Implementasi Robot Patroli Sederhana Berbasis Computer Vision dan Deep Learning

Abstract

Patroli merupakan kegiatan yang umum dilakukan dalam rangka mencegah dan mengetahui berbagai macam aktivitas yang pada umumnya terkait dengan observasi dan pemeliiharaan keamanan. Patroli membutuhkan tingkat konsentrasi yang tinggi dan daya aktivitas yang konsisten serta inten yang dilakukan secara berkala. Sedangkan, makhluk hidup memiliki banyak limitasi dalam melakukan aktivitas yang bersifat repetitif karena adanya batasan pada energi yang dikonsumsi makhluk hidup kesehariannya. Masalah tersebut membutuhkan suatu alternatif untuk meningkatkan limitasi pekerjaan patroli dengan tingkat persepsi dan kecerdasan yang bisa memahami makhluk hidup yang sudah terlatih dalam melakukan aktivitas patroli. Dengan pengujian Computer Vision pada simulasi ROS menggunakan YOLO yang merupakan salah satu metode pada pendeteksian objek Deep Learning secara real-time. Pekerjaan patroli dapat terotomasi dengan tingkat persepsi dan kecerdasan yang hampir menyamai kemampuan manusia dalam mengidentifikasi. Namun, memiliki daya energi yang jauh lebih tinggi jika diabndingkan dengan makhluk hidup.