Computer vision adalah sektor AI yang menggunakan Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) untuk memungkinkan komputer melihat, melakukan pengenalan pola AI, dan menganalisis objek dalam foto dan video dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia. Aplikasi computer vision sudah ada di sekitar kita sehari-hari. Simak contohnya di berbagai bidang berikut ini.
Computer Vision di Bidang Manufaktur
Di bidang manufaktur, contoh aplikasi computer vision mulai dari quality control, pemantauan jarak jauh, dan otomatisasi sistem. Berikut ini penjelasannya:
1. Analisis Produktivitas
Analisis produktivitas melacak dampak perubahan di tempat kerja, cara karyawan menghabiskan waktu dan sumber daya mereka, dan menerapkan berbagai alat. Data tersebut dapat memberikan wawasan berharga mengenai manajemen waktu, kolaborasi di tempat kerja, dan produktivitas karyawan.
2. Inspeksi Visual Peralatan
Computer vision untuk inspeksi visual adalah strategi utama dalam manufaktur yang cerdas. Sistem pemeriksaan berbasis computer vision juga semakin populer untuk pemeriksaan otomatis Alat Pelindung Diri (APD). Contohnya deteksi helm atau deteksi masker. Computer vision membantu memantau kepatuhan terhadap protokol keselamatan di lokasi konstruksi atau pabrik.
3. Pelatihan Keterampilan
Aplikasi computer vision lainnya adalah mengoptimalkan jalur perakitan dalam produksi dan interaksi antara manusia dengan mesin. Evaluasi tindakan manusia dapat membantu membangun model tindakan standar terkait dengan langkah-langkah operasi yang berbeda dan mengevaluasi kinerja karyawan yang terlatih.
Computer Vision di Bidang Kesehatan
Sementara itu, contoh aplikasi computer vision antara lain adalah:
1. Deteksi Kanker
Machine learning dimasukkan ke dalam industri medis untuk berbagai tujuan, salah satunya deteksi kanker payudara dan kanker kulit. Misalnya, pengenalan gambar memungkinkan para ilmuwan mendeteksi sedikit perbedaan antara gambar kanker dan non kanker, lalu mendiagnosis data dari Magnetic Resonance Imaging (MRI).
2. Diagnosis COVID-19
Computer vision dapat digunakan untuk pengendalian virus corona. Ada berbagai model computer vision DL untuk diagnosis COVID-19 berbasis X-ray. Yang paling populer untuk mendeteksi kasus COVID-19 dengan gambar digital Chest X-ray Radiography (CXR) diberi nama COVID-Net dan dikembangkan oleh Darwin AI di Kanada.
3. Klasifikasi Sel
Machine Learning dalam penggunaan medis digunakan untuk mengklasifikasikan limfosit T terhadap sel epitel kanker usus besar dengan akurasi tinggi. oleh karena itu, ML diharapkan dapat mempercepat proses identifikasi penyakit terkait kanker usus besar secara signifikan dan efisien.
Computer Vision di Bidang Pertanian
Di bidang pertanian juga sangat terbantu karena computer vision solutions, di antaranya adalah:
1. Memantau Hewan Ternak
Memantau hewan ternak dengan computer vision merupakan strategi utama peternakan dan pertanian cerdas. Machine learning menggunakan kamera untuk memantau kesehatan ternak tertentu seperti sapi, kambing, unggas, dan lain-lain.
Sistem smart vision bertujuan untuk menganalisis perilaku hewan agar meningkatkan produktivitas, kesehatan, dan kesejahteraan hewan sehingga mampu mempengaruhi hasil panen dan manfaat ekonomi di industri.
2. Otomatisasi Pertanian
Teknologi seperti robot permanen, penyemaian dan penyiangan bibit, traktor otonom yang dapat bergerak sendiri, dan smart vision untuk memantau pertanian dan drone untuk inspeksi visual dapat memaksimalkan produktivitas dengan kekurangan tenaga kerja.
Profitabilitas dapat ditingkatkan secara signifikan dengan mengotomatisasikan inspeksi manual dengan visi AI, mengurangi jejak ekologis, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan berdasarkan data yang dikumpulkan.
3. Memantau Tanaman
Hasil dan kualitas tanaman seperti padi dan gandum menentukan stabilitas ketahanan pangan. Secara tradisional, pemantauan pertumbuhannya sangat tergantung dari penilaian subjektif manusia dan terkadang tidak tepat waktu atau tidak akurat. Computer vision memungkinkan para petani untuk memantau pertumbuhan tanaman secara terus-menerus serta respons terhadap kebutuhan nutrisi.
Dibandingkan dengan pengoperasian pertanian secara manual, pemantauan secara real-time menggunakan computer vision mampu mendeteksi perubahan kecil yang terjadi pada tanaman akibat malnutrisi jauh lebih awal, sehingga bisa dilakukan sesuatu untuk mengatasi kerusakan yang lebih parah.
4. Manajemen Irigasi
Pengelolaan tanah berdasarkan penggunaan teknologi untuk meningkatkan produktivitas tanah melalui budidaya, pemupukan, atau irigasi berdampak penting pada produktivitas pertanian modern. Dengan informasi yang didapat dari computer vision, keseimbangan air tanah dapat diperkirakan secara akurat untuk mencapai perencanaan irigasi yang akurat.
Computer Vision di Bidang Transportasi
Di bidang transportasi, computer vision juga banyak digunakan, contohnya adalah:
1. Klasifikasi Kendaraan
Penerapan computer vision untuk klasifikasi kendaraan secara otomatis sebenarnya punya sejarah panjang. Teknologi ini digunakan untuk menghitung kendaraan yang telah digunakan selama beberapa dekade. Lalu metode Deep Learning memungkinkan penerapan sistem analisis lalu lintas berskala besar menggunakan kamera keamanan yang harganya terjangkau.
Teknologi yang berkembang pesat memungkinkan adanya CCTV dan LiDAR yang menggunakan cahaya. Kedua teknologi ini mampu mendeteksi kendaraan, melacaknya, dan mengkategorikan dalam beberapa jalur secara bersamaan. Akurasinya dapat ditingkatkan dengan menggabungkan beberapa sensor seperti pencitraan termal, pencitraan LiDAR, dan kamera RGB.
Selain mendeteksi kendaraan secara umum, sekarang dikembangkan lagi secara lebih spesifik. Contohnya adalah solusi computer vision dengan DL untuk mendeteksi kendaraan konstruksi. Fungsinya adalah untuk memantau keselamatan, produktivitas, dan pengambilan keputusan secara manajerial.
2. Mendeteksi Pelanggaran
Penegak hukum dan pemerintah kota dapat menerapkan sistem pemantauan jalan raya berbasis kamera untuk mengurangi perilaku pengemudi yang tidak aman. Salah satu penerapan yang paling penting adalah mendeteksi kendaraan yang berhenti di area-area berbahaya.
Selain itu, ada peningkatan penggunaan teknik computer vision di kota yang melibatkan pendeteksian pelanggaran lalu lintas secara otomatis. Misalnya mengebut, menerobos lampu merah atau rambu stop, mengemudi salah arah, hingga berbelok secara ilegal.
3. Analisis Arus Lalu Lintas
Analisis arus lalu lintas sudah dipelajari secara intensif untuk sistem transportasi cerdas menggunakan metode invasif dan metode non-invasif. Dengan munculnya computer vision dan AI, analisis video kini dapat diterapkan pada kamera lalu lintas yang terletak di banyak lokasi. Arus lalu lintas pun dapat diamati menggunakan sarana computer vision untuk mengukur berbagai variabel penting.
4. Deteksi Ketersediaan Parkir
Pemantauan visual di tempat parkir digunakan dengan tujuan mendeteksi okupansi tempat parkir. Penerapan computer vision in mendukung efisiensi dan efektivitas secara mendalam. Ada banyak sistem yang bisa memantau parkiran, misalnya kamera termal dan stereoscopic imaging (3D).
Ternyata aplikasi computer vision sangat beragam dan membantu kerja manusia kalau dimanfaatkan dengan baik. Supaya perusahaan tetap maju, pastikan menggunakan platform solusi AI yang berkualitas dan bereputasi, seperti BigBox.
Sebagai End-to-End Data Management & Analytics Platform dari PT Telkom Indonesia, BigBox telah bekerja sama dengan banyak perusahaan di tanah air. Penasaran apa saja fiturnya? Yuk, kunjungi web BigBox sekarang juga!
