Computer Vision Indonesia, Video Analytics, Artificial Intelligence (AI), dengan kemampuan Object Recognition, Volume Measurement, Behavior Analysis, QHSE, Facility & Productivity Monitoring di Factory, Warehouse, Construction Sites, Mining, Oil & Gas, Office Buildings, dan Perkantoran Perusahaan di Jakarta dan Indonesia.

Computer Vision Indonesia, Video Analytics, Artificial Intelligence (AI), Aetherica Jakarta

Computer Vision adalah bidang ilmu yang berfokus pada pengembangan teknologi dan algoritma yang memungkinkan komputer untuk memahami, menganalisis, dan menginterpretasikan dari gambar digital, video, dan input visual lainnya. Tujuan utama dari Computer Vision adalah membuat mesin mampu melihat dan memproses informasi visual sebagaimana manusia melakukannya, dan mengambil tindakan atau memberikan rekomendasi berdasarkan informasi tersebut.

Dalam mencapai tujuan ini, Computer Vision menggunakan Machine Learning (Pembelajaran Mesin) dan Artificial Neural Network / ANN (Jaringan Saraf Artifisial) untuk mengajari dirinya sendiri tentang konteks data visual. Jika data yang cukup diberikan melalui model, komputer akan "melihat" data dan mengajari dirinya sendiri untuk membedakan satu gambar dari yang lain. Algoritma memungkinkan mesin untuk belajar sendiri, daripada seseorang memprogramnya untuk mengenali gambar.

Dua teknologi penting digunakan Computer Vision yaitu jenis Machine Learning yang disebut Deep Learning (Pembelajaran Mendalam) dan Convolutional Neural Networks / CNN (Jaringan Saraf Konvolusional).

Deep Learning memanfaatkan Artificial Neural Network yang terdiri dari banyak lapisan (layer), Pembelajaran mesin menggunakan model algoritmik yang memungkinkan komputer mengajari dirinya sendiri tentang konteks data visual. Jika data yang cukup diberikan melalui model, komputer akan "melihat" data dan mengajari dirinya sendiri untuk membedakan satu gambar dari yang lain.

Convolutional Neural Networks membantu model Deep Learning untuk "melihat" dengan memecah gambar menjadi piksel yang diberi tag atau label. Ini menggunakan label untuk melakukan Convolution (Konvolusi) yaitu operasi matematika pada dua fungsi untuk menghasilkan fungsi ketiga, dan membuat prediksi tentang apa yang sedang "dilihat". Neural Network menjalankan Konvolusi dan memeriksa akurasi prediksinya dalam serangkaian Iterasi yaitu proses pengulangan atau perulangan suatu tindakan atau operasi dengan tujuan untuk mencapai hasil atau kondisi tertentu, hingga prediksi mulai menjadi kenyataan. Kemudian Neural Network tersebut dapat mengenali atau melihat gambar dengan cara yang mirip dengan manusia.

Dalam era digital yang semakin maju, teknologi telah memainkan peran yang semakin penting dalam berbagai aspek kehidupan kita. Aetherica Jakarta Indonesia, memberikan solusi terintegrasi yang mencakup Computer Vision, Video Analytics, dan Artificial Intelligence (AI), yang dirancang dan dikustomisasi khusus berdasarkan jenis kebutuhan dan implementasi, seperti untuk pemantauan produktivitas di area kerja, gedung perkantoran, perbankan, monitoring produktivitas dan keselamatan kerja atau Quality, Health, Safety, Environment (QHSE) compliance seperti pemakaian Personal Protective Equipment (PPE) atau Alat Pelindung Diri (APD) serta Absensi dengan Face Recognition, di pertambangan, mining, oil & gas, industri manufaktur, pabrik, factory atau production plant, warehouse, depot, terminal, pelabuhan, ports, dan area implementasi lainnya.

Computer Vision Indonesia, Video Analytics atau disebut juga Video Content Analysis (VCA), dan Artificial Intelligence (AI) dari Aetherica Jakarta (PT Aetherica Itanusa Persada) memiliki berbagai fitur dan fungsi seperti Object Detection, Object Recognition, Volume Measurement (Volumetric Truck Load Scanner), Anomaly Detection, Human Detection, People Counter, Facial Recognition, Activity & Behaviour Analysis untuk kebutuhan pemantauan Produktifitas, Building & Facility Monitoring, serta Security Surveillance. Silahkan menghubungi Sales Representatif kami di (021) 4064 2050 atau melalui Contact Form di website kami untuk mengetahui lebih lanjut mengenai solusi Computer Vision, Video Analytics, Artificial Intelligence, serta solusi teknologi lainnya dari PT Aetherica Itanusa Persada.

AI, Computer Vision, Video Analytics

Artificial Intelligence (AI) adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan berdasarkan pemahaman mereka sendiri. AI memainkan peran sentral dalam pengembangan Computer Vision dan Video Analytics. Dalam konteks ini, AI digunakan untuk melatih model komputer untuk mengenali pola dan fitur dalam data visual, sehingga sistem dapat mengambil keputusan yang lebih baik.

Computer Vision adalah cabang dari AI yang berfokus pada pengembangan sistem komputer yang mampu "melihat" dan memahami dunia visual seperti manusia. Teknologi ini memanfaatkan kamera dan sensor visual lainnya untuk mengidentifikasi objek, wajah, gerakan, dan bahkan tekstur dalam gambar atau video. Dalam aplikasi praktisnya, Computer Vision digunakan dalam berbagai bidang, termasuk pengawasan keamanan, kendaraan otonom, pemrosesan medis, dan pengenalan wajah. Beberapa Komponen Tahapan dalam Computer Vision antara lain:

  • Akuisisi Gambar (Image Acquisition): Proses pengambilan gambar atau video melalui kamera atau sensor.
  • Pra-Pemrosesan (Preprocessing): Tahap pra-pemrosesan yang mencakup penghilangan noise, peningkatan kualitas gambar, dan lainnya.
  • Ekstraksi Fitur (Feature Extraction): Identifikasi dan ekstraksi fitur penting dari data visual gambar atau video.
  • Deteksi Objek (Object Detection): Kemampuan untuk menemukan dan mengidentifikasi objek dalam gambar atau video.
  • Klasifikasi Objek (Object Classification): Mengkategorikan objek berdasarkan kategori tertentu.
  • Segmentasi Objek (Object Segmentation): Memilah objek ke segmen atau bagian yang memiliki makna.

Video Analytics merupakan bagian integral dari Computer Vision dengan menggunakan teknologi AI yang berfokus pada analisis data dari video. Ini mencakup deteksi objek, pelacakan, penghitungan objek, dan pemahaman konteks. Video Analytics digunakan secara luas dalam pengawasan keamanan, pemantauan objek atau manusia dalam suatu area, deteksi dan pengawasan area kerja dengan analisa aktivitas, perilaku dan produktivitas, pemantauan pemakaian seragan, alat pelindung diri, serta penerapan-penerapan lainnya.

AI Video Analytics sebagai kelanjutan proses dari Computer Vision, memiliki fokus pada analisis data video untuk menghasilkan informasi yang berharga. Dengan Video Analytics, data visual dalam bentuk video dapat dianalisa secara otomatis untuk mendeteksi pola, peristiwa, dan anomali. Beberapa kemampuan Video Analytics antara lain:

  • Pelacakan Objek (Object Tracking): Memantau pergerakan objek atau individu dalam video stream.
  • Deteksi Peristiwa (Event Detection): Mengidentifikasi peristiwa atau anomali yang telah ditentukan sebelumnya dalam real-time video data.
  • Analisa Kerumunan (Crowd Analysis): Menilai kepadatan (crowd density), arus (crowd flow), dan perilaku (crowd behavior) untuk keamanan dan keselamatan.
  • Deteksi Objek (Object Detection): Kemampuan untuk menemukan dan mengidentifikasi objek dalam gambar atau video.
  • Pengenalan Wajah (Facial Recognition): Mengenali dan melakukan verifikasi identitas individu berdasarkan wajah.
  • Analisis Perilaku (Behavior Analysis): Memahami pola perilaku manusia (human behavior patterns) untuk berbagai aplikasi, termasuk produktifitas, pola belanja di toko retail, dan juga pemantauan keamanan (security surveillance).

Teknologi Artificial Intelligence (AI), Computer Vision dan Video Analytics akan mengambil peran penting dalam transformasi tempat kerja. Teknologi canggih ini memungkinkan pengolahan data visual dengan tingkat akurasi yang tinggi. Berbagai penerapan dan implementasi Video Analytics di tempat kerja (workplace) antara lain:

Meningkatkan Keamanan dan Keselamatan (Enhancing Security and Safety)

  • Pengendalian Akses (Access Control): Sistem pengenalan wajah berbasis computer vision digunakan untuk mengontrol akses ke gedung atau area terbatas.
  • Deteksi Intrusi (Intrusion Detection): Video analytics dapat mendeteksi pergerakan mencurigakan dan memberi peringatan dini pada kasus intrusi.
  • Keselamatan Pekerja dan Tanggapan Darurat (Occupational Health and Safety / OHS and Emergency Response): Penggunaan Computer Vision dalam pabrik-pabrik dapat membantu mencegah kecelakaan dengan mendeteksi perilaku yang berbahaya. Video Analytics dapat memantau kepatuhan pekerja (worker compliance) dalam pemakaian seragam dan Alat Pelindung Diri atau APD (Personal Protective Equipment / PPE) di area pabrik dan konstruksi.
  • Deteksi Objek (Object Detection): Kemampuan untuk menemukan dan mengidentifikasi objek dalam gambar atau video.
  • Pengenalan Wajah (Facial Recognition): Mengenali dan melakukan verifikasi identitas individu berdasarkan wajah.
  • Analisis Perilaku (Behavior Analysis): Memahami pola perilaku manusia (human behavior patterns) untuk berbagai aplikasi, termasuk produktifitas, pola belanja di toko retail, dan juga pemantauan keamanan (security surveillance).

Optimalisasi Tempat Kerja (Workplace Optimization)

  • Pemantauan Produktifitas (Employee Productivity): Dalam industri manufaktur, teknologi ini digunakan untuk memantau jalannya produksi dan mendeteksi masalah secara cepat.
  • Pemanfaatan Ruang (Space Utilization): Computer vision dapat digunakan untuk mengoptimalkan penggunaan ruang dengan memantau penempatan dan okupansi ruangan.
  • Manajemen Inventory/stock barang (Inventory Management) Dalam gudang atau pusat distribusi, video analytics dapat membantu melacak inventory dan menghindari kekurangan stock barang.

Pengendalian Mutu (Quality Control)

  • Manufaktur (Manufacturing): Sistem Computer Vision digunakan dalam proses pengendalian kualitas, mengidentifikasi cacat (defects) dan memastikan konsistensi produk.
  • Pertanian (Agriculture): Video Analytics digunakan untuk pemantauan tanaman (crop monitoring), deteksi penyakit (disease detection), dan prediksi hasil (yield prediction).

Pengalaman Pelanggan (Customer Experience) dan Analisa Data Pelanggan (Customer Data Analysis)

  • Pelayanan Pelanggan (Customer Service): Dalam sektor layanan pelanggan, teknologi ini dapat digunakan untuk memantau antrian (queues) dan waktu tunggu (waiting times), sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan (customer satisfaction).
  • Toko dan Ritel (Retail): Video analytics digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan (customer behavior) di toko ritel, membantu bisnis merancang strategi pemasaran yang lebih efektif seperti lokasi tempat produk yang paling sering dikunjungi, pola arah flow pelanggan di dalam area toko tersebut, dan lainnya.
  • Analisa Demografi Pelanggan (Customer Demographic Analysis) untuk Pemasaran (Marketing) dan Iklan (Advertising): menganalisa pengunjung atau pelanggan yang datang di suatu event, venue, shopping mall, atau yang melihat display iklan di tempat tersebut, berdasarkan usia, gender, dan variabel demografis lainnya untuk keperluan marketing dan iklan.

Video Analytics Topology - On-Premise, Cloud, Edge, Hybrid

Dalam penerapannya, saat ini terdapat 4 model Topologi untuk AI-based Video Analytics dan Computer Vision, yaitu:

ON-PREMISE

On-Premise Video Analytics adalah implementasi video analytics di server atau data centre yang ada di lokasi site (premise) melalui jaringan network lokal (Local Area Network / LAN). Dalam model ini, data video diproses dan dianalisis di lokasi di mana data tersebut dihasilkan. Topologi ini menawarkan beberapa keuntungan, termasuk peningkatan keamanan dan privasi. Organisasi tetap memiliki kendali penuh atas data mereka, mengurangi resiko adanya external breaches atau bocornya data ke pihak eksternal.

Selain itu, solusi on-premise sangat cocok untuk aplikasi real-time karena rendahnya latensi (jeda waktu), sehingga sangat sesuai untuk aplikasi real-time. Tidak diperlukannya transfer data ke server eksternal mengurangi latensi jeda waktu atau delay, dan memastikan waktu respons yang cepat. Selain itu, perusahaan dan organisasi memiliki kebebasan untuk memilih, membangun, dan mengkonfigurasi hardware, software, sesuai dengan kebutuhan dan spesifikasi yang diinginkan.

Namun, implementasi on-premise yang memiliki biaya infrastruktur awal yang tinggi dapat menjadi penghalang bagi beberapa organisasi. Skalabilitas solusi on-premise juga relatif lebih terbatas, terutama untuk implementasi besar yang memerlukan investasi hardware yang signifikan.

CLOUD

Cloud-based Video Analytics mengambil pendekatan yang berbeda. Dalam topologi video analytics berbasis Clound, data video dikirim ke remote server yang dihosting oleh penyedia Cloud untuk pemrosesan dan analisis. Solusi cloud menawarkan skalabilitas yang hampir tidak terbatas, membuatnya cocok untuk organisasi dengan beban kerja yang bervariasi. Kemampuan untuk mengalokasikan sumber daya secara dinamis mengurangi biaya operasional dan memastikan efisiensi.

Selain itu, sistem berbasis cloud relative membutuhkan investasi biaya awal yang lebih rendah, karena menghilangkan kebutuhan hardware di lokasi/site. Aksesibilitas adalah keuntungan penting lainnya, karena data dapat diakses secara remote dari mana saja dengan koneksi internet. Fleksibilitas ini sangat berguna untuk pola bekerja dari mana saja (Work From Anywhere / WFA) yang semain banyak digunakan.

Namun, topologi Cloud memiliki tingkat Latensi / Delay (Jeda Waktu) yang sangat tergantung pada kualitas infrastruktur penyedia Cloud dan lokasi Data Center, sehingga dapat menimbulkan keterbatasan limitasi dalam penerapan beberapa jenis skenario aplikasi real-time. Selain itu, aspek keamanan dan privasi data juga menjadi perhatian, terutama ketika menangani informasi yang sensitif yang dihosting secara eksternal.

EDGE

Edge Video Analytics merepresentasikan pergeseran paradigma dengan pemerosesan analytics langsung pada Edge Devices (perangkat Edge), seperti kamera atau perangkat IoT, di mana data dihasilkan. Topologi ini memproses dan menganalisis data secara lokal, dekat dengan sumbernya. Salah satu keuntungannya adalah latensi yang sangat rendah, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk aplikasi real-time. Pengurangan transmisi data ke server pusat juga menghemat bandwidth yang dibutuhkan.

Topologi Edge memastikan bahwa perangkat dapat beroperasi dalam mode offline, meningkatkan performa dan kemampuan sistem. Namun, batasan dalam Processing Power yang ada di perangkat Edge, dapat membatasi kompleksitas tugas analytics yang dapat dilakukan di Edge. Selain itu, skalabilitas sistem berbasis Edge bisa lebih terbatas, karena akan diperlukan memerlukan penambahan perangkat yang ada.

HYBRID

Hybrid Video Analytics bertujuan untuk memanfaatkan keunggulan masing-masing model Video Analytics di atas, dengan menggabungkan elemen-elemen dari Topologi On-premise, Cloud, dan Edge. Pendekatan ini memberikan fleksibilitas dalam pengaturan, dan memungkinkan untuk mendapatkan benefit yang seimbang antara kelebihan pengontrolan dari On-Premise, skalabilitas Cloud, dan kecepatan Edge yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan yang ada.

Sistem Hybdrid dapat menawarkan redundansi dan kemampuan fail-over, sehingga meningkatkan kehandalan sistem. Topologi ini memungkinkan organisasi untuk mengoptimalkan alur kerja mereka dengan memanfaatkan keunggulan unik dari setiap komponen, yang pada akhirnya meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan. Namun, merancang dan mengelola Sistem Hybrid bisa lebih kompleks, dan memerlukan effort dalam integrasi dan biaya yang bisa menjadi relatif lebih tinggi.

Sebagai kesimpulan, pemilihan topologi untuk implementasi Video Analytics adalah keputusan penting bagi perusahaan dan organisasi. Setiap model topologi Video Analytics, seperti On-Premise, Cloud, Edge, dan Hybrid, masing-masing memiliki sejumlah keuntungan dan pertimbangan masing-masing. Perusahaan dan organisasi harus dengan cermat mengevaluasi persyaratan dan kebutuhan yang diinginkan, termasuk sensitivitas data, batasan anggaran, dan karakteristik kinerja yang diinginkan, untuk menentukan topologi atau kombinasi yang paling cocok untuk memenuhi kebutuhan perusahaan dan organisasi Anda. Silahkan untuk menghubungi Sales Representatif kami di (021) 4064 2050 atau melalui Contact Form di website kami, untuk mendapatkan FREE consultation dari Aetherica Jakarta Indonesia (PT Aetherica Itanusa Persada).

Solusi Artificial Intelligence (AI), Computer Vision, Video Analytics, dan Volumetric Truck Load Scanner dari Aetherica Jakarta Indonesia juga dapat diintegrasikan dengan solusi teknologi dan keamanan dari Aetherica lainnya seperti CCTV, Video Surveillance System; RFID, Biometric, Time Attendance & Access Control Systems; Command Center, Video Wall, CMS; Custom Technology & Security Solutions. Silahkan menghubungi Sales Representatif kami di (021) 4064 2050 atau melalui Contact Form di website kami untuk mengetahui lebih lanjut mengenai Video Analytics, Computer Vision, Artificial Intelligence, serta solusi teknologi lainnya dari PT Aetherica Itanusa Persada.

 

[ Back to Top ]