Bagaimana analisis video dapat membantu mempercepat pemulihan di seluruh dunia dari COVID-19

Diterbitkan: 2021-02-02

Dunia kita telah berjuang melawan pandemi global yang dikenal sebagai COVID-19 selama setahun terakhir. Ada ratusan ribu kasus baru di seluruh dunia setiap hari, lapor WHO. Penyebaran penyakit ini telah menjadi masalah dan merupakan kekhawatiran terus-menerus bagi para ilmuwan dan dokter di seluruh dunia.

Banyak negara telah mengeluarkan undang-undang tentang jarak sosial dan memakai masker. Indikasi tersebut dilakukan dengan harapan untuk mencoba dan menghentikan penyebaran virus ini. Dengan begitu banyak tempat umum yang dibuka (atau dibuka kembali) seperti mal, toko, restoran, menjadi tantangan untuk melacak apakah orang mematuhi undang-undang jarak sosial ini atau tidak.

Ketika karyawan kembali ke tempat kerja mereka dan beberapa pemerintah perlahan-lahan mencabut pembatasan penguncian, tidak pasti bagaimana virus akan dikendalikan, dan kurangnya kontrol ini bisa menjadi masalah. Majikan harus bertanggung jawab untuk melacak jika pekerja mengikuti aturan jarak sosial, yang bisa menjadi berlebihan di beberapa titik.

Bagaimana Teknologi Dapat Membantu?

Salah satu solusi logisnya adalah beralih ke teknologi. Tetapi bagaimana teknologi dapat membantu di sini? Hari ini, ke mana pun kita pergi, kita dikelilingi oleh teknologi. Penelitian terbaru di London menunjukkan bahwa ada lebih dari 600.000 kamera untuk 9,3 juta orang (sekitar 67,5 kamera per 1000 orang). Rekaman yang dikumpulkan di sini bisa menjadi sangat penting saat mengamati interaksi dan memantau praktik jarak sosial.

Teknologi yang telah mendapatkan perhatian dalam beberapa tahun terakhir dan telah meningkat adalah analitik video. Dengan berfokus pada pengenalan wajah atau manajemen kerumunan, teknologi semacam ini diperkirakan akan tumbuh hingga $12 miliar pada tahun 2026. Pasar analisis video telah menunjukkan dirinya sangat berguna dalam pandemi di seluruh dunia dengan diterapkan pada hal-hal seperti deteksi demam atau jarak sosial .

Rekaman ini bisa sangat berguna, tetapi menonton ulang ratusan atau ribuan jam rekaman itu sendiri bisa membuang-buang waktu. Teknologi yang lebih canggih, seperti AIVA (Artificial Intelligence Video Analytics), sangat dibutuhkan di sini. AIVA menggunakan algoritma geospasial untuk menetapkan lokasi individu dan untuk mempelajari perspektif pemandangan.

Deteksi Demam Dan Algoritma Social Distancing

Karena salah satu gejala COVID-19 adalah demam, maka perlu dilakukan pengukuran suhu tubuh di tempat kerja. Deteksi demam sangat efisien dan membantu, membuatnya lebih mudah untuk mendeteksi seseorang dengan tingkat suhu tubuh yang lebih tinggi. Sebagian besar dari sistem ini berfungsi karena mereka menggunakan pembelajaran mendalam untuk memperbesar mata seseorang, yang paling mencerminkan suhu tubuh. Skrining ini dapat dilakukan di banyak tempat umum seperti sekolah, universitas, bandara, rumah sakit, atau hotel.

Meskipun ini telah terbukti sangat membantu, itu tidak cukup. Seseorang yang terinfeksi masih bisa berada dalam masa inkubasi, artinya mereka tidak akan menunjukkan beberapa gejala (seperti demam) pada fase awal ini.

Ketika berbicara tentang jarak sosial, sebuah algoritma yang akan melacak jika dua (atau lebih) orang menjaga jarak 2 meter dari satu sama lain akan sangat membantu. Jika seseorang melanggar aturan, pemicu akan memperingatkan pihak berwenang. Bahkan jika aturan berubah dalam hal seberapa jauh jarak sosial seharusnya, mudah untuk menyesuaikan pengaturannya.

Jika toko atau restoran tertentu memiliki banyak orang di dalamnya, penting untuk mempraktikkan jarak sosial. Algoritme semacam ini akan mendorong jarak sosial dan membangun cara bagi semua orang untuk mengingat pentingnya jarak sosial sejak awal.

Algoritma Pengenalan Masker Wajah

Penggunaan masker juga sudah menjadi kebiasaan baru. Sebagian besar negara mewajibkan warganya memakai masker saat berada di luar rumah. Mengenakan masker memang memperlambat penyebaran virus. Tetapi sangat sulit untuk memantau setiap orang dan apakah mereka mengenakan topeng. Karena hampir tidak mungkin bagi manusia untuk melakukan pekerjaan ini secara real-time, mengotomatisasi proses ini dengan bantuan teknologi sangat penting.

Banyak algoritma pengenalan wajah saat ini berkisar pada pemindaian mata, hidung, mulut, dan telinga. Tetapi sebagian besar algoritme ini mengalami masalah saat memindai wajah jika seseorang mengenakan topeng. Misalnya, iPhone Apple (yang menggunakan FaceID untuk membuka kunci ponsel seseorang) mengalami kesulitan memindai wajah seseorang saat mengenakan topeng. Apple harus meningkatkan algoritmenya untuk mendeteksi topeng di wajah seseorang. iPhone akan memberi mereka pilihan untuk mengetikkan kode sandi mereka alih-alih membuat mereka melepas penutup wajah mereka.

Pengembang menjelaskan bahwa algoritme yang akan mendeteksi topeng di wajah seseorang melewati masalah privasi yang kami temui di masa lalu. Itu karena algoritme tidak mengidentifikasi seseorang atau identitas mereka. Algoritma dilatih untuk melakukan dua hal:

Deteksi wajah – satu-satunya hal yang akan dilakukan algoritme di sini adalah mendeteksi wajah
Deteksi topeng – mengenali apakah ada topeng atau tidak.

Keuntungannya adalah algoritme tidak mengidentifikasi wajah – sehingga tidak menautkannya ke orang tertentu.

Beberapa perusahaan telah mulai menggunakan algoritme ini untuk membantu mereka melacak apakah karyawan mereka mengenakan masker atau tidak. Algoritma akan membagi orang menjadi dua kelompok, sekelompok orang yang memakai topeng dan orang-orang yang tidak memakai topeng. Data yang dikumpulkan di sini akan berada di tangan perusahaan. Ini akan sangat membantu – karena perusahaan dapat memecat karyawan mereka yang menolak memakai masker di tempat kerja mereka.

Algoritme semacam itu juga dapat digunakan di tempat umum (seperti mal, toko, dll.). Tetapi beberapa negara (seperti Amerika Serikat) tidak memiliki undang-undang yang akan mengatur privasi data. Jadi, perusahaan yang mengumpulkan data ini tidak berkewajiban untuk memberi tahu kami atau menjelaskan apa yang terjadi dengan data yang mereka kumpulkan.

Berkurangnya Kerumunan dan Hotspot

Seperti yang telah kita lihat, memiliki jarak sosial menjadi aset utama dalam memerangi virus ini. Kadang-kadang itu bisa sulit, terutama di kota-kota besar dan berpenduduk lebih banyak. Dan dalam banyak hal, interaksi sosial sangat penting dan dapat berkontribusi pada pertumbuhan ekonomi. Tetapi dalam pandemi yang kita lawan ini, itu adalah sesuatu yang harus kita kendalikan.

Tujuan akhir dari social distancing adalah untuk memperlambat penyebaran virus sebanyak mungkin. Jarak sosial juga membantu menjaga rumah sakit agar tidak meluap. Jadi bagaimana kita mencapai ini? Di daerah dan lingkungan yang lebih kaya, itu tidak terlalu sulit. Orang-orang dapat mengisolasi diri mereka sendiri di rumah mereka dan bekerja dari jarak jauh dari rumah.

Tapi bagaimana dengan penduduk yang kurang kaya? Bagaimana dengan lingkungan dan daerah yang terlalu ramai? Kebanyakan orang harus meninggalkan rumah mereka dan pergi bekerja. Mereka terus-menerus dikelilingi oleh orang-orang di daerah mereka tinggal atau bekerja.

Untuk menghindari krisis di masa depan, akan sangat membantu jika ada titik-titik panas yang muncul. Dengan lebih dari beberapa juta warga di kota-kota besar, daerah yang penuh sesak membuat lebih sulit untuk mengendalikan penyebaran virus. Dengan memiliki hotspot yang muncul secara otomatis diidentifikasi oleh algoritme, kami dapat secara tepat waktu menemukan tempat-tempat kritis dan ramai dan memperingatkan pekerja medis atau pemerintah.

Kami membutuhkan teknologi ini karena ketidakmampuan masyarakat di daerah tertentu untuk menjaga jarak sosial, di mana orang, bahkan dalam keadaan lockdown, tidak punya solusi lain selain mengelompok. Dengan menggunakan visi komputer dan teknologi berbasis AI untuk menemukan area ini, kami dapat memberikan perspektif waktu nyata kepada orang-orang di posisi kepemimpinan. Akibatnya, mereka dapat lebih mempersiapkan diri untuk memerangi pandemi dan melayani warganya.

Kata-kata Terakhir

Dengan seluruh dunia masih memerangi virus mematikan ini, secara global prioritas nomor satu untuk mengatasi semua masalah yang disebabkan oleh virus tersebut. COVID-19 hampir mempengaruhi semua orang, terutama orang tua. Dalam banyak hal, itu mengubah cara kita hidup. Sulit membayangkan bahwa kita pernah hidup tanpa masker dan tidak memiliki jarak sosial, tetapi ini adalah normal baru – setidaknya untuk saat ini.

Kabar baiknya adalah kita memiliki cara untuk menavigasi bagaimana pandemi mempengaruhi kita – sampai batas tertentu. Teknologi telah sangat membantu sejauh ini, dan itu terus membantu. Misalnya, dalam waktu yang mengharuskan orang untuk memakai topeng hampir sepanjang waktu, algoritma yang melacak apakah orang memakai topeng telah terbukti sangat berguna. Selain itu, memiliki algoritme yang membantu dengan jarak sosial dapat mendorong orang untuk menghormati undang-undang jarak sosial.

Memiliki teknologi canggih membantu, tetapi untuk benar-benar mengalahkan pandemi ini, dunia perlu bersatu dan melawannya bersama. Tidak hanya meningkatkan peluang kita untuk mengalahkannya sepenuhnya, tetapi juga akan mempersiapkan kita untuk situasi masa depan yang serupa dengan yang kita alami dengan COVID-19.

Catatan Editor: Michael adalah CTO & Pendiri BroutonLab, Perusahaan Ilmu Data yang menyelesaikan lebih dari 50 proyek pengembangan AI dengan nilai total lebih dari $1 juta. Michael ahli dalam Deep Learning, khususnya aplikasinya dalam Computer Vision, NLP, dan Reinforcement Learning.

Punya pemikiran tentang ini? Beri tahu kami di bawah di komentar atau bawa diskusi ke Twitter atau Facebook kami.