Deteksi Kerumunan Menggunakan Metode Fully-Convolutional Network pada Kamera Drone - Muhammad Farih; Nanik Suciati; Dini Adni Navastara (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2021)
Pada masa pandemi virus COVID-19 pemerintah menetapkan peraturan yang mengharuskan masyarakat untuk menerapkan beberapa protokol kesehatan. Salah satunya adalah menghindari kerumunan dan menjaga jarak. Untuk membantu pengawasan kepatuhan masyarakat terhadap protokol tersebut pada area yang luas, diperlukan sebuah sistem monitoring untuk memantau adanya kerumunan dengan menggunakan drone. Video yang direkam menggunakan kamera drone diproses menggunakan metode Fully-Convolutional Network (FCN) dengan menggabungkan loss function untuk tugas klasifikasi yang menentukan kerumunan atau tidak dan loss function untuk tugas regression yang menghitung kepadatan berdasarkan rata rata clustering coefficient. Penelitian ini mengimplementasikan metode FCN dengan input berupa rangkaian gambar yang diambil dari video sehingga menghasilkan output berupa keputusan apakah sejumlah orang dalam gambar itu berkerumun atau tidak. Data latih yang digunakan adalah VisDrone Dataset dan P-DESTRE Dataset yang terdiri dari rangkaian gambar yang direkam menggunakan drone yang diterbangkan dengan ketinggian rata-rata dengan mengambil contoh video berisi kerumunan dan bukan kerumunan. Hasil pengujian terbaik didapatkan menggunakan pre-trained model 5 dimana memiliki 2 keluaran yaitu 1 klasifikasi dan 1 regresi yaitu memiliki akurasi klasifikasi sebesar 0,978 sedangkan mean ablosute error untuk regresinya sebesar 0,141.