Implementasi Sistem Penghitung Pengunjung Keluar Masuk Menggunakan Pengolahan Citra Digital Berbasis Python Pada Klinik Alfatih Center
Keywords:
Penghitung Pengunjung Otomatis, Pengolahan Citra Digital, Sistem Penghitung Pengunjung, Computer Vision, OpenCV, Background Subtraction, Antarmuka Pengguna Interaktif, Data Penghitungan Pengunjung, PythonAbstract
Penelitian ini mengembangkan sistem penghitung pengunjung otomatis menggunakan pengolahan citra digital berbasis Python untuk Klinik Alfatih Center. Sistem ini mengatasi keterbatasan penghitungan manual dengan memanfaatkan kamera CCTV dan algoritma computer vision. Menggunakan library OpenCV dan teknik background subtraction, sistem dapat mendeteksi dan melacak pergerakan orang, menghitung jumlah pengunjung yang masuk dan keluar secara real-time. Hasil menunjukkan sistem mampu menghitung pengunjung dengan akurasi tinggi, menyediakan antarmuka pengguna yang interaktif, dan menghasilkan data yang bermanfaat untuk manajemen klinik. Implementasi sistem ini meningkatkan efisiensi operasional dan memberikan wawasan berharga tentang pola kunjungan pasien.
References
Rosebrock, A. (2021). Deep Learning for Computer Vision with Python: Starter Bundle. PyImageSearch.
Dahiya, K., Singh, D., & Mohan, C. K. (2019). Automatic detection of bike-riderswithout helmet using surveillance videos in real-time. In 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pp. 1-8.
Bochkovskiy, A., Wang, C. Y., & Liao, H. Y. M. (2020). Yolov4: Optimal speed and accuracy of object detection. arXiv preprint arXiv:2004.10934.
He, K., Gkioxari, G., Dollár, P., & Girshick, R. (2020). Mask r-cnn. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 42(2), 386-397.
Jiang, H., Learned-Miller, E., Larsson, G., Maire, M., & Shakhnarovich, G. (2020). Self-supervised relative depth learning for urban scene understanding. In European Conference on Computer Vision (pp. 19-35). Springer, Cham.
Minaee, S., Boykov, Y., Porikli, F., Plaza, A., Kehtarnavaz, N., & Terzopoulos, D. (2021). Image segmentation using deep learning: A survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.
Cao, Z., Hidalgo, G., Simon, T., Wei, S. E., & Sheikh, Y. (2021). OpenPose: realtime multi-person 2D pose estimation using Part Affinity Fields. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 43(1), 172-186.
Bradski, G., Kaehler, A., & Pisarevsky, V. (2020). Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3: Get to grips with tools, techniques, and algorithms for computer vision and machine learning. Packt Publishing Ltd.
VanderPlas, J. (2020). Python data science handbook: Essential tools for working with data. O'Reilly Media.
Raschka, S., & Mirjalili, V. (2019). Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2. Packt Publishing Ltd.
Gad, A. F. (2020). Practical Computer Vision Applications Using Deep Learning with CNNs: With Detailed Examples in Python Using TensorFlow and Kivy. Apress.
