Halo Engineers,
Di era modern saat ini, pengelolaan jumlah pengunjung di berbagai tempat umum seperti mal, kantor, perpustakaan, dan ruang publik lainnya menjadi sangat penting. Hal ini tidak hanya berkaitan dengan kenyamanan pengunjung, tetapi juga aspek keselamatan, terutama dalam situasi pandemi atau kondisi darurat yang mengharuskan pembatasan kapasitas ruangan. Penghitungan manual jumlah orang yang masuk dan keluar seringkali tidak efektif dan rentan terhadap kesalahan.

Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem otomatis yang mampu mendeteksi dan menghitung jumlah orang yang masuk dan keluar secara real-time dengan akurasi tinggi. Teknologi pengolahan citra (image processing) dan kecerdasan buatan (artificial intelligence) menjadi solusi yang sangat potensial untuk masalah ini. Salah satu metode yang populer dan efektif dalam deteksi objek adalah YOLO (You Only Look Once), yang mampu mendeteksi objek secara cepat dan akurat dalam sebuah gambar atau video.

Selain itu, untuk menghindari deteksi ganda pada objek yang sama, teknik Non-Maximum Suppression (NMS) digunakan untuk menyaring hasil deteksi agar hanya objek dengan tingkat kepercayaan tertinggi yang dipertahankan. Sistem ini kemudian dapat diintegrasikan dengan perangkat keras seperti ESP32 untuk mengaktifkan buzzer secara wireless sebagai tanda bahwa jumlah pengunjung telah mencapai batas maksimal yang ditentukan.

Proyek Sistem Deteksi Jumlah Orang Keluar Masuk

Komponen dan Teknologi yang Digunakan

YOLO (You Only Look Once) YOLO adalah algoritma deteksi objek berbasis deep learning yang mampu mendeteksi berbagai objek dalam satu kali proses inferensi. Keunggulan YOLO adalah kecepatan dan akurasi yang tinggi, sehingga sangat cocok untuk aplikasi real-time seperti penghitungan orang.

Non-Maximum Suppression (NMS) NMS digunakan untuk mengeliminasi bounding box yang tumpang tindih dan hanya mempertahankan deteksi dengan confidence score tertinggi. Hal ini penting untuk menghindari penghitungan ganda pada satu objek yang sama.

Python Bahasa pemrograman Python digunakan sebagai platform utama untuk mengimplementasikan algoritma YOLO dan NMS, serta untuk mengolah data hasil deteksi secara real-time.

ESP32 ESP32 adalah modul mikrokontroler yang mendukung konektivitas Wi-Fi dan Bluetooth. Dalam proyek ini, ESP32 digunakan untuk mengendalikan buzzer secara wireless berdasarkan sinyal dari sistem deteksi.

Buzzer Wireless Buzzer akan diaktifkan sebagai indikator bahwa jumlah pengunjung telah mencapai batas maksimal yang telah ditentukan sebelumnya.

Cara Kerja Sistem

1. Kamera akan menangkap video secara real-time dari area pintu masuk dan keluar.
2. Frame video tersebut diproses menggunakan model YOLO untuk mendeteksi keberadaan orang.
3. Hasil deteksi yang berupa bounding box akan disaring menggunakan NMS untuk menghindari duplikasi.
4. Sistem menghitung jumlah orang yang masuk dan keluar berdasarkan arah pergerakan objek yang terdeteksi.
5. Ketika jumlah pengunjung mencapai batas maksimal, sistem mengirimkan sinyal secara wireless ke ESP32.
6. ESP32 kemudian mengaktifkan buzzer sebagai peringatan bahwa kapasitas maksimal telah tercapai.

Hasil dan Evaluasi

Setelah implementasi sistem, dilakukan pengujian di lingkungan nyata dengan berbagai kondisi pencahayaan dan kepadatan pengunjung. Berikut adalah hasil yang diperoleh:

Akurasi Deteksi Sistem mampu mendeteksi orang dengan tingkat akurasi yang tinggi, terutama dalam kondisi pencahayaan yang cukup. Penggunaan YOLO versi terbaru memberikan kecepatan pemrosesan yang memadai untuk aplikasi real-time.

Penghitungan Jumlah Orang Dengan bantuan NMS, sistem berhasil mengurangi kesalahan penghitungan akibat deteksi ganda. Pergerakan orang yang masuk dan keluar dapat dipantau dengan baik sehingga jumlah pengunjung dapat dihitung secara akurat.

Respons Buzzer Wireless ESP32 menerima sinyal dari sistem deteksi secara wireless dengan latensi rendah dan mengaktifkan buzzer tepat waktu saat batas maksimal pengunjung tercapai. Hal ini memberikan peringatan yang efektif untuk pengelola tempat.

Kelebihan Sistem

1. Otomatis dan real-time
2. Wireless dan mudah diintegrasikan
3. Akurasi tinggi dengan penggunaan YOLO dan NMS
4. Skalabilitas untuk berbagai jenis tempat

Kendala dan Tantangan

1. Performa sistem dapat menurun pada kondisi pencahayaan yang sangat buruk atau jika terdapat banyak objek yang saling tumpang tindih.
2. Koneksi wireless ESP32 harus stabil agar sinyal buzzer tidak terlambat.
    

Berikut ini adalah video demo dari proyek sistem deteksi ini yang telah di kerjakan oleh ELMECH.
 

Sekian dulu penjelasan proyek kita kali ini jika inovator butuh bantuan untuk implementasi hebatnya di bidang Teknologi Otomasi yang meliputi Internet Of Things (IoT), Elektronika (Ardunio, STM32, Raspberry, dll) , Instrumentasi dan informatika (Pengolahan Citra, Kecerdasan Buatan (AI), Software Aplikasi) langsung saja kontak akun sosial media kami dengan link WA berikut ini.

Jasa Arduino Bandung Internet of Things Bandung. Jasa Arduino Surabaya Internet of Things Surabaya. Jasa Arduino Jakarta Internet of Things Jakarta. Jasa Arduino Depok. Jasa Arduino Malang. Jasa Arduino Bandung. Jasa Arduino Batam. Jasa Arduino Bekasi. Jasa Arduino Surabaya. Jasa Arduino Semarang. Jasa Arduino Surakarta. Jasa Arduino Pekanbaru. Jasa Arduino Tangerang Selatan. Jasa Arduino Bekasi. Jasa Arduino Makassar. Jasa Arduino Tangerang. Jasa Arduino Medan. Jasa Arduino Palembang. Jasa Arduino Jogja. Jasa Arduino Yogyakarta.