Pengenalan Aktivitas Manusia Dalam Ruangan Dengan Convolutional Neural Networks - Lina; Michelle Augustine; Richard Stephen; Lorico Salim (Teknika, 2024)
Kemajuan teknologi yang telah berkembang sangat pesat dapat membantu pekerjaan manusia dalam berbagai bidang. Salah satu kegiatan yang dapat diotomatisasi adalah aktivitas pengawasan kegiatan manusia dalam sebuah ruangan, misalnya bagi lansia ataupun orang cacat. Umumnya kegiatan pengawasan membutuhkan tenaga manusia untuk memantau kejadian dan aktivitas di lokasi tertentu secara live maupun direkam melalui kamera CCTV. Dengan perkembangan teknologi, seluruh kegiatan pengenalan terhadap aktivitas manusia dapat dilakukan secara otomatis. Sistem dapat mengenali aktivitas duduk, berdiri, belajar, mengangkat tangan, serta bertepuk tangan. Sistem dibuat dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Eksperimen akan dilakukan dengan data uji yang berasal dari internet maupun rekaman video yang dilakukan oleh tim di lapangan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat mengenali aktivitas manusia dengan nilai akurasi sebesar 86,65% untuk data uji dari internet dan 96% untuk data uji dari IP camera yang terpasang pada sebuah lokasi. Selain itu, sistem juga dapat menghasilkan sebuah rangkuman catatan aktivitas terhadap seluruh kegiatan yang terjadi di dalam lokasi tersebut pada kisaran waktu yang ditetapkan.