Kursus Skripsi Tesis Disertasi YOLO | Implementasi YOLO untuk Deteksi Objek pada Lingkungan Lalu Lintas Kota untuk Optimalisasi Sistem Pemantauan Kendaraan

Sesi 1-5: Pengantar dan Dasar-Dasar

1. Sesi 1: Pengantar Deteksi Objek
   • Tinjauan umum tentang Deteksi Objek
   • Kasus penggunaan dalam sistem pemantauan lalu lintas
   • Pengenalan algoritma YOLO (You Only Look Once)
2. Sesi 2: Menyiapkan Lingkungan Kerja
   • Instalasi Python, PyTorch, dan pustaka yang diperlukan
   • Mengkloning repositori YOLOv5
   • Tinjauan arsitektur YOLOv5
3. Sesi 3: Memahami Model YOLOv5
   • Penjelasan rinci tentang model YOLOv5
   • Lapisan dan komponen model
   • Memahami kotak jangkar (anchor boxes) dan grid cells
4. Sesi 4: Persiapan Dataset untuk Pemantauan Lalu Lintas
   • Pengumpulan data untuk pemantauan lalu lintas (gambar/video)
   • Anotasi data menggunakan alat seperti LabelImg atau Roboflow
   • Konversi anotasi ke format YOLO
5. Sesi 5: Augmentasi dan Pranala Data
   • Teknik augmentasi data (penyesuaian skala, rotasi, pembalikan)
   • Implementasi alur pemrosesan data
   • Pembagian dataset menjadi set pelatihan, validasi, dan uji

Sesi 6-10: Pelatihan dan Evaluasi Model

6. Sesi 6: Melatih YOLOv5 pada Data Lalu Lintas Kustom
   • Menyiapkan parameter pelatihan
   • Melakukan proses pelatihan
   • Memantau kemajuan pelatihan menggunakan metrik loss dan akurasi
7. Sesi 7: Evaluasi Model
   • Mengevaluasi model pada set validasi
   • Metrik: Precision, Recall, F1 Score, mAP (mean Average Precision)
   • Menganalisis confusion matrix dan mengidentifikasi kelemahan
8. Sesi 8: Penyempurnaan Hyperparameter
   • Pentingnya penyempurnaan hyperparameter
   • Mengatur ulang learning rate, ukuran batch, dan parameter lainnya
   • Menggunakan grid search dan random search untuk penyempurnaan
9. Sesi 9: Teknik Pelatihan Lanjutan
   • Transfer learning dengan model yang sudah dilatih sebelumnya
   • Implementasi fine-tuning untuk kinerja yang lebih baik
   • Mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam dataset
10. Sesi 10: Teknik Cross-Validation dan K-Fold
    • Implementasi cross-validation untuk evaluasi yang lebih kuat
    • Penerapan K-Fold cross-validation pada YOLOv5
    • Memahami cara memilih model terbaik

Sesi 11-15: Penerapan Model dan Integrasi

11. Sesi 11: Ekspor dan Optimisasi Model
    • Mengekspor model yang sudah dilatih ke format ONNX
    • Teknik optimisasi model untuk inferensi yang lebih cepat
    • Menggunakan TensorRT untuk akselerasi model
12. Sesi 12: Membangun Alur Inferensi
    • Menyiapkan alur inferensi real-time menggunakan OpenCV
    • Mengintegrasikan model YOLOv5 dengan alur inferensi
    • Menguji alur inferensi dengan aliran video lalu lintas
13. Sesi 13: Mengembangkan Antarmuka Web untuk Pemantauan Lalu Lintas
    • Dasar-dasar pengembangan web dengan Flask/Django
    • Membuat antarmuka web untuk menampilkan hasil deteksi secara real-time
    • Streaming video dan menampilkan objek yang terdeteksi
14. Sesi 14: Integrasi dengan Sistem Pemantauan Lalu Lintas
    • Menghubungkan sistem deteksi dengan infrastruktur pemantauan lalu lintas yang ada
    • Menggunakan API untuk mengirim informasi yang terdeteksi ke server pusat
    • Logging dan pelaporan insiden yang terdeteksi
15. Sesi 15: Optimisasi untuk Lingkungan dengan Latensi Rendah
    • Teknik untuk mengurangi waktu inferensi
    • Menerapkan model pada perangkat edge seperti Jetson Nano/Raspberry Pi
    • Implementasi pemrosesan batch untuk skenario lalu lintas yang padat

Sesi 16-20: Teknik Lanjutan dan Tantangan di Dunia Nyata

16. Sesi 16: Mengatasi Occlusion dan Deteksi Objek Kecil
    • Teknik untuk meningkatkan deteksi objek yang terhalang dan objek kecil
    • Menyesuaikan kotak jangkar (anchor boxes) dan skala model
    • Strategi augmentasi data untuk mengatasi occlusion
17. Sesi 17: Sistem Pelacakan Kamera Ganda
    • Mengintegrasikan deteksi dari beberapa kamera
    • Implementasi algoritma pelacakan objek (SORT, DeepSORT)
    • Sinkronisasi deteksi dan pelacakan antar kamera
18. Sesi 18: Mengatasi Perubahan Model dan Pelatihan Ulang
    • Memahami perubahan model dalam lingkungan yang dinamis
    • Strategi untuk pembelajaran berkelanjutan dan pelatihan ulang
    • Membangun alur pelatihan ulang otomatis
19. Sesi 19: Estimasi Kepadatan Lalu Lintas dan Analisis
    • Mengestimasi kepadatan lalu lintas menggunakan hasil deteksi objek
    • Menganalisis pola lalu lintas dan waktu puncak
    • Membuat laporan visual untuk manajemen lalu lintas
20. Sesi 20: Sistem Deteksi Insiden dan Pemberitahuan
    • Implementasi deteksi anomali untuk insiden lalu lintas
    • Integrasi sistem pemberitahuan dan notifikasi real-time
    • Menerapkan sistem di lingkungan langsung

Sesi 21-25: Skalabilitas dan Penyetelan Kinerja

21. Sesi 21: Meningkatkan Sistem untuk Penerapan Skala Besar
    • Implementasi komputasi terdistribusi untuk penerapan skala besar
    • Menggunakan layanan cloud untuk penerapan dan pemantauan model
    • Skalabilitas sistem secara horizontal dengan Kubernetes
22. Sesi 22: Membangun Dashboard Analisis Real-Time
    • Membuat dashboard real-time menggunakan alat seperti Grafana/Power BI
    • Visualisasi aliran lalu lintas dan statistik deteksi
    • Membuat laporan kustom untuk otoritas lalu lintas
23. Sesi 23: Mengatasi Kasus Tepi dan Kegagalan
    • Mengidentifikasi dan mengatasi kasus tepi dalam deteksi objek
    • Implementasi mekanisme cadangan untuk kegagalan model
    • Teknik untuk meningkatkan ketahanan dan keandalan
24. Sesi 24: Arsitektur Model Lanjutan untuk Pemantauan Lalu Lintas
    • Menjelajahi arsitektur alternatif (YOLOv6, YOLOv7, dll.)
    • Memahami model berbasis Transformer untuk deteksi objek
    • Implementasi dan pengujian arsitektur baru
25. Sesi 25: Manajemen Model Otomatis dan MLOps
    • Pengenalan konsep MLOps untuk manajemen model
    • Implementasi pipeline CI/CD untuk pembaruan model
    • Pemantauan kinerja model dan pencatatan

Sesi 26-30: Studi Kasus dan Pengembangan Proyek

26. Sesi 26: Studi Kasus: Optimalisasi Aliran Lalu Lintas
    • Menganalisis studi kasus tentang optimalisasi aliran lalu lintas menggunakan YOLOv5
    • Teknik dan strategi yang digunakan
    • Pelajaran yang didapat dan praktik terbaik
27. Sesi 27: Studi Kasus: Klasifikasi Jenis Kendaraan
    • Implementasi klasifikasi jenis kendaraan bersamaan dengan deteksi objek
    • Melatih model untuk klasifikasi multi-label
    • Mengevaluasi kinerja pada data lalu lintas
28. Sesi 28: Ideasi dan Proposal Proyek
    • Mengembangkan ide proyek untuk sistem pemantauan lalu lintas
    • Membuat proposal proyek dengan pernyataan masalah dan solusi
    • Mendapatkan umpan balik dan menyempurnakan ide proyek
29. Sesi 29: Pengembangan Proyek: Fase 1
    • Implementasi proyek yang diusulkan
    • Mengembangkan prototipe dan menguji pada data sampel
    • Melakukan iterasi berdasarkan hasil awal
30. Sesi 30: Pengembangan Proyek: Fase 2
    • Finalisasi implementasi proyek
    • Menguji sistem pada data dunia nyata
    • Mempersiapkan laporan hasil proyek dan perbaikan di masa depan

Sesi 31-35: Finalisasi dan Presentasi Proyek

31. Sesi 31: Tinjauan dan Umpan Balik Proyek
    • Meninjau proyek yang telah dikembangkan
    • Mendapatkan umpan balik dari rekan dan mentor
    • Mengidentifikasi area untuk perbaikan
32. Sesi 32: Implementasi Umpan Balik dan Perbaikan
    • Melakukan perbaikan berdasarkan umpan balik
    • Mengoptimalkan model dan sistem untuk kinerja yang lebih baik
    • Menguji fitur dan fungsionalitas yang ditingkatkan
33. Sesi 33: Mempersiapkan Presentasi Proyek
    • Menyusun presentasi
    • Membuat slide dan alat bantu visual
    • Latihan presentasi
34. Sesi 34: Presentasi dan Demonstrasi Proyek
    • Mempresentasikan proyek kepada audiens
    • Mendemonstrasikan fitur dan fungsionalitas utama
    • Menjawab pertanyaan dan menangani diskusi
35. Sesi 35: Dokumentasi dan Laporan Akhir
    • Menyiapkan dokumentasi rinci tentang proyek
    • Menulis laporan akhir dengan hasil dan kesimpulan
    • Mengirimkan laporan akhir dan kode proyek

Sesi 36-40: Arah Masa Depan dan Topik Lanjutan

36. Sesi 36: Tren Masa Depan dalam Pemantauan Lalu Lintas dengan AI
    • Menjelajahi tren masa depan dalam pemantauan lalu lintas berbasis AI
    • Potensi perkembangan dalam deteksi dan pelacakan objek
    • Membahas teknologi baru dan dampaknya
37. Sesi 37: Analisis Lalu Lintas Multi-Modal
    • Menggabungkan deteksi objek dengan sumber data lain (GPS, IoT)
    • Implementasi analisis lalu lintas multi-modal
    • Mengembangkan model prediktif untuk manajemen lalu lintas
38. Sesi 38: Model Deteksi Objek Lanjutan
    • Menjelajahi kemajuan terbaru dalam deteksi objek (YOLOv8, Vision Transformers)
    • Implementasi dan pengujian model baru pada data lalu lintas
    • Menganalisis peningkatan kinerja
39. Sesi 39: Integrasi dengan Sistem Kota Cerdas
    • Mengintegrasikan sistem pemantauan lalu lintas dengan infrastruktur kota cerdas
    • Menggunakan AI untuk kontrol sinyal lalu lintas adaptif
    • Implementasi perawatan prediktif untuk peralatan lalu lintas
40. Sesi 40: Diskusi Capstone dan Langkah Selanjutnya
    • Meninjau keseluruhan kursus dan pemahaman utama
    • Mendiskusikan langkah berikutnya dan proyek potensial
    • Sesi tanya jawab dan penutupan

Silabus ini dirancang untuk mencakup aspek-aspek komprehensif dari implementasi YOLOv5 untuk sistem pemantauan lalu lintas, mulai dari pengaturan awal dan pelatihan hingga penerapan lanjutan dan integrasi dengan infrastruktur kota cerdas.