Movidius neural compute stick untuk pendeteksian objek manusia secara real time dengan metode Mobilenet-SSD

Kehadiran kamera pengintai berperan penting dalam membantu proses pemantauan dan evaluasi aktivitas manusia di area yang dipantau. Kemampuan ini dapat mencegah atau melacak kejadian yang tidak diinginkan seperti tindakan kriminal atau kecelakaan yang berhubungan dengan aktivitas manusia. Namun, sebagian besar kamera pengintai yang digunakan saat ini hanya berperan pasif dalam keamanan yang dapat menyebabkan peningkatan potensi risiko kelalaian oleh penjaga (pengguna) dalam proses pemantauan aktivitas yang sedang terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem yang mampu meningkatkan kinerja kamera pengintai dalam mendeteksi dan menghitung jumlah manusia berbasis Movidius NCS pada perangkat Raspberry Pi sehingga kamera dapat aktif dan mampu memberikan hasil yang optimal serta mengurangi penggunaan ruang berlebih pada penyimpanan. Sistem pendeteksi objek manusia yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan teknik Deep Learning dengan model arsitektur jaringan Mobilenet-SSD. Uji coba penelitian dilakukan dalam berbagai kondisi intensitas cahaya mulai dari 50-550 lux dan jarak ke objek dalam kisaran 1-10 meter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi yang diperoleh sistem mampu mencapai 91,67% dengan efisiensi penyimpanan 49,24%.