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.
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:
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:
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)
Optimalisasi Tempat Kerja (Workplace Optimization)
Pengendalian Mutu (Quality Control)
Pengalaman Pelanggan (Customer Experience) dan Analisa Data Pelanggan (Customer Data Analysis)
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 menghubungi kami di HOTLINE(021) 4064 2050 atau melalui Contact Form ini.
Home | Get Appointment for Consultation | Our Location | About Us | Back to Top
