Sistem Pendeteksi Kurir Menggunakan Smart Closed Circuit Television (CCTV) Berbasis Internet Of Things (IoT) dengan Media Komunikasi Bot Telegram (Studi Kasus : Rumah Indekost)

Abstract

ABSTRACT

Closed circuit television (CCTV) merupakan sebuah sistem keamanan untuk pengawasan gambar video satu arah yang sangat banyak  digunakan di berbagai tempat. Dengan semakin berkembangnya teknologi munculnya sebuah gagasan Internet of Things (IoT) dan konsep Machine learning sebuah CCTV dapat dikembangkan menjadi sebuah sistem pengawasan pintar yang dapat memproses layer-layer gambar untuk menghasilkan output tertentu, ataupun sebuah alat komunikasi. Sebelumnya, sudah banyak implementasi konsep Machine learning pada sistem CCTV, seperti pendeteksi wajah otomatis, pencari kerusakan pada saluran pipa air bahkan pendeteksi senjata berbahaya. Penelitian ini membuat sebuah sistem pendeteksi kurir pengiriman paket dengan penangkapan gambar  CCTV pintar untuk memudahkan pengiriman kepada user yang dituju dengan menunjukan jumlah jari sesuai dengan prosedur penerimaan paket pada rumah indekost, dengan tujuan yaitu untuk memanfaatkan sebuah sistem kamera CCTV menjadi sebuah alat komunikasi berbasis IoT dengan Bahasa pemrograman python untuk mendeteksi gesture tangan (Hand Gesture) menggunakan OpenCV dan Mediapipe, yang dapat menyajikan informasi berupa notifikasi email dan bot telegram. Waktu optimal rata-rata untuk setiap notifikasi terkirim adalah 18-26 detik. Dengan tingkat akurasi rata-rata pembacaan untuk skenario yang berbeda adalah 100% (sepi), 91% (normal), dan 91%(>2 orang/ramai). Sistem Pendeteksi ini di simpan pada file di google drive menggunakan format H.264 untuk mendapatkan kualitas gambar yang bagus.

Keywords: CCTV, Internet Of Things, OpenCV, Mediapipe, Python

ABSTRACT
Closed circuit television (CCTV) is a security system for surveillance of one-way video images which is widely used in various places. With the development of technology, the emergence of an Internet of Things (IoT) idea and the concept of Machine learning a CCTV can be developed into a smart surveillance system that can process image layers to produce a certain output, or a communication tool. Previously, there have been many implementations of the concept of machine learning in CCTV systems, such as automatic face detection, damage detectors to water pipelines and even dangerous weapon detection. This research creates a package delivery courier detection system with smart CCTV image capture to facilitate delivery to the intended user by showing the number of fingers according to the procedure for receiving packages at boarding houses, with the aim of utilizing a CCTV camera system to become an IoT-based communication tool with Python programming language for detecting hand gestures (Hand Gestures) using OpenCV and Mediapipe, which can provide information in the form of email notifications and telegram bots. The average optimal time for each notification sent is 18-26 seconds. With the average accuracy of readings for different scenarios are 100% (quiet), 91% (normal), and 91% (> 2 people/crowded). This detection system is stored in a file on Google Drive using the H.264 format to get good image quality.

Keywords: CCTV, Internet Of Things, OpenCV, Mediapipe, Python