Manajemen Keamanan Sekolah Berbasis Kecerdasan Buatan (AI) dan Inferensi NVIDIA Jetson

Di era di mana keselamatan anak-anak menjadi prioritas utama, keamanan sekolah telah menjadi perhatian serius bagi pendidik, orang tua, dan masyarakat. Dulunya dianggap sebagai tempat yang aman dan damai, kini lembaga pendidikan harus menghadapi kenyataan baru yang menuntut mereka untuk memperkuat diri dari potensi ancaman.

Dalam lanskap yang terus berkembang ini, tindakan keamanan tradisional saja tidak lagi cukup. Berbagai tantangan yang dihadapi sekolah, mulai dari penyusup yang tidak sah hingga masalah keamanan yang semakin kompleks, menuntut pendekatan yang lebih canggih. Di sinilah teknologi canggih, khususnya kapabilitas visi komputer (computer vision) dan perangkat NVIDIA Jetson, berperan penting.

Tantangan

Operasi sehari-hari di lingkungan sekolah dapat dihadapkan pada berbagai tantangan yang kompleks. Di satu sisi, ada ancaman eksternal seperti deteksi senjata tersembunyi, analisis perilaku mencurigakan, dan pemantauan durasi tinggal (dwelling time). Semua ini membutuhkan teknologi mutakhir dan algoritma yang kuat untuk respons cepat.

Di sisi lain, ada masalah internal seperti kepadatan siswa dan keselamatan mereka, termasuk insiden jatuh atau risiko yang terkait dengan kerumunan. Mengidentifikasi potensi situasi berbahaya dan melakukan intervensi dini menjadi langkah keamanan yang sangat efektif.

Solusi

Sistem ini bekerja dengan menerima live video feed dari berbagai kamera IP yang ditempatkan secara strategis di area-area penting, seperti properti dan bangunan sekolah atau ruang-ruang laboratorium yang berisi peralatan dan informasi bernilai tinggi. Sistem ini juga dapat diterapkan di ruang publik, seperti area kasir atau restoran. Semua alur kerja pengembangan ini dapat dengan mudah dibangun di platform Lumeo.

Analisis Video Berkelanjutan secara Internal

Seluruh sistem ini ditenagai oleh NVIDIA Jetson Orin NX untuk memproses data video. Biasanya, satu perangkat edge tunggal dapat menangani sekitar 10 kamera IP dengan kecepatan frame yang lancar.

Sistem ini melacak aktivitas siswa seperti intrusi, berkeliaran, tailgating (mengikuti orang tanpa izin), berkelahi, jatuh, berlari, merokok, dan penggunaan ponsel. Yang tidak kalah penting, sistem ini juga mendeteksi situasi kerumunan secara real-time menggunakan algoritma deteksi objek yang dikombinasikan dengan Deep Neural Network (DNN) untuk memperkirakan kepadatan.

Ketika perilaku yang berpotensi mengkhawatirkan terdeteksi, sistem akan segera memicu peringatan real-time kepada personel keamanan atau sistem respons otomatis.

Pemeriksaan Pengunjung Eksternal

Dengan menggunakan algoritma pengenalan penampilan yang canggih, sistem ini menghitung dan mengklasifikasikan individu di pintu masuk/keluar kampus. Setelah seseorang dikenali, sistem akan mulai melacak pergerakan dan lokasinya secara terus-menerus.

Deteksi objek berbentuk senjata juga memberikan nilai tambah untuk identifikasi awal potensi bahaya. Sebagai respons terhadap peringatan, personel keamanan dapat mengambil tindakan segera, seperti mengirimkan petugas keamanan di lokasi atau pihak berwajib ke tempat kejadian. Respons otomatis, seperti mengaktifkan alarm atau mekanisme kontrol akses, juga dapat diinisiasi untuk mengurangi ancaman.