Perpustakaan Digital ITB

Penggunaan teknologi pengawasan yang canggih semakin meningkat seiring dengan kebutuhan keamanan yang semakin kompleks. Salah satu tantangan utama dalam sistem keamanan adalah kemampuan untuk melacak berbagai objek di berbagai area secara simultan. Oleh karena itu, tugas akhir ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pelacakan objek multi-kamera menggunakan deep learning untuk pengawasan cerdas. Tugas akhir ini dimulai dengan latar belakang pentingnya pengawasan cerdas yang mampu mengintegrasikan beberapa kamera dan melacak banyak objek secara bersamaan. Tujuan utama dari tugas akhir ini adalah menciptakan sistem yang mampu mengatasi keterbatasan sistem pengawasan konvensional, yang sering kali hanya dapat memantau area terbatas dan objek dalam jumlah terbatas. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini melibatkan beberapa tahap, termasuk pencocokan fitur dari berbagai kamera, pemrosesan citra untuk deteksi objek, serta algoritma pelacakan objek. Analisis dan pembuktian hipotesis dilakukan dengan menguji sistem pada berbagai skenario, seperti jarak 1 meter sampai 5 meter, serta sudut antar kamera dari 0 derajat hingga 90 derajat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma LoFTR memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam pencocokan fitur pada jarak dekat dan sudut antar kamera kecil, namun akurasinya menurun pada jarak yang lebih jauh dan sudut yang lebih besar. Selain itu, sistem menunjukkan kinerja yang baik dalam menghitung jumlah objek yang terdeteksi dan menghitung waktu objek terdeteksi. Kontribusi tugas akhir ini adalah pengembangan aplikasi pengawasan cerdas yang lebih canggih dan efektif, yang tidak hanya berguna dalam meningkatkan keamanan, tetapi juga memiliki potensi aplikasi di bidang lain. Dengan demikian, penelitian ini memberikan solusi inovatif yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan pengawasan.