Object Detection: Pengertian dan Penerapannya
Object detection adalah salah satu implementasi teknologi artificial intelligence (AI) yang memberikan dampak besar pada berbagai sektor industri. Teknologi ini sering digunakan untuk mendeteksi objek secara otomatis. Selain itu, object detection juga dapat dimanfaatkan untuk menandai objek yang terdeteksi.
Photo by DC Studio (Freepik)
Apakah kamu penasaran dengan teknologi object detection ini? Jika iya, bisa baca artikel dari Widya Robotics berikut sampai selesai. Dalam artikel ini dijelaskan pengertian object detection, cara kerja, contoh penerapan, hingga tantangan dari implementasi AI ini. Yuk, langsung simak saja uraian lengkapnya!
Apa Itu Object Detection?
Dikutip dari Encord, object detection adalah salah satu bentuk teknologi dalam kecerdasan buatan yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi dan menentukan lokasi objek dalam gambar atau video. Sederhananya, object detection merupakan sistem pengenalan objek. Teknologi ini menggunakan algoritma dan model machine learning untuk mengenali berbagai objek seperti manusia, kendaraan, atau hewan, dan menggambar kotak atau label di sekitar objek-objek tersebut.
Penggunaan AI dalam deteksi objek telah digunakan di berbagai industri. Mulai dari industri keamanan hingga industri pangan pun beberapa mengadaptasi penggunaan teknologi. Salah satu contohnya, fitur deteksi wajah pada aplikasi foto atau dalam sistem penghitungan kendaraan dalam bidang transportasi.
Cara Kerja Object Detection
Setelah membahas definisinya, penting juga buatmu memahami cara kerja sistem pengenalan objek ini. Cara kerja object detection melibatkan beberapa tahapan penting. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam proses object detection yang menarik diketahui.
Preprocessing Gambar
Sebelum pemrosesan, gambar atau video harus diubah dalam format yang dapat dianalisis oleh model. Hal ini mencakup normalisasi, pengubahan ukuran gambar, dan pemfilteran untuk mengurangi noise.
Ekstraksi Fitur
Model deep learning, seperti Convolutional Neural Networks (CNNs), digunakan untuk mengekstraksi fitur penting dari gambar. Fitur-fitur ini mencakup pola visual seperti tepi, tekstur, dan bentuk yang membantu sistem dalam mengidentifikasi objek.
Deteksi dan Klasifikasi Objek
Setelah fitur diekstraksi, object detection menggunakan model seperti YOLO atau You Only Look Once dan SSD atau Single Shot MultiBox Detector untuk mendeteksi objek tersebut. Model ini mampu memprediksi keberadaan objek dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori yang sesuai dengan memanfaatkan bounding boxes.
Pengoptimalan dan Post-processing
Selanjutnya, hasil dari deteksi objek secara realtime dapat dioptimalkan lebih jauh melalui teknik seperti non-max suppression. Teknik ini bisa menghilangkan kotak yang tumpang tindih dan memastikan hanya ada satu deteksi per objek.
Output dan Visualisasi
Setelah objek berhasil dideteksi dan diklasifikasikan, output-nya divisualisasikan dengan kotak atau label di sekitar objek dalam gambar atau video. Dari sinilah, pengguna bisa mendapatkan hasil dari identifikasi AI deteksi objek otomatis.
Contoh Penerapan Object Detection dalam Berbagai Bidang
Photo by Łukasz Klimkiewicz (Pexels)
Saat ini, object detection mulai digunakan dalam berbagai bidang. Dengan hadirnya teknologi deteksi wajah dan objek ini, pengguna bisa mengidentifikasi suatu hal dalam gambar atau video. Nah, berikut ini adalah beberapa contoh penerapan object detection dalam berbagai bidang.
Sistem Keamanan dan Pengawasan
Sistem pengenalan objek telah lama digunakan dalam kamera keamanan atau CCTV untuk mendeteksi pergerakan manusia atau kendaraan dalam area tertentu. Contoh penerapannya, teknologi ini digunakan untuk mendeteksi orang yang memasuki area terlarang atau mencatat nomor pelat kendaraan yang melintas.
Kendaraan Otonom
Mobil tanpa pengemudi menggunakan object detection untuk mengidentifikasi dan menghindari rintangan di jalan seperti pejalan kaki, kendaraan lain, dan rambu lalu lintas. Teknologi ini juga membantu dalam menjaga jarak aman dengan kendaraan lain dan menghindari kecelakaan. Tak hanya itu, teknologi ini juga bisa menjadi solusi kemacetan di smart city karena bisa digunakan sebagai penghitung kendaraan.
Aplikasi Medis
Dalam bidang medis, object detection digunakan untuk mendeteksi dan menganalisis gambar medis, seperti pada sinar-X atau MRI. Teknologi ini dapat membantu dokter melakukan diagnosa dengan lebih cepat dan akurat.
Retail dan e-commerce
Kecerdasan buatan untuk deteksi objek juga digunakan dalam toko pintar atau smart store untuk mengidentifikasi produk yang diambil oleh pelanggan. Berkat teknologi ini, toko dapat memungkinkan sistem checkout otomatis tanpa perlu adanya kasir. Dalam e-commerce, teknologi object detection juga dapat digunakan untuk memudahkan pencarian produk berdasarkan gambar.
Analisis video untuk media dan hiburan
Object detection digunakan dalam analisis video untuk mendeteksi dan melacak objek tertentu, seperti pemain dalam pertandingan olahraga atau karakter dalam film. Teknologi ini membantu dalam editing video, pembuatan efek visual, dan penyediaan statistik real-time selama siaran langsung.
Pertanian cerdas
Dalam sektor pertanian, object detection digunakan untuk banyak kebutuhan. Mulai dari kebutuhan untuk memantau pertumbuhan tanaman, mendeteksi hama, dan mengidentifikasi area yang membutuhkan perhatian khusus. Drone yang dilengkapi dengan teknologi ini dapat membantu petani dalam mengelola lahan secara lebih efisien.
Aplikasi smart home
Kecerdasan buatan untuk deteksi objek juga diterapkan dalam perangkat smart home. Contohnya seperti kamera pintar yang dapat mendeteksi dan mengirim notifikasi kepada pengguna jika ada orang asing di sekitar rumah, atau robot vacuum yang dapat menghindari rintangan saat membersihkan lantai.
Tantangan Penerapan Object Detection
Meski dikenal sebagai salah satu teknologi yang canggih, teknologi ini tetap memiliki beberapa tantangan dalam penerapannya. Berikut adalah beberapa tantangan umum sistem pengenalan objek yang perlu kamu perhatikan.
Occlusion (penutupan objek)
Objek yang tertutup sebagian oleh objek lain bisa sulit dideteksi karena hanya sebagian kecil dari objek yang terlihat. Tantangan ini sering terjadi di jalan raya yang ramai atau di kerumunan orang.
Variasi Skala
Objek dalam gambar seringkali muncul dalam berbagai ukuran, tergantung pada jaraknya dari kamera. Algoritma yang kamu bangun harus mampu mendeteksi objek kecil yang hanya beberapa piksel hingga objek besar yang memenuhi hampir seluruh gambar.
Variasi Pencahayaan
Perubahan pencahayaan dapat memengaruhi kemampuan model dalam mendeteksi objek dengan akurat, terutama dalam kondisi cahaya yang sangat terang atau gelap. Cahaya yang berubah-ubah dapat mengaburkan detail objek yang penting untuk dideteksi.
Background Slutter
Latar belakang yang penuh dengan objek atau pola yang kompleks bisa mengganggu proses deteksi. Sebab, sistem akan sulit membedakan objek utama dari elemen latar belakang.
Pose dan Orientasi Berbeda
Objek yang muncul dalam berbagai pose atau orientasi, seperti manusia dengan posisi tubuh yang berbeda, dapat menantang model deteksi. Algoritma teknologi ini harus mampu mengenali objek meskipun sudut pandang atau bentuknya berubah dari yang biasa dilihat selama pelatihan.
Itulah beberapa informasi yang perlu kamu ketahui tentang teknologi object detection serta contoh dan cara kerjanya. Semoga informasi di atas membantumu memahami lebih lanjut sistem pengenalan objek, ya.
