Berikut Contoh Penerapan Computer Vision Harus Kamu Tahu

09 Sep Berikut Contoh Penerapan Computer Vision Harus Kamu Tahu

Penerapan computer vision membawa transformasi signifikan dalam berbagai industri. Artikel ini akan mengulas contoh nyata penggunaan teknologi ini, dari pengenalan wajah hingga kendaraan otonom.

Di era digital seperti sekarang sudah tidak mungkin lagi memalingkan mata dari berbagai teknologi terbaru seperti pengolahan citra dan kecerdasan buatan. Semuanya memiliki tujuan utama untuk membantu kebutuhan manusia agar dapat lebih efektif.

Namun sayangnya masih banyak masyarakat awam kurang paham terkait bagaimana teknologi tersebut diterapkan. Sehingga cukup banyak misleading informasi terkait teknologinya membuat masyarakat semakin jauh dari realita.

Oleh sebab itu Kami disini akan memberikan penjelasan fundamental umum yang dapat Anda jadikan sebagai insight. Jika mengenali bagaimana sebuah teknologi tentu saja mampu memanfaatkan secara optimal.

Computer Vision dan Penerapannya di Dalamnya

Ternyata masih banyak orang belum tahu apa itu penerapan computer vision dan penerapannya di dalamnya? Ini merupakan sebuah teknologi yang dapat melakukan deteksi kemudian pengolahan berdasarkan input citra.

Penerapannya dalam kehidupan dapat terjadi di berbagai sektor mulai dari entertainment, medis, sampai kendaraan otonom. Sampai sekarang pengembangannya masih terus dilakukan agar dapat membantu kehidupan manusia.

Pada segmen ini mari kita gali lebih dalam seperti apa implementasinya di berbagai bidang. Mulai dari pengenalan wajah sampai augmented reality, berikut ini detailnya sehingga bisa dijadikan referensi.

1. Pengenalan wajah

Salah satu tujuan computer vision dalam implementasi pengenalan wajah adalah identifikasi dan segmentasi. Sehingga mesin mampu mengenali sebuah citra berdasarkan style and pattern.

Sebagai contoh mesin bisa membedakan antara wajah manusia dengan binatang pada face recognition. Proses pengenalan wajah sendiri melalui beberapa proses penting mulai dari pendeteksian sampai pengambilan keputusan, berikut detailnya.

• Deteksi wajah

Mesin akan mencari wajah dalam sebuah citra menggunakan sistem deteksi berdasarkan dataset trainer. Aktivitas ini melibatkan penggunaan algoritma agar mampu mengidentifikasi lokasi, batas, sampai ekspresi dalam sebuah citra.

• Ekstraksi fitur

Apabila wajah sudah terdeteksi maka penerapan computer vision akan mengekstrak berbagai fitur unik dari citra tersebut. Mulai dari posisi mata, hidung, mulut, sampai distribusi warna kulit yang tertera pada input wajahnya.

• Pembuatan representasi

Fitur yang telah diekstraksi menggunakan metode segmentasi kembali direpresentasikan dalam bentuk numerik. Nantinya mesin akan mengubahnya dalam bentuk vektor yang mewakili karakteristik input wajahnya.

• Perbandingan

Setelah representasi dibuat, mesin harus melakukan analisis perbandingan antara representasinya dengan asli berdasarkan basis data. Hal ini akan membuat representasinya nanti menjadi lebih akurat saat dibandingkan dengan asli.

• Keputusan

Apabila perbandingannya sudah selesai maka mesin akan memutuskan apakah wajah cocok sesuai setdata atau tidak. Jika analisis wajahnya cocok sistem akan mengenali, begitu juga dengan sebaliknya.

2. Kendaraan Otonom

Penerapan contoh penerapan computer vision juga dapat kita temukan pada kendaraan otonom. Beberapa elemen kunci dalam penggunaan teknologi pada kendaraan otonom meliputi sensor visual sampai sistem navigasi, berikut detailnya.

• Sensor visual

Sebuah kendaraan otonom pasti dilengkapi dengan berbagai jenis kamera dan juga sensor visual. Lidar berguna untuk mendapatkan informasi terkait lingkungan sekitar yang dilalui oleh kendaraan tersebut.

• Deteksi objek

Menggunakan teknik deteksi objek pada computer vision, kendaraan dapat mengenali sekaligus memantau berbagai objek. Sehingga kendaraannya bisa melaju di jalur ideal sesuai dengan fungsinya.

• Segmentasi citra

Teknik pengolahan citra juga digunakan untuk melakukan segmentasi setiap elemen yang tertangkap oleh lidar. Sehingga kendaraannya mampu mengenali jalan, lampu lalu lintas, dan benda lain yang berada dalam range.

• Rekonstruksi 3D

Rekonstruksi 3D computer vision disini memiliki fungsi untuk memudahkan user saat memantau keadaan sekitar kendaraannya. Mesin sendiri sebenarnya tidak terlalu butuh rekonstruksi ini selama mereka mampu mengenali situasi melalui lidar.

• Safety manoeuvre

Menggunakan pengenalan dan juga analisis citra kendaraan otonom mampu melakukan manuver aman. Mulai dari berbelok, mengubah jalur, mendahului kendaraan lain, sampai menghindari kemacetan.

• Sistem navigasi

Tidak kalah penting sistem juga akan menggunakan berbagai data hasil pengambilan input visual sekitar untuk sistem navigasi. Berkolaborasi juga dengan aplikasi GPS sehingga mobil dapat melaju di jalur yang benar.

3. Deteksi Objek

Implementasi contoh computer vision pada deteksi objek sekarang juga semakin banyak ditemukan. Proses deteksi objek melibatkan beberapa langkah utama mulai dari ekstraksi fitur sampai output hasil, berikut ini detailnya.

• Ekstraksi fitur

Untuk mendeteksi sebuah objek pertama kita harus mengetahui fitur kunci dari gambar maupun video terkait. Mulai dari tepi, sudut, tekstur, atau ciri lain yang mampu membedakannya dengan latar belakang.

• Pendeteksian awal

Kemudian kita akan menggunakan sebuah model untuk mendeteksi area gambar yang mungkin berisi objek. Model tersebut ada banyak jenis salah satunya adalah YOLO atau you only look once untuk menghitung probabilitas keberadaan objek di sebuah area.

• Lokalisasi

Apabila setiap objek sudah terdeteksi maka lokalisasi akan dilakukan dengan memberikan pembatas. Nantinya bounding box tersebut akan menunjukkan area di mana objek berada dalam gambar yang harus diproses.

• Output hasil

Pada bagian ini deteksi objek biasanya diberikan dalam bentuk gambar bertanda bounding box. Sehingga mesin dapat menganalisis atau menganalisa apakah gambarnya memang terindeks dalam dataset atau tidak.

4. Pengolahan Citra Medis

Sektor medis termasuk contoh computer vision digunakan untuk melakukan diagnosis dan rencana pengobatan. Secara garis besar konsepnya tidak jauh berbeda dengan beberapa mekanisme sebelumnya.

Hanya saja pada pengolahan citra medis analisis visual dilakukan dengan sangat teliti agar diagnosis bisa akurat. Selain itu overfitting juga dijadikan pertimbangan agar petugas medis bisa tahu peluang apa saja yang mungkin terjadi pada seorang pasien.

Berbagai set of rules tentu tertanam menjadi staple dalam dataset agar identifikasi jauh lebih akurat. Beberapa masalah yang sering terjadi tentu saja overfitting di mana mampu membuat proses klasifikasi berjalan lambat.

Namun adanya deep learning tentu menjadi salah satu solusi sehingga mesin mampu berkembang secara signifikan. Bahkan banyak pihak memprediksi beberapa dekade lagi teknologi ini sudah bisa optimal dan murah.

5. Realitas Augmented (AR) dan Virtual (VR)

Sampai sekarang computer vision pada AR dan VR masih sangat terbatas meskipun penggunaannya cukup entertaining. Oleh sebab itu AR dan VR kebanyakan digunakan untuk kebutuhan entertainment seperti gaming.

Beberapa permainan arcade menggunakan deteksi augmentasi dan juga VR saat memainkannya. Konsep dasarnya juga tidak jauh berbeda dari beberapa materi yang sudah kita bahas sebelumnya.

Setelah mengenali bagaimana implementasinya sangat fleksibel tentu Anda tertarik untuk menggunakan. Namun tidak boleh sembarangan, dalam implementasi skala industri Anda perlu bekerjasama dengan perusahaan terpercaya.

Salah satu IT solution company yang dapat Anda jadikan sebagai opsi adalah PT. BSB. Kami merupakan perusahaan yang bergerak dalam pemenuhan kebutuhan IT para klien mulai dari jaringan, storage, cloud, sampai hardware.

Kami sudah banyak memberikan kualitas pelayanan terbaik bagi para klien sehingga mampu menjadi portofolio bagus. Kredibilitas menjadi salah satu prioritas utama dalam memberikan pelayanan pada konsumen.

Jika Anda tertarik untuk bekerjasama dengan kami, jangan ragu untuk menghubungi langsung no WA dibawah ini. Disini Anda bisa menemukan pelayanan terbaik untuk memenuhi kebutuhan IT. Dapatkan solusi IT terbaik dan berpengalaman bersama PT BSB.

Berbagai informasi tadi tentu saja akan sangat bermanfaat sebagai pengetahuan dasar terkait komputasi visual. Di era teknologi yang terus berkembang implementasi computer vision tentu bisa jadi jawaban terkait berbagai optimasi.

Baca juga : Mengenal Apa Itu Computer Vision dan Kegunaannya