Perpustakaan Digital ITB

Pendeteksian objek merupakan salah satu teknologi yang sedang memiliki perkembangan pesat dalam dekade ini.[1][2] Untuk memungkinkan pendeteksian objek yang memadai, diperlukan sistem yang dapat mendeteksi objek dalam berbagai situasi dan kondisi, termasuk dalam kondisi kegelapan yang ekstrem, seperti malam hari ataupun ruangan dengan lampu yang mati. Salah satu aplikasi pendeteksian objek yang dapat berguna dalam keseharian manusia adalah untuk mendapatkan foto yang prima walaupun dalam keadaan kegelapan yang ekstrem. Orang-orang tidak lagi perlu mengkhawatirkan masalah pencahayaan dalam pengambilan foto, karena foto yang sangat gelap sekalipun dapat dideteksi objeknya dan direkonstruksi menjadi foto yang prima. Penyuntingan foto secara tradisional dapat dilakukan untuk menerangkan foto, namun akan menghasilkan banyak bintik-bintik atau noise yang mengganggu kualitas foto, serta berkurangnya informasi warna, ketajaman, dan resolusi. Semakin gelap foto, semakin sulit foto direkonstruksi secara tradisional untuk menghasilkan foto yang prima. Kebanyakan ponsel pintar pun sudah memiliki fitur low light photography, namun masih belum memuaskan untuk kondisi kegelapan yang ekstrem. Fotografi pada malam hari dapat dilakukan dengan kamera, namun hal ini memiliki tantangan yang besar dan membutuhkan peralatan yang memadai. Tantangan dalam night photography adalah camera shakes, noise (ISO), improper focus, dan under exposure. [3] Selain itu untuk mendapat hasil yang prima dibutuhkan peralatan seperti kamera SLR, tripod, lampu senter, shutter release, lens hood, dan filter [4], yang membuat night photography menjadi hal yang sulit dan tidak praktis untuk dilakukan. Maka, dibutuhkan sistem yang dapat merekonstruksi foto yang sangat gelap menjadi terang dengan tetap mempertahankan ketajaman, informasi warna, dan resolusi foto. Sistem yang diajukan dibuat menggunakan Artificial Intelligence dalam bidang Computer Vision dengan metode Deep Learning menggunakan Fully Convolutional Neural Network untuk mendeteksi objek dalam kegelapan. Hasil sistem akan di-deploy ke dalam antarmuka webpage sehingga mudah digunakan oleh pengguna. Sistem bernama Camaira yang merupakan gabungan antara kata “camera” dan “AI”. Rekonstruksi foto cahaya redup ekstrem menjadi cerah dan jernih teruji memiliki hasil yang baik secara kualitatif. Program teruji dapat digunakan untuk foto yang diambil menggunakan Kamera Sony Alpha 330, iPhone 11 Pro, dan iPhone 6s. Secara kuantitatif, intensitas foto yang dihasilkan berhasil teramplifikasi sebesar 2787% – 3585%, dengan noise yang minim, serta informasi warna dan ketajaman yang terpelihara. Model AI berhasil di-deploy ke dalam user interface berupa website yang dapat digunakan dengan mudah dengan desain yang menarik.