Teknologi Computer Vision dapat digunakan untuk meningkatkan keamanan sistem bisnis. Melindungi aset dan informasi perusahaan serta memastikan keamanan anggota tim harus menjadi dua prioritas tertinggi untuk bisnis apa pun.
Namun, karena alur kerja yang kompleks dan meningkatnya jumlah serangan siber. Masih menjadi tantangan bagi tim keamanan untuk meminimalkan kerugian di banyak lingkungan bisnis yang berbeda, termasuk ritel, fintech, transportasi, dan industri lainnya. Untungnya, menjaga keamanan bisa jauh lebih efektif berkat teknologi Computer Vision yang terus berkembang.
Cara Kerja Computer Vision
Computer vision adalah disiplin dalam kecerdasan buatan yang bertujuan untuk mensimulasikan bagaimana manusia mengamati dan memahami dunia visual. Teknologi ini memiliki banyak aplikasi. Dibutuhkan data untuk melatih komputer untuk memahami bagaimana mengenali objek dan menarik kesimpulan dari pengamatan tersebut.
Computer Vision dicapai melalui proses berikut:
- Komputer harus memiliki akses ke gambar yang akan dianalisis. Dalam hal keamanan komersial, foto-foto itu kemungkinan diambil dari kamera pengintai. Semakin tinggi kualitas gambar, semakin akurat hasilnya.
- Ilmuwan data melatih sistem untuk mengenali objek tertentu dalam data. Jika algoritme pembelajaran mesin komputer mendeteksi kecocokan, itu akan menandai area gambar tersebut.
- Komputer kemudian membuat keputusan berdasarkan apa yang dilihatnya, tergantung bagaimana ia dilatih untuk merespons.
Pendekatan ini menghadapi beberapa tantangan. Terkadang, objek yang terlihat melalui kamera dapat memberikan hasil positif palsu. Misalnya, kamera yang dilatih untuk mengenali senjata yang dipasang di ikat pinggang seseorang dapat dikacaukan dengan orang yang menggunakan ponsel. Keakuratan Computer Vision tergantung pada kualitas kamera, jumlah data yang digunakan untuk pelatihan dan variabel lainnya. Untuk mendapatkan hasil maksimal dari Computer Vision, bisnis perlu menyadari tantangan ini untuk mengurangi dampaknya.
Misalnya, pengenalan wajah adalah contoh populer dari keamanan Computer Vision. Namun, pemrosesan data pengenalan wajah menempatkan beban berat pada bandwidth jaringan. Salah satu solusi potensial untuk menjaga kebutuhan keamanan adalah biometrik edge. Di mana pemrosesan AI dilakukan pada perangkat edge daripada di lokasi terpusat. Oleh karena itu sebelum memulai proses penerapan Computer Vision, Anda perlu mengingat bahwa setiap kasus adalah unik dan memerlukan keterlibatan tenaga AI yang berpengalaman untuk menciptakan solusi yang paling efektif.
Teknologi Computer Vision Dapat Digunakan Untuk:
Ada banyak kasus penggunaan untuk Computer Vision dalam aplikasi keamanan. Beberapa contoh termasuk pencegahan pencurian dan penipuan, deteksi cacat manufaktur. Deteksi kecelakaan lalu lintas, penilaian keamanan dan deteksi objek berbahaya. Mari kita lihat setiap kasus secara lebih rinci.
1. Pencegahan Pencurian Dan Penipuan
Melalui penggunaan teknologi computer vision, kerugian akibat mengutil dapat dipantau dan dicatat dengan lebih baik. Bisnis seperti Walmart sudah menggunakan kamera dengan kecerdasan buatan untuk melacak pencurian. Jika kamera melihat tamu memasukkan barang ke dalam tas tanpa memindai tas saat checkout sendiri, pelayan akan dipanggil untuk mendapatkan bantuan otomatis.
Solusi semacam itu dapat dicapai dengan menambahkan kamera bertenaga AI saat checkout. Baca juga Hubungan Computer Vision Dan Image Processing Pattern Recognition Pembelajaran Mesin Dan Kecerdasan Buatan. Saat pelanggan memindai produk saat checkout. Kamera menangkap item yang dipindai dan sistem menghasilkan jumlah total item dan mengirimkannya ke sistem POS terintegrasi.
Sistem POS kemudian membandingkan jumlah total barang yang dipindai dengan angka yang dihasilkan oleh kamera. Jika jumlahnya tidak cocok, pemberitahuan potensi pencurian dikirim ke karyawan toko. Hal ini memungkinkan karyawan untuk dengan cepat menanggapi potensi insiden negatif dan mencegah penipuan.
2. Deteksi Cacat Dalam Manufaktur
Sekilas, deteksi cacat tidak sepenuhnya cocok untuk aplikasi keamanan lainnya. Namun, deteksi otomatis barang cacat di pabrik dapat membantu meringankan masalah keamanan. Ini juga dapat membantu mencegah vandalisme dan gangguan. Sistem ini juga dapat membantu memprediksi risiko yang memungkinkan bisnis bertindak atas ancaman sebelum terlambat.
Deteksi cacat manufaktur yang didukung oleh algoritme pembelajaran mesin memungkinkan menemukan pola dalam kumpulan data dan mendeteksi anomali berdasarkan pola tersebut. Membantu mencegah kesalahan manusia dengan lebih sedikit waktu dan tenaga, menghasilkan penghematan biaya yang signifikan.
3. Teknologi Computer Vision Untuk Deteksi Kecelakaan Lalu Lintas
Pemantauan kecelakaan yang terjadi di jalan sangat penting dalam situasi tertentu, terutama logistik, keselamatan insiden, pengendalian lalu lintas, dll. Kamera berkemampuan penglihatan komputer dapat mendeteksi tabrakan, mengidentifikasi kendaraan yang bergerak dan parkir yang mencurigakan. Secara otomatis bereaksi terhadap potensi ancaman atau objek yang menarik. Baca juga Pencarian Gambar Menggunakan Teknologi Computer Vision.
Dengan belajar dari data yang tersedia dan gambar dari kamera lalu lintas. Sistem seperti itu dapat terus memeriksa lalu lintas untuk mengidentifikasi pola yang mengindikasikan kemungkinan kecelakaan. Jika sistem mendeteksi situasi yang berpotensi berbahaya, sistem dapat memperingatkan orang yang bertanggung jawab atau menjalankan respons yang telah diprogram untuk memperingatkan pengemudi.
4. Memastikan Keamanan
Computer Vision dapat digunakan untuk memastikan tempat kerja menerapkan protokol keselamatan. Misalnya, di lingkungan back-office di bidang manufaktur, distribusi, atau ritel. Kamera dapat mendeteksi jika palet diletakkan rata di lantai, atau ditopang menyamping ke dinding. Karena yang terakhir dapat dilihat sebagai bahaya keselamatan.
Sistem Computer Vision dapat secara otomatis menandai insiden tersebut sebagai “BAHAYA” dan melaporkan masalah tersebut kepada pengelola untuk diperbaiki. Baca juga 7 Contoh Penerapan Computer Vision Dalam Kehidupan Sehari-Hari.
5. Sistem Deteksi Objek Berbahaya
Sistem yang dilengkapi dengan teknologi computer vision dapat digunakan untuk mendeteksi objek berbahaya seperti senjata atau barang tidak sah lainnya. Ini adalah aplikasi yang menantang karena senjata dapat dengan mudah disembunyikan karena pencahayaan di lingkungan, pose objek, perspektif sistem kamera, oklusi, dll. Meskipun teknologinya mungkin tidak sempurna, namun tetap dapat digunakan untuk melengkapi dan meningkatkan upaya keselamatan manusia.
Kesimpulan
Bisnis memiliki berbagai kebutuhan keamanan unik yang sering kali tidak kompatibel dengan solusi satu ukuran untuk semua. Otomatisasi penuh mungkin efektif dalam situasi tertentu, seperti mendeteksi aktivitas di area tertentu atau mendeteksi item yang rusak. Namun, untuk beberapa bisnis, pendekatan hibrida mungkin merupakan pilihan terbaik. Karena teknologi Computer Vision dapat melengkapi operator manusia. Terlepas dari itu, teknologi terus meningkat dan bisnis yang ingin menjaga keamanan. Secara efektif perlu mempertimbangkan untuk mengadopsi teknologi ini untuk mengurangi kerugian, mencegah insiden dan menjaga keamanan tim dan pelanggan.
