CCTV Berbasis Algoritma Mask R-CNN untuk Meningkatkan Sistem Keamanan

Abstract

Keamanan merupakan salah satu aspek penting dalam kehidupan manusia. Peningkatan keamanan menjadi prioritas di setiap lingkungkan. Upaya untuk meningkatkan keamanan suatu area juga memiliki berbagai strategi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat CCTV dengan algoritma Mask R-CNN yang merupakan teknik untuk deteksi dan segmentasi objek. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat laman web yang digunakan untuk memonitor hasil tangkapan CCTV secara real-time. Tujuan penelitian ini adalah mengintegrasikan CCTV dengan laman web, sehingga data yang diperoleh dari CCTV dapat langsung ditampilkan pada laman web untuk memudahkan pemantauan dan analisis visual. Penelitian ini akan dilakukan sesuai dengan prosedur kerja. Tahap yang dilakukan diantaranya analisis masalah, tahap perancangan prototype CCTV, tahap uji coba prototype CCTV, pembuatan laman web, uji coba laman web, integrasi prototype CCTV dengan laman web, tahap selanjutnya adalah uji coba sistem secara keseluruhan. Pada penelitian ini model Mask R-CNN dari COCO dataset berhasil diaplikasikan pada laman web. Namun, segmentasinya masih belum sesuai (berbentuk kotak). Laman web monitoring hanya bisa diakses lokal, dan penyimpanan history video rekaman juga disimpan ke penyimpanan lokal.

Security is one of the most important aspects of human life. Increasing security is a priority in every neighborhood. Efforts to improve the security of an area also have various strategies. This research aims to create CCTV with Mask R-CNN algorithm which is a technique for object detection and segmentation. In addition, this research also aims to create a web page that is used to monitor CCTV captures in real-time. The final goal of this research is to integrate CCTV with web pages, so that data obtained from CCTV can be directly displayed on web pages to facilitate visual monitoring and analysis. This research will be carried out in accordance with work procedures. The stages carried out include analyzing the problem, the CCTV prototype design stage, the CCTV prototype trial stage, making web pages, testing web pages, integrating CCTV prototypes with web pages, the next stage is testing the system as a whole. In this study, the Mask R-CNN model from the COCO dataset was successfully applied to the website. However, the segmentation is still not appropriate (box-shaped). The monitoring web page can only be accessed locally, and the storage of recorded video history is also saved to local storage.