Pendeteksian Obyek Pena dan Buku pada CCTV

Pembelajaran mengenai kecerdasan buatan yang dapat diterapkan pada AI CCTV Indonesia adalah pendeteksian pena dan buku menggunakan CCTV.

Pendeteksian obyek pena dan buku pada CCTV adalah seperti pada langkah-langkah berikut ini.

Melihat dataset-dataset yang tersedia di Open Image Dataset:

1. Masuk ke Open Image Dataset
   Open image dataset berada di https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html .
2. Explore dengan tipe Detection, class Pen, uncheck pada Display from All Category
3. Melanjutkan pada class untuk Book
4. Mencari alamat github untuk open image dataset v4 toolkit

Selanjutnya masuk ke Google Colab untuk mendownload image dataset tersebut kemudian dizip:

1. Masuk ke Google Colab dan mengimport library yang dibutuhkan
2. Mengubah runtime type ke GPU
3. Mengecek GPU
4. Git Clone dan instal open image dataset v4 toolkit
5. Mendownload open image dataset untuk Pen dan Book menggunakan toolkit tersebut
6. Melakukan zip hasil download
7. Download dan ekstrak dataset.zip ke komputer lokal

Selanjutnya adalah mengupload dataset ke Roboflow untuk pengayaan data set kemudian diexport dengan format YOLOV5 PyTorch:

1. Pada Roboflow membuat workspace dan project
2. Masuk ke project Roboflow
3. Upload image untuk train dan label untuk train
4. Upload image untuk test dan label untuk test
5. Upload image untuk validation dan label untuk validation
6. Split image untuk train, valid dan test
7. Melakukan dataset healh check
8. Melakukan generate versi baru dari dataset
9. Menambahkan processing steps
10. Menyelesaikan processing dan melanjutkan ke augmentation
11. Menyelesaikan Augmentation dan melanjutkan ke generate
12. Export dataset ke format YoloV5 PyTorch dengan hasil source code untuk download

Masuk ke Google Colab untuk melakukan training model YOLO dengan custom dataset yang dihasilkan Roboflow, hasil training berupa model best.pt :

1. Instal Ultralytics
2. Mengecek YOLOv8
3. Mengimport dataset dengan source code yang diberikan oleh Roboflow
4. Mengupdate yaml sesuai lokasi folder dataset hasil import
5. Melakukan training ke model YOLO
6. Menampilan Confusion Matrix
7. Menampilkan Training and Validation Loss
8. Melakukan model prediction pada validation batch
9. Melakukan validate pada custom model
10. Inference dengan custom model
11. Mendowanload hasil training yaitu best.pt ke komputer

Menjalankan deteksi pena dan buku menggunakan CCTV:

1. Membuat project pada PyCharm
2. Menjalankan prediction.py dengan
   a. model best.pt
   b. source menggunakan kamera CCTV

Kunjungi www.proweb.co.id untuk menambah wawasan anda.