Computer Vision (CV) adalah cabang AI yang membuat komputer “mengerti” data visual—gambar dan video—agar mampu mengenali objek, memahami adegan, dan membantu pengambilan keputusan secara otomatis.
Definisi & Manfaat Bisnis
CV mengekstrak informasi dari visual Bejo69 secara otomatis. Dampaknya: efisiensi operasional meningkat, kualitas lebih konsisten, dan keputusan berbasis data visual yang sebelumnya sulit dilakukan manual.
Tugas Umum dalam CV
- Klasifikasi – menentukan kategori gambar (mis. defect vs normal).
- Deteksi Objek – menemukan objek dengan bounding box.
- Segmentasi – memberi label per piksel untuk objek/area.
- Pelacakan – mengikuti objek antar frame.
- OCR – mengenali teks dari dokumen/foto menjadi data terstruktur.
Pipeline Implementasi
- Discovery – definisikan masalah & KPI (akurasi, latency, penghematan biaya).
- Data – kumpulkan sampel representatif; siapkan pedoman labeling.
- Modeling – pilih arsitektur (ringan untuk edge vs lebih besar untuk cloud).
- Evaluasi – uji pada data yang belum pernah dilihat; cek bias & fairness bila relevan.
- Deployment – REST/gRPC; optimisasi (ONNX/TensorRT, quantization INT8).
- Monitoring – pantau drift, akurasi, dan jadwalkan retraining.
Metrik & Evaluasi
- Klasifikasi: accuracy, precision/recall, F1-score.
- Deteksi/Segmentasi: mAP (IoU), Dice/IoU.
- OCR: character/word accuracy, field-level accuracy.
- Operasional: latency, throughput, uptime, MTTR.
Hubungkan metrik teknis ke outcome bisnis: scrap ↓, konversi ↑, waktu proses ↓.
Contoh Use-case
- Retail: people counting, heatmap, antrian.
- Manufaktur: deteksi cacat mikro, dimensi, alignment.
- Dokumen: OCR invoice/KYC, ekstraksi tabel, validasi ke master data.
- Keamanan/Operasi: deteksi intrusi, APD/PPE, zona berbahaya.
Langkah Memulai
- Pilih 1 use-case bernilai tinggi; tetapkan KPI keberhasilan.
- Kumpulkan contoh data nyata yang representatif.
- Jalankan pilot 4–6 minggu; dokumentasikan hasil.
- Rencanakan scale-up: edge vs cloud, observabilitas, SLA & keamanan.
Butuh diskusi cepat? Hubungi kami—kami bantu mapping use-case & estimasi ROI.
FAQ Singkat
CV klasik vs deep learning? CV klasik menggunakan rule/fitur buatan; deep learning belajar fitur otomatis (CNN/Transformer). Banyak solusi menggabungkan keduanya.
Butuh GPU? Tergantung target. Real-time & akurasi tinggi biasanya butuh GPU; beban ringan bisa di CPU/edge.
Butuh berapa data? Tergantung kompleksitas. Mulai dari ratusan—ribuan contoh berkualitas, beragam kondisi (pencahayaan/pose/occlusion).