Pernahkah Anda membayangkan sebuah sistem lampu jalan yang tidak hanya menyala berdasarkan waktu, tetapi juga merespons kondisi nyata di lapangan? Sebuah proyek inovatif bertajuk "SmartLamp Otomatis dengan CCTV Times Square" baru saja dikembangkan untuk menjawab tantangan efisiensi energi dan manajemen lalu lintas cerdas. Proyek ini memanfaatkan teknologi deteksi objek terkini dan ekosistem IoT untuk menciptakan sistem penerangan yang adaptif.
Bagaimana Cara Kerjanya?
Sistem ini bekerja dengan mengintegrasikan beberapa platform canggih untuk memproses data visual menjadi aksi nyata pada perangkat keras. Berikut adalah alur proses utamanya:
1. Pengambilan Data Real-Time: Proyek ini menggunakan sumber data berupa live streaming CCTV dari website EarthCam, dengan lokasi spesifik di Times Square, New York City, salah satu persimpangan tersibuk di dunia.
2. Deteksi Objek dengan AI: Data video diakses menggunakan link M3U8 dan diproses di Google Colab menggunakan bahasa Python,. Di sini, model YOLO (You Only Look Once) digunakan untuk mendeteksi dan menghitung jumlah objek (seperti kendaraan atau pejalan kaki) dalam frame video yang diambil setiap 10 detik.
Simulasi untuk python-yolo ada di google colab klik disini
3. Klasifikasi Kepadatan: Hasil perhitungan objek kemudian dikategorikan ke dalam tingkat kepadatan 1 hingga 4 (dari sepi hingga sangat ramai),. Sebagai contoh, jika terdeteksi banyak objek (misalnya 33 objek), sistem akan mengkategorikannya ke level 4 atau "sangat ramai".
4. Komunikasi Data via MQTT: Tingkat kepadatan ini dikirimkan melalui protokol MQTT ke mikrokontroler ESP32,. MQTT dipilih karena kemampuannya dalam pengiriman data secara real-time yang membutuhkan koneksi internet stabil.
5. Eksekusi IoT di Simulator: Pada sisi perangkat keras (yang disimulasikan melalui Wokwi), ESP32 menerima data tersebut dan mengatur output-nya,. Jika tingkat kepadatan mencapai level 4, maka intensitas lampu akan diatur ke 100% dan motor servo akan bergerak ke posisi 180 derajat.
Teknologi dan Tools yang Digunakan
Proyek ini merupakan perpaduan antara Data Science dan Internet of Things. Beberapa alat utama yang digunakan meliputi:
• Google Colab & Python: Untuk membangun model deteksi objek dengan library computer vision,.
• VS Code & PlatformIO: Digunakan untuk menulis program berbasis C++ bagi mikrokontroler,.
• Wokwi: Platform simulator untuk menjalankan proyek IoT secara virtual,.
• Komponen Elektronika: ESP32 sebagai otak sistem, Liquid Crystal (LCD) I2C untuk menampilkan status, serta motor servo dan lampu sebagai indikator fisik,.
Kesimpulan
Proyek SmartLamp ini membuktikan bahwa integrasi antara Artificial Intelligence (AI) dan IoT dapat memberikan solusi cerdas bagi infrastruktur perkotaan. Dengan mendeteksi tingkat kepadatan lalu lintas secara otomatis, penggunaan energi untuk lampu jalan dapat dioptimalkan sesuai kebutuhan di lokasi tersebut.
Sistem ini layaknya seorang petugas lalu lintas yang memiliki mata elang, ia tidak hanya melihat seberapa gelap malam itu, tetapi juga mengamati seberapa sibuk jalanan, lalu memutuskan seberapa terang cahaya yang dibutuhkan untuk menjaga keamanan semua orang.
--------------------------------------------------------------------------------
Informasi dalam blog ini disusun berdasarkan pemaparan tugas UAS matkul Komputasi berjaringan oleh Zaskhia Artina Isnalifah, mahasiswa S2 Informatika Unesa 2025.
0 komentar:
Posting Komentar