimasi dan Penyesuaian Model Deteksi
- Optimasi hyperparameter YOLO untuk performa lebih baik.
- Penyesuaian model untuk kondisi lingkungan yang berbeda.
Level 3: Implementasi Lanjutan dan Pengembangan Sistem (Sesi 21-30)
Sesi 21: Deteksi Kendaraan Khusus (Ambulans, Truk, dll.)
- Mengembangkan model untuk mendeteksi jenis kendaraan khusus.
- Pelabelan dataset untuk kendaraan khusus.
Sesi 22: Penanganan Occlusion dan Overlapping
- Teknik mengatasi occlusion pada deteksi kendaraan.
- Menggunakan model ensemble untuk peningkatan akurasi.
Sesi 23: Analisis Lalu Lintas Multikamera
- Menggabungkan hasil deteksi dari beberapa video drone.
- Sinkronisasi data dan analisis lalu lintas terpadu.
Sesi 24: Implementasi Sistem Real-Time
- Pengembangan sistem deteksi dan penghitungan kendaraan real-time.
- Penanganan masalah performa pada video streaming.
Sesi 25: Integrasi dengan Sistem IoT untuk Manajemen Lalu Lintas
- Penggunaan data sensor IoT untuk deteksi kondisi lalu lintas.
- Integrasi data YOLO dengan sistem manajemen lalu lintas.
Sesi 26: Pengenalan Model YOLOv7 dan YOLOv8
- Peningkatan dari versi YOLO sebelumnya.
- Implementasi model terbaru untuk deteksi kendaraan.
Sesi 27: Training Model dengan Data Drone Secara Real-Time
- Pengumpulan data real-time dari drone untuk training model.
- Melatih model dengan data yang baru dikumpulkan.
Sesi 28: Integrasi dengan Sistem Pengawasan Lalu Lintas
- Integrasi hasil deteksi dengan sistem pengawasan dan monitoring.
- Notifikasi dan alert untuk situasi lalu lintas abnormal.
Sesi 29: Studi Kasus: Implementasi di Kota Besar
- Studi kasus implementasi di kota besar dengan kepadatan tinggi.
- Analisis tantangan dan solusi yang diambil.
Sesi 30: Pelaporan dan Presentasi Hasil
- Penyusunan laporan akhir dari hasil analisis.
- Presentasi hasil analisis kepada stakeholder.
Level 4: Proyek Akhir dan Implementasi (Sesi 31-40)
Sesi 31: Desain Proyek Akhir
- Merancang proyek akhir berdasarkan studi kasus nyata.
- Mengidentifikasi tujuan dan scope proyek.
Sesi 32: Pengumpulan Data Video Drone untuk Proyek Akhir
- Pengumpulan data video dari drone untuk lokasi tertentu.
- Proses annotasi data untuk pelatihan model.
Sesi 33: Pengembangan Model Deteksi Kustom
- Modifikasi YOLO untuk kebutuhan khusus proyek.
- Pelatihan model dengan dataset yang telah disiapkan.
Sesi 34: Implementasi Sistem Deteksi dan Penghitungan
- Mengembangkan sistem deteksi dan penghitungan kendaraan.
- Pengujian sistem dengan data real-time.
Sesi 35: Analisis dan Visualisasi Kepadatan Lalu Lintas
- Menganalisis hasil deteksi dan penghitungan kendaraan.
- Visualisasi kepadatan lalu lintas dalam berbagai kondisi.
Sesi 36: Optimasi dan Debugging Sistem
- Identifikasi dan perbaikan bug pada sistem.
- Optimasi kinerja untuk efisiensi dan keakuratan lebih baik.
Sesi 37: Pengembangan Dashboard Pemantauan Lalu Lintas
- Membuat dashboard interaktif untuk monitoring lalu lintas.
- Integrasi hasil analisis ke dalam dashboard.
Sesi 38: Implementasi Sistem Prediksi Lalu Lintas
- Mengembangkan fitur prediksi lalu lintas berdasarkan data historis.
- Validasi model prediksi dengan data baru.
Sesi 39: Finalisasi Proyek dan Dokumentasi
- Finalisasi seluruh sistem dan fitur proyek.
- Penyusunan dokumentasi teknis dan user manual.
Sesi 40: Presentasi Proyek Akhir
- Presentasi hasil proyek kepada stakeholder.
- Diskusi dan evaluasi proyek secara keseluruhan.
Silabus ini dirancang untuk mengembangkan keahlian dalam menerapkan YOLO untuk deteksi dan analisis lalu lintas menggunakan video drone, serta memberikan pemahaman mendalam tentang teknologi deteksi objek dan analisis data lalu lintas.