CCTV AI Sering Salah Mendeteksi? Begini Cara Memperbaikinya

CCTV AI yang sering salah mendeteksi dapat diperbaiki dengan cara:

• Memastikan fitur yang digunakan sesuai dengan kejadian yang ingin dideteksi.

• Mengatur ulang garis atau zona deteksi.

• Menentukan arah gerakan yang perlu memicu alarm.

• Menyesuaikan ukuran target dan sensitivitas.

• Memeriksa jadwal aktif serta tindakan setelah deteksi.

• Memperbaiki posisi kamera dan kondisi pencahayaan.

• Menguji ulang sistem menggunakan kejadian nyata.

Jangan langsung menaikkan sensitivitas CCTV AI atau mengganti kamera ketika CCTV AI salah mendeteksi karena alarm palsu CCTV belum sesuai dengan kebutuhan pengawasan, perbaikannya sebaiknya dilakukan secara bertahap. Mulailah dari aturan deteksi yang digunakan, lanjutkan ke kondisi pemasangan, kemudian periksa kecocokan kamera dan recorder jika masalah belum terselesaikan. 

Pilih vendor yang bisa membantu kebutuhan Anda seperti Anugrah Pratama yang menyediakan berbagai kebutuhan sistem keamanan, termasuk menjual CCTV Hikvision dan jasa pemasangan CCTV untuk perusahaan, instansi pemerintah, institusi pendidikan, hingga kebutuhan individu dan UKM. 

Catatan: Nama menu dan parameter setting CCTV AI dapat berbeda menurut merek, model kamera, recorder, dan versi firmware. Gunakan manual perangkat sebagai acuan dan lakukan pengujian langsung setelah mengubah konfigurasi, terutama jika sistem digunakan untuk mendukung respons keamanan.

1. Pastikan Fitur yang Digunakan Sesuai dengan Kejadian

Langkah pertama saat CCTV AI salah mendeteksi adalah memastikan fitur analitik yang digunakan memang sesuai dengan kejadian yang ingin diketahui. Mengubah sensitivitas CCTV AI tidak banyak membantu apabila sejak awal jenis deteksinya kurang tepat.

Beberapa fungsi yang umum digunakan memiliki tujuan berbeda:

• Human and vehicle detection: digunakan untuk membantu menyaring target berdasarkan manusia atau kendaraan.
• Line crossing CCTV: digunakan ketika alarm perlu dipicu saat target melewati garis virtual tertentu.
• Intrusion detection CCTV: digunakan untuk mengawasi target yang memasuki atau berada pada area yang telah ditentukan.
• People counting: lebih sesuai jika kebutuhan utamanya menghitung arus orang pada area tertentu.
• Analitik khusus: pengenalan wajah atau pelat nomor digunakan apabila kebutuhan pengawasan memang memerlukan fungsi tersebut dan perangkat mendukungnya.

Jika Anda masih belum yakin apakah line crossing, intrusion detection, people counting, atau analitik lainnya yang paling sesuai untuk area yang diawasi, pahami terlebih dahulu cara memilih fitur CCTV AI sesuai kebutuhan. 

2. Atur Ulang Garis atau Zona Deteksi

Setting deteksi CCTV perlu membatasi area yang benar-benar penting untuk diawasi. Area deteksi CCTV yang terlalu luas dapat memasukkan banyak gerakan yang sebenarnya tidak berhubungan dengan kebutuhan keamanan.

Saat mengatur ulang zona, hindari memasukkan bagian berikut apabila memang tidak perlu dipantau:

• Jalan umum di luar properti.
• Pepohonan dan tanaman yang sering bergerak.
• Bendera atau spanduk.
• Pantulan pada kaca.
• Permukaan air.
• Area dengan perubahan bayangan yang besar.
• Area yang sering dilalui hewan.
• Jalur aktivitas normal pegawai.
• Bagian area yang tertutup objek lain.

Pada line crossing CCTV, letakkan garis virtual pada jalur yang memang harus dilewati target. Sementara pada intrusion detection CCTV, buat zona mengikuti batas area yang perlu diawasi tanpa memperluasnya ke bagian yang tidak relevan.

3. Tentukan Arah Gerakan yang Perlu Memicu Alarm

Line crossing CCTV dapat menghasilkan alarm tidak relevan jika semua arah pergerakan dianggap sama. Dalam setting CCTV AI, tentukan apakah alarm perlu aktif ketika objek masuk, keluar, atau bergerak ke kedua arah.

Contoh penerapannya antara lain:

• Gerbang masuk: mendeteksi kendaraan yang memasuki area.
• Jalur keluar: mendeteksi kendaraan yang meninggalkan area.
• Pintu darurat: mendeteksi orang yang melewati pintu ke arah luar.
• Jalur satu arah: mendeteksi kendaraan yang bergerak berlawanan dengan arah yang ditentukan.
• Batas perimeter: mendeteksi orang yang masuk ke area terlindungi.

Pastikan pula arah A-ke-B atau B-ke-A pada setting deteksi CCTV sesuai dengan orientasi gambar kamera. Dokumentasi Hikvision menjelaskan bahwa line crossing pada perangkat yang mendukung fitur tersebut dapat dikonfigurasi secara dua arah, A-ke-B, atau B-ke-A.

4. Sesuaikan Ukuran Target dan Sensitivitas

Ukuran target dan sensitivitas CCTV AI perlu diatur bersama karena keduanya memengaruhi objek seperti apa yang dapat memicu deteksi. Menaikkan sensitivitas saja bukan solusi untuk setiap objek yang terlewat.

Periksa beberapa parameter berikut sesuai fitur yang tersedia pada perangkat:

• Ukuran minimum target: Menentukan batas ukuran terkecil objek yang akan diperhitungkan oleh sistem.
• Ukuran maksimum target: Menentukan batas ukuran terbesar objek yang masih masuk dalam kriteria deteksi.
• Jarak target dari kamera: Perhatikan apakah manusia atau kendaraan masih terlihat cukup jelas pada jarak yang ingin dipantau.
• Jenis objek yang dipilih: Tentukan apakah sistem perlu mendeteksi manusia, kendaraan, atau kategori lain yang tersedia pada perangkat.
• Sensitivitas CCTV AI: Mengatur seberapa responsif sistem dalam memicu deteksi sesuai aturan yang digunakan.
• Durasi minimum objek berada di zona: Pada fitur yang mendukungnya, parameter ini menentukan berapa lama objek perlu berada di area sebelum dianggap sebagai kejadian.
• Threshold atau parameter tambahan: Beberapa model menyediakan pengaturan tambahan untuk menentukan batas atau kriteria sebuah objek maupun kejadian dianggap memenuhi aturan deteksi.

Jika ukuran minimum dibuat terlalu kecil, objek yang tidak relevan dapat ikut diperhitungkan. Sebaliknya, batas minimum yang terlalu besar dapat membuat target pada jarak tertentu tidak memenuhi kriteria. Sensitivitas CCTV AI yang terlalu tinggi juga dapat membuat alarm lebih mudah terpicu, sedangkan nilai yang terlalu rendah dapat membuat kejadian tertentu terlewat.

Panduan Hikvision menunjukkan bahwa beberapa konfigurasi analitik menyediakan filter ukuran maksimum dan minimum target serta klasifikasi manusia atau kendaraan. 

5. Periksa Jadwal Aktif dan Tindakan setelah Deteksi

Alarm palsu CCTV terkadang bukan berasal dari kesalahan pengenalan objek, melainkan karena fitur aktif pada waktu yang kurang tepat. Intrusion detection CCTV yang aktif selama jam kerja, misalnya, dapat terus mendeteksi pegawai yang memang beraktivitas di area tersebut.

Sesuaikan jadwal aktif berdasarkan:

• Jam operasional.
• Waktu area ditutup.
• Pergantian shift.
• Hari kerja dan hari libur.
• Jadwal kendaraan masuk.
• Waktu aktivitas rutin seperti pembersihan atau pemeliharaan.
• Kondisi khusus yang membutuhkan pemantauan tambahan.

Setelah itu, periksa tindakan yang dijalankan ketika deteksi terjadi, seperti:

• Merekam event.
• Mengirim notifikasi.
• Menyalakan alarm.
• Menyimpan gambar.
• Menampilkan kamera pada monitor.
• Mengirim informasi kepada petugas.
• Mengaktifkan perangkat lain jika sistem mendukung.

Pastikan alarm dikirim kepada pihak yang tepat dan dapat ditindaklanjuti sesuai tingkat kepentingannya. Tabel berikut dapat digunakan untuk merapikan aturan deteksi sebelum mengubah setting CCTV AI lainnya.

6. Perbaiki Posisi Kamera dan Kondisi Pencahayaan

Setting CCTV AI tidak dapat sepenuhnya mengatasi gambar yang kurang mendukung analitik. Karena itu, posisi kamera CCTV AI, ukuran target dalam gambar, serta kondisi pencahayaan perlu diperiksa sebelum sensitivitas terus diubah.

Evaluasi beberapa kondisi berikut:

• Kamera dipasang terlalu tinggi atau rendah.
• Sudut kamera terlalu menukik.
• Target terlihat terlalu kecil.
• Wajah atau kendaraan tertutup objek lain.
• Cahaya dari belakang terlalu kuat.
• Sorot lampu kendaraan mengganggu gambar.
• Area terlalu gelap.
• Bayangan berubah sepanjang hari.
• Kamera bergetar.
• Lensa kotor atau berembun.
• Layout area berubah setelah pemasangan.

Lakukan pemeriksaan pada kondisi pencahayaan yang memang terjadi di lokasi, termasuk siang dan malam. Posisi kamera CCTV AI yang terlihat memadai pada siang hari belum tentu menghasilkan detail target yang sama ketika kondisi cahaya berubah.

Jika posisi atau kemampuan kamera ternyata kurang sesuai, gunakan panduan memilih kamera CCTV sesuai kondisi area sebagai pertimbangan sebelum menentukan perangkat.

Pada model yang mendukung Smart Hybrid Light, Hikvision menyediakan pilihan pencahayaan seperti IR dan white light. Mode dan cara kerjanya bergantung pada model kamera sehingga pengaturannya tetap perlu disesuaikan dengan kondisi lokasi dan dokumentasi perangkat.

7. Uji Ulang Sistem Menggunakan Kejadian Nyata

Setelah setting CCTV AI diperbaiki, lakukan pengujian menggunakan kejadian yang menyerupai penggunaan sebenarnya. Jangan hanya memastikan fitur berstatus aktif pada menu konfigurasi.

Skenario pengujian dapat mencakup:

• Manusia memasuki zona.
• Kendaraan melewati line crossing CCTV.
• Objek bergerak dari arah sebaliknya.
• Target berada pada jarak terdekat dan terjauh.
• Beberapa objek bergerak bersamaan.
• Pengujian pada siang dan malam.
• Objek tidak relevan melewati area.
• Aktivitas normal pegawai.
• Alarm atau notifikasi diterima petugas.
• Rekaman event dapat dicari dan diputar kembali.

Jangan hanya melakukan pengujian positif. Lakukan juga pengujian negatif untuk memastikan aktivitas yang seharusnya diabaikan tidak menghasilkan alarm palsu CCTV.

Temukan Sumber Kesalahan dari Gejalanya

Gejala yang muncul dapat digunakan untuk menentukan bagian setting CCTV AI yang sebaiknya diperiksa terlebih dahulu. Cara ini membantu menghindari perubahan banyak parameter sekaligus tanpa mengetahui sumber masalahnya.

Tabel berikut merupakan panduan pemeriksaan awal, bukan diagnosis pasti. Satu gejala dapat memiliki lebih dari satu penyebab.

Periksa Kecocokan Kamera dan Recorder Jika Masalah Belum Selesai

Jika setting deteksi CCTV, posisi kamera, dan kondisi lokasi sudah diperiksa tetapi hasilnya masih tidak sesuai, evaluasi kemampuan kamera dan recorder. Fitur dengan nama yang mirip belum tentu memiliki parameter dan batas penggunaan yang sama pada setiap model.

Beberapa hal yang perlu diperiksa meliputi:

• Dukungan fitur pada model kamera.
• Dukungan analitik pada NVR atau DVR.
• Lokasi pemrosesan AI.
• Jumlah channel yang dapat menjalankan fitur.
• Versi firmware.
• Kompatibilitas kamera dan recorder.
• Resolusi dan frame rate ketika analitik aktif.
• Batas penggunaan beberapa fitur secara bersamaan.
• Kondisi jaringan.
• Kemampuan penyimpanan serta pencarian event.

Karena itu, hindari menyimpulkan bahwa semua fitur CCTV AI dengan nama serupa akan bekerja dengan cara yang sama pada setiap kamera dan recorder. Periksa spesifikasi dan dokumentasi perangkat yang benar-benar digunakan.

Anugrah Pratama menyediakan CCTV Hikvision dan kategori sistem keamanan CCTV serta menyediakan jasa pemasangan CCTV. Jika perangkat yang digunakan tidak mendukung kebutuhan analitik tertentu, evaluasi perangkat sebaiknya didasarkan pada kondisi area dan fungsi deteksi yang benar-benar dibutuhkan, bukan hanya jumlah fitur yang tersedia.

FAQ tentang Setting CCTV AI

Kesalahan deteksi dapat berasal dari pengaturan, kondisi lokasi, maupun kemampuan perangkat. Beberapa pertanyaan berikut dapat membantu menentukan tindakan awal ketika CCTV AI salah mendeteksi.

1. Apakah sensitivitas harus dinaikkan jika objek tidak terdeteksi?

Tidak selalu. Sebelum menaikkan sensitivitas CCTV AI, periksa ukuran target, area deteksi CCTV, posisi kamera, jenis target, dan pencahayaan karena salah satu faktor tersebut dapat menyebabkan objek tidak memenuhi aturan deteksi.

2. Mengapa CCTV AI sering mendeteksi daun atau bayangan?

Alarm palsu CCTV dapat muncul jika area deteksi terlalu luas atau pengaturan belum cukup menyaring target yang relevan. Periksa zona, klasifikasi objek, sensitivitas CCTV AI, dan kondisi gambar sebelum mengubah parameter lainnya.

3. Mengapa deteksi akurat pada siang hari tetapi menurun saat malam?

Kondisi pencahayaan malam dapat mengubah detail target yang terlihat pada gambar. Periksa mode malam, pencahayaan tambahan, posisi kamera CCTV AI, serta ukuran target dalam gambar.

4. Apakah perubahan layout memerlukan pengaturan ulang?

Ya, jika perubahan layout memengaruhi pandangan kamera, jalur pergerakan, atau area pengawasan. Area deteksi CCTV dan garis virtual sebaiknya diperiksa kembali setelah perubahan fisik lokasi.

5. Apakah semua alarm palsu CCTV dapat dihilangkan?

Tidak selalu. Namun, setting CCTV AI yang sesuai, penempatan zona yang tepat, klasifikasi target, posisi kamera, dan pengujian dapat membantu mengurangi alarm yang tidak relevan.

6. Kapan kamera CCTV AI perlu diganti?

Pertimbangkan penggantian setelah konfigurasi dan kondisi pemasangan diperiksa tetapi kemampuan perangkat memang tidak mendukung fitur atau kebutuhan deteksi yang diperlukan. Periksa pula kompatibilitas kamera dengan recorder sebelum mengganti perangkat.

Kesimpulan

CCTV AI yang sering salah mendeteksi tidak otomatis berarti kameranya rusak. Mulailah dengan memeriksa fitur, area deteksi CCTV, arah line crossing, ukuran target, sensitivitas CCTV AI, jadwal, posisi kamera, dan pencahayaan.

Setelah setting CCTV AI diperbaiki, lakukan pengujian positif dan negatif untuk melihat apakah kejadian penting terdeteksi dan aktivitas normal dapat diabaikan. Jika masalah tetap muncul setelah konfigurasi dan pemasangan diperiksa, barulah evaluasi kemampuan kamera dan recorder.

Perbaiki Deteksi CCTV AI agar Alarm Lebih Relevan

Jika CCTV AI masih menghasilkan alarm palsu atau melewatkan kejadian penting, Anugrah Pratama menjual CCTV Hikvision dan menyediakan jasa pemasangan CCTV profesional untuk kebutuhan perusahaan, instansi, institusi pendidikan, maupun penggunaan lainnya. 

Siapkan informasi lokasi, posisi kamera, perangkat yang digunakan, serta contoh kejadian yang bermasalah agar kebutuhan konfigurasi, penyesuaian pemasangan, atau perangkat dapat dievaluasi dengan lebih tepat.

Anugrahpratama.com
Jl. Karimun Jawa no.2 Surabaya, 60281
Jawa Timur – Indonesia
Telepon: 031-5928580
Whatsapp: 08113127777

Referensi:

Hikvision. (2022). Thermal & optical bi-spectrum PTZ network camera: User manual (Version 5.5.49). https://assets.hikvision.com/prd/public/all/doc/m000034219/UD29637B-A_Thermal-Bi-spectrum-PTZ-Network-Camera_User-Manual_5.5.49_20221129.pdf