Silabus Penggunaan YOLO untuk Pemantauan Keamanan Pabrik: Deteksi Orang dan Objek Berbahaya dalam Lingkungan Kerja
Tema: Deteksi Orang dan Objek Berbahaya dalam Lingkungan Kerja
Sesi 1-5: Dasar-dasar Computer Vision dan YOLO
- Sesi 1: Pengenalan Computer Vision dan YOLO
- Apa itu Computer Vision?
- Konsep dasar YOLO (You Only Look Once).
- Aplikasi YOLO dalam deteksi objek.
- Diskusi studi kasus penggunaan YOLO.
- Sesi 2: Instalasi dan Persiapan Lingkungan Kerja
- Instalasi Python dan pustaka pendukung (OpenCV, TensorFlow, PyTorch).
- Instalasi YOLO dan dependensinya.
- Pengenalan Google Colab dan setup GPU.
- Sesi 3: Arsitektur YOLO dan Versi yang Berbeda
- Penjelasan arsitektur YOLO.
- Perbandingan antara YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, dan YOLOv8.
- Memilih versi YOLO yang tepat untuk aplikasi keamanan pabrik.
- Sesi 4: Dataset dan Labeling
- Pengenalan dataset untuk deteksi objek.
- Teknik labeling data menggunakan tools seperti LabelImg.
- Praktik membuat dataset orang dan objek berbahaya dalam lingkungan pabrik.
- Sesi 5: Transfer Learning dengan YOLO
- Konsep transfer learning.
- Mempersiapkan model pre-trained YOLO untuk transfer learning.
- Latihan transfer learning untuk deteksi objek.
Sesi 6-10: Pembuatan Model YOLO
- Sesi 6: Pelatihan Model YOLO dari Awal
- Menyiapkan dataset kustom.
- Pelatihan model YOLO menggunakan dataset kustom.
- Evaluasi hasil pelatihan model.
- Sesi 7: Pengaturan Parameter dan Hyperparameter Tuning
- Pengaturan parameter pelatihan YOLO.
- Teknik hyperparameter tuning untuk peningkatan akurasi.
- Evaluasi hasil setelah tuning.
- Sesi 8: Evaluasi Model dan Metrik Deteksi
- Metrik evaluasi: Precision, Recall, F1 Score.
- Menggunakan confusion matrix untuk analisis hasil.
- Memperbaiki kesalahan model.
- Sesi 9: Implementasi Model YOLO di Google Colab
- Membuat pipeline pelatihan di Google Colab.
- Menjalankan pelatihan model menggunakan GPU.
- Monitoring proses pelatihan dan logging.
- Sesi 10: Konversi Model dan Deploy ke Lingkungan Lokal
- Konversi model ke format ONNX.
- Implementasi model di lingkungan lokal (PC/Laptop).
- Tes model di lingkungan lokal.
Sesi 11-15: Penerapan YOLO dalam Deteksi Orang
- Sesi 11: Deteksi Orang Menggunakan YOLO
- Mempersiapkan dataset untuk deteksi orang.
- Latihan membuat model untuk deteksi orang.
- Evaluasi hasil deteksi.
- Sesi 12: Implementasi Sistem Deteksi Orang
- Integrasi model ke dalam aplikasi.
- Penerapan deteksi orang secara real-time menggunakan kamera CCTV.
- Sesi 13: Peningkatan Deteksi Orang di Area Pabrik
- Analisis hasil deteksi di area pabrik.
- Teknik-teknik peningkatan akurasi deteksi.
- Penyesuaian model dengan data pabrik yang lebih spesifik.
- Sesi 14: Penggunaan Area of Interest (AOI) untuk Deteksi
- Penerapan Area of Interest untuk fokus deteksi di area tertentu.
- Konfigurasi AOI pada sistem deteksi pabrik.
- Sesi 15: Implementasi Notifikasi Keamanan
- Membuat sistem notifikasi untuk deteksi orang di area terlarang.
- Integrasi notifikasi ke sistem keamanan pabrik.
Sesi 16-20: Deteksi Objek Berbahaya di Pabrik
- Sesi 16: Pengenalan Deteksi Objek Berbahaya
- Kategori objek berbahaya (bahan kimia, alat berat, dll).
- Mempersiapkan dataset objek berbahaya.
- Sesi 17: Pelatihan Model untuk Deteksi Objek Berbahaya
- Teknik pelatihan untuk deteksi objek berbahaya.
- Evaluasi hasil deteksi objek berbahaya.
- Sesi 18: Implementasi Deteksi Objek Berbahaya
- Integrasi model deteksi ke sistem pemantauan pabrik.
- Uji coba deteksi di lingkungan pabrik.
- Sesi 19: Penyesuaian Model untuk Lingkungan Pabrik
- Penyesuaian model berdasarkan kondisi lingkungan kerja.
- Evaluasi model di lingkungan pabrik sesungguhnya.
- Sesi 20: Peningkatan Kinerja Model dengan Dataset Tambahan
- Menambahkan dataset untuk peningkatan akurasi.
- Latihan dan evaluasi ulang model setelah penambahan dataset.
Sesi 21-25: Integrasi Sistem YOLO ke Infrastruktur Keamanan
- Sesi 21: Integrasi YOLO dengan Sistem CCTV
- Konfigurasi YOLO dengan sistem CCTV yang ada.
- Pengaturan streaming video real-time untuk deteksi.
- Sesi 22: Penerapan Sistem Pemantauan Otomatis
- Membuat skrip otomatis untuk menjalankan deteksi sepanjang waktu.
- Logging dan penyimpanan hasil deteksi.
- Sesi 23: Integrasi Sistem dengan Alarm Otomatis
- Membuat sistem alarm otomatis berdasarkan hasil deteksi.
- Konfigurasi alarm berdasarkan kategori ancaman.
- Sesi 24: Pengembangan Dashboard Pemantauan
- Membuat dashboard visualisasi hasil deteksi.
- Menampilkan data orang dan objek berbahaya yang terdeteksi.
- Sesi 25: Optimasi Sistem untuk Performa Tinggi
- Teknik optimasi performa untuk deteksi real-time.
- Mengurangi latensi dan peningkatan responsivitas.
Sesi 26-30: Penerapan Lanjutan dan Evaluasi Sistem
- Sesi 26: Penerapan Sistem pada Lingkungan Pabrik yang Berbeda
- Uji coba sistem pada lingkungan pabrik yang berbeda.
- Penyesuaian model berdasarkan feedback lapangan.
- Sesi 27: Evaluasi Keseluruhan Sistem
- Evaluasi keseluruhan sistem pemantauan.
- Penerapan feedback untuk peningkatan sistem.
- Sesi 28: Analisis dan Pelaporan Hasil Deteksi
- Membuat laporan analisis hasil deteksi selama periode waktu tertentu.
- Teknik visualisasi data untuk laporan.
- Sesi 29: Penerapan Sistem Pencegahan Kecelakaan Kerja
- Mengintegrasikan hasil deteksi ke sistem pencegahan kecelakaan.
- Implementasi prosedur keamanan berdasarkan deteksi.
- Sesi 30: Simulasi Sistem dan Uji Kinerja
- Simulasi skenario berbahaya dan uji kinerja sistem.
- Analisis hasil uji dan perbaikan.
Sesi 31-35: Pengembangan Fitur Tambahan dan Inovasi Sistem
- Sesi 31: Pengembangan Fitur Heatmap untuk Pergerakan Orang
- Membuat heatmap pergerakan orang di area pabrik.
- Analisis area dengan aktivitas tinggi.
- Sesi 32: Penerapan Teknik Deep Learning Lainnya
- Eksplorasi model deep learning selain YOLO (misalnya SSD, Faster R-CNN).
- Integrasi teknik lain untuk peningkatan performa.
- Sesi 33: Penerapan Teknologi AI untuk Analisis Perilaku
- Deteksi perilaku abnormal dalam lingkungan kerja.
- Membuat model untuk analisis perilaku pekerja.
- Sesi 34: Implementasi Face Recognition untuk Keamanan Pabrik
- Mengintegrasikan face recognition dengan sistem YOLO.
- Penggunaan face recognition untuk otentikasi akses area terbatas.
- Sesi 35: Pengembangan Sistem Peringatan Keamanan Visual
- Membuat sistem peringatan visual pada dashboard.
- Implementasi notifikasi visual saat deteksi ancaman.
Sesi 36-40: Finalisasi dan Uji Coba Sistem
- Sesi 36: Pengujian Akhir Sistem di Lingkungan Pabrik Sesungguhnya
- Pengujian akhir sistem di pabrik.
- Analisis hasil pengujian dan evaluasi performa.
- Sesi 37: Pelatihan Pengguna Sistem dan Prosedur Operasional
- Pelatihan tim keamanan pabrik untuk menggunakan sistem.
- Pembuatan SOP untuk penggunaan sistem.
- Sesi 38: Penerapan Sistem Pemantauan Berbasis Cloud
- Integrasi sistem ke cloud untuk pemantauan jarak jauh.
- Pengaturan akses dan keamanan data.
- Sesi 39: Perencanaan Pengembangan Sistem Masa Depan
- Perencanaan fitur tambahan untuk pengembangan masa depan.
- Rencana peningkatan model dan sistem.
- Sesi 40: Presentasi dan Evaluasi Akhir
- Presentasi hasil proyek kepada manajemen.
- Evaluasi keseluruhan dan feedback dari stakeholder.
Dengan silabus ini, pengguna akan memiliki kemampuan untuk mengembangkan, mengimplementasikan, dan mengelola sistem pemantauan keamanan berbasis YOLO di pabrik untuk deteksi orang dan objek berbahaya.