Sistem Keamanan pada Peternakan Sapi Menggunakan Kamera Termal dan Metode Algoritma YOLO

Hafid Mahdi Nayottama, Muhammad Rivai, Harris Pirngadi
{"title":"Sistem Keamanan pada Peternakan Sapi Menggunakan Kamera Termal dan Metode Algoritma YOLO","authors":"Hafid Mahdi Nayottama, Muhammad Rivai, Harris Pirngadi","doi":"10.12962/j23373539.v12i2.112513","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Beberapa sapi dari peternakan sapi hilang acapkali dicuri manusia. Dengan terbatasnya penjagaan di waktu malam, diperlukan sistem keamanan pada peternakan sapi. Sistem menggunakan Kamera termal yang dapat digunakan di segala kondisi bahkan pada keadaan gelap gulita. Data gambar oleh kamera termal yang berukuran 160x120 dijadikan dataset yang kemudian dimasukkan ke metode YOLOv7 yang akan membedakan klasifikasi gambar menjadi manusia atau sapi. Model pada pelatihan ini memiliki nilai rata-rata presisi sebesar 80%. Sistem keamanan menggunakan speaker dan sistem komunikasi IoT kepada aplikasi android pengguna, sehingga ketika terdeteksi adanya penyusup, maka akan dilakukan pemrosesan gambar dan deteksi pada model dilatih menggunakan Jetson Nano. Kemudian gambar dan log persentase deteksi akan di-upload untuk dikirimkan ke smartphone pengguna serta alarm dinyalakan. Sistem diuji pada saat siang hari, sore hari, malam hari dengan cahaya serta tanpa cahaya yang memiliki hasil keseluruhan deteksi pada sapi dengan presisi 0.98, recall 0.67, F1-Score 0.79, akurasi 0.79, dan nilai keseluruhan pada deteksi manusia dengan presisi 0.72, recall 0.46, F1-Score 0.57, akurasi 0.75. Sistem bekerja dengan jangkauan operasi sistem sebesar 1-8 meter dan ketika adanya penyusup dan alarm menyala hampir pada seluruh pengujian kecuali pada malam hari tanpa cahaya pada jarak dekat yang terjadi false positive pada alarm.","PeriodicalId":17733,"journal":{"name":"Jurnal Teknik ITS","volume":"30 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Teknik ITS","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.12962/j23373539.v12i2.112513","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Beberapa sapi dari peternakan sapi hilang acapkali dicuri manusia. Dengan terbatasnya penjagaan di waktu malam, diperlukan sistem keamanan pada peternakan sapi. Sistem menggunakan Kamera termal yang dapat digunakan di segala kondisi bahkan pada keadaan gelap gulita. Data gambar oleh kamera termal yang berukuran 160x120 dijadikan dataset yang kemudian dimasukkan ke metode YOLOv7 yang akan membedakan klasifikasi gambar menjadi manusia atau sapi. Model pada pelatihan ini memiliki nilai rata-rata presisi sebesar 80%. Sistem keamanan menggunakan speaker dan sistem komunikasi IoT kepada aplikasi android pengguna, sehingga ketika terdeteksi adanya penyusup, maka akan dilakukan pemrosesan gambar dan deteksi pada model dilatih menggunakan Jetson Nano. Kemudian gambar dan log persentase deteksi akan di-upload untuk dikirimkan ke smartphone pengguna serta alarm dinyalakan. Sistem diuji pada saat siang hari, sore hari, malam hari dengan cahaya serta tanpa cahaya yang memiliki hasil keseluruhan deteksi pada sapi dengan presisi 0.98, recall 0.67, F1-Score 0.79, akurasi 0.79, dan nilai keseluruhan pada deteksi manusia dengan presisi 0.72, recall 0.46, F1-Score 0.57, akurasi 0.75. Sistem bekerja dengan jangkauan operasi sistem sebesar 1-8 meter dan ketika adanya penyusup dan alarm menyala hampir pada seluruh pengujian kecuali pada malam hari tanpa cahaya pada jarak dekat yang terjadi false positive pada alarm.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
奶牛农场的安全系统使用热摄像机和YOLO算法方法
一些来自养牛场的牛经常被偷。由于夜间戒备森严,养牛场需要一个安全系统。系统使用热摄像机,即使在完全黑暗的情况下也可以使用。来自160x120的热摄像机的数据被指定为数据集,然后输入到YOLOv7方法中,将区分图像对人或牛的分类。这些模型的平均精度为80%。安全系统使用扬声器和大量通信系统对用户android应用程序进行,所以当检测到入侵者时,将使用Jetson Nano进行图像处理和检测模型。然后图像和检测百分比日志将被上传到用户智能手机,并触发警报。该系统在白天、傍晚、傍晚、灯光和无光的情况下,以准确的0.98、侦察0.67、F1-Score 0.79、精度0.72、记忆0.46、F1-Score 0.57、准确0.75的精度对奶牛进行了全面检测。该系统的操作范围为1-8米,当所有的测试都有入侵者和警报时,除了夜间无光外,所有的测试都有误测警报。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
104
审稿时长
6 weeks
期刊最新文献
Studi Pemanfaatan Sistem Siklus Kalina 11 dan 34 sebagai PLTP Analisis Integritas Struktur Jacket Wellhead Platform Tiga Kaki Akibat Pengaruh Scouring Sistem Keamanan pada Peternakan Sapi Menggunakan Kamera Termal dan Metode Algoritma YOLO Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Keaslian Uang Kertas Rupiah Menggunakan Sinar UV dengan Metode Machine Learning Evaluasi Kestabilan Transien dan Penyempurnaan Sistem Pelepasan Beban pada PT. Kaltim Daya Mandiri Akibat Pengembangan Sistem Kelistrikan pada Tursina
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1