Selamat pagi sahabat Whitecyber semua, Assalamualaikum warohmatullohi wabarokatuh ….
Inovasi Terbaru! Aplikasi Web Deteksi Retakan dengan Teknologi YOLO dan Integrasi Data Multi-Sensor
Kami dengan bangga mengumumkan pengembangan proyek inovatif terbaru kami: sebuah Aplikasi Web Deteksi Retakan yang memanfaatkan kekuatan algoritma deteksi objek YOLO (You Only Look Once) dan mengintegrasikan data dari berbagai sensor, termasuk GPS, IMU (Inertial Measurement Unit), dan Kamera. Aplikasi ini dirancang untuk memberikan solusi yang efisien, akurat, dan komprehensif dalam pemantauan dan analisis retakan pada berbagai infrastruktur dan aset.
.
.
Mengapa Deteksi Retakan Itu Penting?
Retakan merupakan indikator awal potensi masalah struktural pada bangunan, jembatan, jalan, pipa, dan berbagai infrastruktur lainnya. Deteksi dini dan pemantauan yang akurat sangat penting untuk:
- Mencegah kerusakan yang lebih parah: Mengidentifikasi retakan pada tahap awal memungkinkan tindakan perbaikan yang lebih cepat dan hemat biaya.
- Meningkatkan keamanan: Mendeteksi potensi kegagalan struktural sebelum terjadi dapat menyelamatkan nyawa dan mencegah kerugian materi.
- Optimasi pemeliharaan: Informasi detail tentang lokasi, ukuran, dan perkembangan retakan membantu dalam perencanaan dan penjadwalan pemeliharaan yang lebih efektif.
- Dokumentasi kondisi aset: Data retakan yang terdokumentasi dengan baik menjadi catatan penting untuk pemantauan jangka panjang dan pengambilan keputusan terkait aset.
Teknologi Canggih di Balik Aplikasi Ini:
Aplikasi web ini menggabungkan beberapa teknologi mutakhir untuk memberikan hasil yang optimal:
- Algoritma YOLO untuk Deteksi Objek: YOLO adalah algoritma deteksi objek real-time yang sangat cepat dan akurat. Dalam aplikasi ini, YOLO dilatih untuk secara otomatis mengidentifikasi dan melokalisasi retakan pada gambar yang diambil oleh kamera. Kecepatannya memungkinkan analisis video secara efisien, sementara akurasinya memastikan identifikasi retakan yang andal.
- Integrasi Data GPS: Modul GPS memungkinkan pencatatan lokasi geografis yang tepat dari setiap retakan yang terdeteksi. Informasi ini sangat penting untuk pemetaan retakan pada skala besar dan memudahkan identifikasi area yang paling rentan.
- Integrasi Data IMU: Sensor IMU (accelerometer dan gyroscope) memberikan informasi tentang orientasi dan gerakan perangkat saat pengambilan gambar. Data ini dapat membantu dalam menstabilkan gambar, mengidentifikasi kondisi lingkungan pengambilan gambar, dan berpotensi memberikan konteks tambahan terkait penyebab retakan.
- Penggunaan Kamera: Aplikasi ini dirancang untuk bekerja dengan berbagai jenis kamera, mulai dari kamera smartphone hingga kamera industri dengan resolusi tinggi. Fleksibilitas ini memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan perangkat pengambilan gambar sesuai dengan kebutuhan spesifik proyek.
- Platform Web yang Mudah Digunakan: Antarmuka berbasis web memungkinkan akses data dan hasil analisis dari mana saja dan kapan saja melalui perangkat yang terhubung internet. Pengguna dapat dengan mudah mengunggah gambar, melihat peta retakan, menganalisis data sensor, dan menghasilkan laporan.
Fitur Utama Aplikasi:
- Deteksi Retakan Otomatis: Analisis gambar secara real-time atau unggahan untuk mengidentifikasi retakan dengan akurasi tinggi.
- Pelokalan Geografis: Pencatatan koordinat GPS untuk setiap retakan yang terdeteksi, memungkinkan visualisasi pada peta.
- Data Orientasi dan Gerakan: Informasi dari sensor IMU untuk memberikan konteks tambahan pada data retakan.
- Manajemen Data Terpusat: Penyimpanan dan pengelolaan data retakan, lokasi, dan informasi sensor secara terstruktur.
- Visualisasi Data Interaktif: Menampilkan data retakan pada peta dan grafik untuk analisis yang lebih mudah dipahami.
- Laporan yang Dapat Disesuaikan: Generasi laporan detail yang dapat diekspor dalam berbagai format.
- Antarmuka Pengguna yang Intuitif: Desain web yang ramah pengguna untuk memudahkan pengoperasian oleh berbagai kalangan.
Potensi Aplikasi:
Aplikasi web deteksi retakan dengan integrasi data multi-sensor ini memiliki potensi aplikasi yang luas di berbagai sektor, termasuk:
- Inspeksi Infrastruktur Sipil: Pemantauan jembatan, jalan, terowongan, bendungan, dan bangunan.
- Manajemen Aset Industri: Inspeksi tangki penyimpanan, pipa, struktur baja, dan peralatan industri.
- Konstruksi dan Pemeliharaan Bangunan: Identifikasi retakan pada dinding, fondasi, dan elemen struktural lainnya.
- Survei Geoteknik: Pemantauan pergerakan tanah dan potensi longsor.
Keterangan
Proyek ini ditujukan untuk membangun sistem pemantauan cerdas menyeluruh yang mampu mendeteksi keretakan pada infrastruktur (misalnya, jalan, tembok) menggunakan model berbasis YOLO, mencatat metadata terkait (GPS, IMU, stempel waktu), dan menghasilkan laporan terstruktur melalui aplikasi web responsif.
Tujuan :
Deteksi retakan menggunakan YOLOv8.
Pencatatan data sensor waktu nyata (GPS, IMU, Kamera).
Unggah dan proses media (foto/video) melalui antarmuka web.
Menampilkan deteksi dengan metadata (lokasi, orientasi, keyakinan).
Unduh laporan PDF/CSV otomatis.
Kelola peran pengguna (Supervisor, Operator).
Gambaran Umum Arsitektur
Use Case Flow
Pengguna mengunggah media: Dari tablet atau perangkat lapangan.
Proses Backend: Deteksi retakan dan pembuatan laporan.
Frontend WebApp: Menampilkan deteksi dengan visualisasi dan memungkinkan pengunduhan laporan.
Akses Berbasis Peran: Supervisor melihat semua laporan; operator hanya melihat data mereka sendiri.
Struktur Proyek
crack_detection_app/
├── backend/
│ ├── app.py # Flask backend entry point
│ ├── routes/ # API endpoints (detection, upload)
│ └── utils/ # YOLO model loader, report generator
├── frontend/
│ └── src/ # React.js frontend with map, uploader
├── sensor_logger/
│ └── logger.py # Simulated GPS, IMU, camera logger
├── reports/ # Generated PDF/CSV reports
├── docker/
│ ├── Dockerfile # Docker container for backend
│ └── docker-compose.yml # Optional full-stack deployment
Tools yang Digunakan:
- Deteksi : YOLOv5 / YOLOv8, PyTorch, ONNX
- Backend Web : Flask, Masuk Flask, Admin Flask
- Frontend : React.js, Leaflet.js
- Sensor : GPS (u-blox), IMU (MPU6050/BNO055)
- Basis Data : SQLite (atau MongoDB opsional)
- Deploy : Docker, GitHub
Cara Kerjanya (Contoh Dasar)
1. Ambil foto/video menggunakan tablet.
2. Unggah ke antarmuka web.
3. Backend menjalankan deteksi YOLOv8 dan menyimpan:
Stempel waktu
Lokasi (GPS)
Orientasi (IMU)
Keyakinan deteksi
Gambar jepretan
4. Supervisor dapat mengunduh laporan dari Flask-Admin.
Operator hanya dapat melihat unggahannya sendiri.
Hasil belajar
Penerapan AI praktis untuk pemantauan dunia nyata
Pengembangan tumpukan penuh (Flask + React)
Integrasi sensor (IoT + Web)
Sistem pelaporan otomatis
Harga dan Durasi Pengerjaan
– Harga Penawaran Project : +- Rp. 54.000.000
– Durasi Pengerjaan : Kurang lebih 4 Bulan
Langkah Selanjutnya:
Tim kami saat ini sedang dalam tahap pengembangan dan pengujian prototipe aplikasi ini. Kami sangat antusias dengan potensi teknologi ini untuk merevolusi cara kita memantau dan memelihara infrastruktur. Kami akan terus memberikan pembaruan tentang kemajuan proyek ini melalui website kami.
Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih lanjut tentang proyek ini atau memiliki potensi kolaborasi, jangan ragu untuk menghubungi kami