Apa itu CCTV analitik dan bagaimana AI CCTV bekerja

Apa itu CCTV analitik?

CCTV biasa merekam gambar ke perekam NVR atau DVR. Rekaman itu baru dilihat bila ada yang memutarnya, umumnya setelah sesuatu terjadi. CCTV analitik menambahkan satu tahap: sistem mengolah video untuk mengenali orang dan objek, lalu memeriksa aturan yang ditetapkan untuk setiap kamera.

Hasilnya berupa angka dan kejadian. Contohnya jumlah orang yang melewati pintu per jam, panjang antrean di depan teller, orang yang berdiam lama di depan mesin ATM, atau kamera yang tiba-tiba gelap. Kejadian dikirim sebagai notifikasi ke petugas, dan angkanya dikumpulkan menjadi laporan harian, mingguan, atau bulanan.

AI CCTV adalah nama lain untuk sistem yang sama. AI di sini berarti model machine learning yang dilatih mengenali orang dan objek di gambar. Deteksi gerak yang lebih sederhana bereaksi pada perubahan gambar apa pun, termasuk bayangan, sedangkan model AI bisa membedakan orang dari bayangan atau benda lain.

Bagaimana cara kerja AI CCTV dengan kamera yang sudah ada?

Kamera IP dan perekam NVR/DVR umumnya bisa mengirim video (stream) ke perangkat lain di jaringan. Karena itu analitik bisa ditambahkan tanpa mengganti kamera, selama gambarnya memadai. Pengolahannya bisa berjalan di perangkat di lokasi, di server pusat, atau di cloud.

1. Sistem mengambil video dari kamera atau perekam. Perangkat analitik membaca stream video lewat protokol standar seperti RTSP, yang dijelaskan IETF dalam RFC 7826 sebagai protokol untuk mengatur pengiriman data real-time seperti audio dan video. Banyak produk keamanan berbasis IP juga mengikuti antarmuka ONVIF, yang dibuat agar perangkat dari merek berbeda bisa saling bekerja.
2. Sistem mengenali orang dan objek. Sistem menjalankan model AI untuk menemukan orang atau objek di setiap gambar, lalu mengikuti gerakannya dari gambar ke gambar.
3. Petugas menetapkan aturan per kamera. Petugas menggambar garis hitung di pintu, zona antrean, atau area terbatas, dan menetapkan batasnya, misalnya jumlah orang di antrean atau lama seseorang berdiam di satu titik.
4. Sistem mengirim notifikasi, klip, dan laporan. Ketika aturan terpenuhi, sistem mencatat kejadian, menyimpan klip pendek, dan mengirim notifikasi. Petugas memeriksa klip itu sebelum menindaklanjuti, dan angka hitungan dikumpulkan untuk laporan berkala.

Contoh penggunaan di kantor cabang bank

• Antrean teller dan customer service. Jumlah orang di zona antrean dan waktu tunggu per jam memperlihatkan kapan kepala cabang perlu menambah petugas loket.
• Area ATM. Petugas menerima notifikasi bila seseorang berdiam di depan mesin ATM lebih lama dari batas yang ditetapkan, atau bila kamera ATM tertutup.
• Zona terbatas. Orang yang masuk ke ruang khazanah atau ruang server di luar jam yang ditetapkan SOP cabang tercatat bersama klipnya.
• Kondisi kamera dan perekam. Sistem memeriksa apakah setiap kamera masih mengirim gambar, tidak tertutup atau bergeser, dan apakah perekam masih merekam. Tanpa pemeriksaan ini, kerusakan bisa baru diketahui saat rekaman dibutuhkan.

Contoh penggunaan di toko ritel

• Jumlah pengunjung per jam. Kamera di pintu menghitung orang masuk dan keluar. Angka per jam dipakai untuk menyusun jadwal staf dan membandingkan toko.
• Antrean kasir. Bila antrean di depan kasir melewati batas yang Anda tetapkan, kepala toko menerima notifikasi untuk membuka kasir tambahan.
• Dwell time di area tertentu. Sistem mencatat lama orang berada di depan rak atau area promosi. Untuk tahu apakah mereka membeli, Anda tetap memerlukan data kasir.
• Gudang dan pintu belakang. Orang yang terlihat di gudang atau pintu belakang setelah toko tutup memicu notifikasi ke petugas.

Berapa biaya CCTV analitik?

Biaya CCTV analitik bergantung pada lingkup pekerjaannya. Dua penawaran dengan angka berbeda bisa mencakup hal yang berbeda, jadi saat membandingkan harga CCTV analitik, periksa komponen berikut.

• Jumlah kamera yang dianalisis. Setiap kamera yang diolah menambah beban perangkat. Cukup pilih kamera yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan Anda.
• Perangkat di lokasi atau server pusat. Pengolahan di lokasi memerlukan perangkat di setiap cabang atau toko. Pengolahan terpusat memerlukan server atau cloud, ditambah koneksi untuk mengirim video.
• Fungsi yang dipakai. Setiap fungsi, misalnya penghitungan pengunjung, antrean, zona terbatas, atau pemeriksaan kamera, perlu diatur dan diuji di setiap kamera yang memakainya.
• Integrasi dengan sistem lain. Mengirim data ke dashboard kantor pusat, aplikasi internal, atau sistem antrean memerlukan pekerjaan integrasi lewat API.
• Laporan, notifikasi, dan penyimpanan klip. Jenis laporan, jumlah penerima notifikasi, dan lama penyimpanan klip ikut menentukan biaya.
• Perbaikan kamera. Kamera yang buram, salah arah, atau resolusinya terlalu rendah mungkin perlu dipindah atau diganti lebih dulu.

Apa yang perlu disiapkan sebelum memasang CCTV analitik?

1. Tentukan keputusan yang ingin didukung data. Misalnya kapan loket tambahan dibuka, atau toko mana yang perlu staf tambahan di akhir pekan. Keputusan ini menentukan fungsi dan kamera yang dipakai.
2. Siapkan daftar kamera dan perekam. Catat merek, tipe, resolusi, dan posisi setiap kamera serta perekam di setiap lokasi, lengkap dengan tangkapan gambar dari kamera yang akan dianalisis.
3. Siapkan jaringan dan akses. Tim IT perlu memberi akses stream video dan koneksi untuk mengirim notifikasi dan laporan.
4. Mulai dari uji coba. Jalankan sistem di satu atau beberapa lokasi lebih dulu, dan cocokkan angkanya dengan hitungan manual di beberapa jam sampel.
5. Tetapkan aturan pemakaian data. Tentukan siapa yang boleh melihat dashboard dan rekaman, siapa yang menerima notifikasi, dan berapa lama klip disimpan.

Bagaimana aturan privasi dan UU Pelindungan Data Pribadi?

Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi (UU PDP) berlaku sejak 17 Oktober 2022. Pasal 1 angka 1 mendefinisikan data pribadi sebagai data tentang orang perseorangan yang teridentifikasi atau dapat diidentifikasi, secara tersendiri atau dikombinasi dengan informasi lain. Rekaman CCTV yang memperlihatkan orang dapat termasuk dalam definisi ini.

Pasal 17 ayat (1) mengatur pemasangan alat pemroses atau pengolah data visual di tempat umum dan/atau fasilitas pelayanan publik. Pemasangannya untuk tujuan keamanan, pencegahan bencana, dan/atau penyelenggaraan lalu lintas, harus disertai informasi di area yang dipasangi alat, dan alat itu tidak digunakan untuk mengidentifikasi seseorang. Ayat (2) mengecualikan dua syarat terakhir untuk pencegahan tindak pidana dan proses penegakan hukum.

Pasal 4 ayat (2) menggolongkan data biometrik sebagai data pribadi yang bersifat spesifik, dan penjelasannya menyebut gambar wajah sebagai contoh. Fungsi yang menghitung orang atau mendeteksi kejadian tidak memerlukan pengenalan identitas. Pasal 34 mewajibkan pengendali data pribadi melakukan penilaian dampak bila pemrosesan berpotensi risiko tinggi, antara lain pemantauan yang sistematis dan penggunaan teknologi baru.

Dalam praktik, pasang pemberitahuan di area kamera, batasi akses ke rekaman, tetapkan lama penyimpanan klip, dan libatkan petugas pelindungan data atau tim hukum Anda sejak awal untuk menilai penerapannya di lokasi Anda.

Apa batas teknologi CCTV analitik?

Sistem hanya bisa mengolah apa yang terlihat di gambar. Panduan pemasangan people counting dari Hanwha, misalnya, menyebut bahwa fitur analitik video dapat terpengaruh kondisi sekitar seperti pencahayaan dan sudut pandang kamera. Karena itu uji coba di lokasi nyata lebih berguna daripada demo dengan video contoh.

• Sudut kamera. Kamera di sudut ruangan memperlihatkan orang yang saling menutupi, sehingga hitungan bisa kurang. Kamera di atas pintu yang menghadap ke bawah memberi gambar yang lebih jelas untuk menghitung.
• Cahaya. Sinar matahari langsung, lampu yang mengarah ke lensa, dan pantulan dari lantai atau kaca mengubah gambar sepanjang hari. Di malam hari, kamera yang beralih ke inframerah memberi gambar hitam putih dengan detail berbeda.
• Resolusi, jarak, dan kompresi. Makin jauh orang dari kamera, makin sedikit piksel yang mewakilinya. Kamera beresolusi rendah, berlensa sangat lebar, atau videonya dikompresi terlalu kuat mungkin cukup untuk melihat ada orang, tetapi kurang untuk membedakan dua orang yang berdekatan.

Layanan AI CCTV dari MVP Technologies

Kami menerapkan AI CCTV untuk kantor cabang dan toko dengan kamera dan perekam yang sudah terpasang. Kami memeriksa kamera dan perekam Anda lebih dulu sebelum menyepakati fungsi yang diuji. Analisis berjalan di perangkat di lokasi, rekaman tetap di lokasi, dan hanya kejadian serta klip yang dikirim ke pusat.

Pertanyaan tentang CCTV analitik