Stasiun kereta api menjadi salah satu tempat tersibuk, mengantarkan penumpang ke berbagai tujuan. Dengan jadwal yang padat, para staf dan petugas harus siap dengan segala perubahan arus lalu lintas yang dapat mempengaruhi keamanan dan keselamatan penumpang.
Untuk itu, setiap stasiun haruslah dilengkapi dengan perangkat keamanan yang mampu deteksi anomali secara akurat. Lantas seperti apa sih anomali yang dimaksud dalam keamanan di stasiun kereta api? Langsung baca sampai tuntas untuk wawasan lengkapnya di bawah ini.
Baca juga: Bagaimana Analisis Video Dapat Mengoptimalkan Keamanan Museum?
Apa Itu Deteksi Anomali?
Umumnya anomali digunakan untuk merujuk pada perilaku menyimpang atau tidak biasa dari pola perilaku yang semestinya. Penyimpangan ini bisa berasal dari peristiwa eksternal seperti perubahan lingkungan sekitar atau peristiwa internal yang dapat diklasifikasikan ke dalam kategori disengaja atau tidak.
Contohnya, kita asumsikan saja pada suatu ruas jalan yang mencatat lalu lintas tertentu pada pukul 18.00 setiap hari Rabu. Jika ada pekerjaan konstruksi yang berlangsung di jalan tersebut pada hari yang sama, lalu lintas akan melambat secara signifikan dan menyebabkan keterlambatan waktu tempuh. Dalam hal ini, pekerjaan konstruksi tersebut merupakan anomalinya.
Deteksi anomali mengacu pada identifikasi, yang sangat penting sebagai tindakan pencegahan maupun mendeteksi ketidaksesuaian dalam fungsi normal suatu sistem. Penggunaan analitik video memungkinkan perencanaan dan arsitek untuk membangun sistem deteksi dan penyelesaian yang meningkatkan aksesibilitas dalam keamanan jangka pendek maupun panjang.
Baca juga: Pengendalian Massa dan Keamanan Ruang Publik Dengan Kamera AI
Arti Deteksi Anomali Dalam Keamanan Stasiun Kereta Api
Sebagai salah satu tempat yang paling sibuk, masing-masing stasiun beroperasi berdasarkan sistem proses yang saling terhubung. Di dalam proses terdapat jadwal kereta dirancang dengan cermat, tingkat lalu lintas pejalan kaki yang tinggi, dan struktur optimasi yang konstan untuk memastikan kelancaran operasional.
Tak perlu dikatakan lagi, anomali pada salah satu sistem baik individu maupun kolektif, akan menimbulkan kekhawatiran dan memicu kemacetan.
Di sisi lain, operator kereta api dilatih untuk waspada terhadap perubahan yang mungkin mengganggu sistem yang tengah seimbang, dan penggunaan teknologi pintar seperti Xenus dapat menyederhanakan pekerjaan mereka.
Deteksi anomali stasiun kereta api dapat berupa apa pun mulai dari kepadatan penumpang, hingga eskalator atau lift yang rusak. Namun, cara mengkalibrasi anomali dilakukan melalui pengumpulan dan analisis data real-time.
Menambahkan Deteksi Anomali Dalam Keamanan dan Pemantauan
Menambahkan deteksi anomali ke dalam pengawasan video menawarkan berbagai aplikasi di bidang keamanan dan pemantauan. Dengan memanfaatkan teknik pembelajaran mendalam dan pemrosesan video yang tangguh, sistem pengawasan video cerdas Anda dapat secara efektif mengidentifikasi dan memperingatkan operator tentang potensi ancaman keamanan secara real-time.
Beberapa aplikasi utama meliputi:
- Deteksi intrusi untuk mengamankan area dan perimeter sensitif
- Pemantauan otomatis perilaku kerumunan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan
- Peringatan real-time untuk kecelakaan, keadaan darurat, atau bahaya keselamatan
Integrasi model deteksi anomali canggih yang dilatih berdasarkan data real-time akan membekali perangkat Anda untuk mengidentifikasi kejadian tidak biasa secara akurat sekaligus meminimalkan alarm palsu.
Seperti yang ditawarkan AI Box Xenus ini. Produk canggih dari Camarjaya tersebut memungkinkan personel keamanan untuk merespon secara proaktif, sehingga meningkatkan keselamatan dan efisiensi operasional Anda secara keseluruhan.
Dan ini sangat berguna jika diterapkan di stasiun kereta api. Perilaku kerumunan atau kepadatan penumpang terutama di Indonesia yang cukup sulit diatur, membantu Anda dalam mendeteksi anomali secara real-time dan akurat. Data yang dihasilkan dapat digunakan untuk mengambil keputusan pihak pengelola stasiun dalam mengurangi kepadatan tersebut.
Efisiensi yang ditingkatkan dalam pengelolaan manajemen stasiun dapat menambah pengalaman penumpang dan mengurangi antrean yang panjang. Di stasiun, antrean panjang dapat memicu potensi ancaman keamanan dan keselamatan, seperti pencurian, perkelahian, hingga pengrusakan.
Baca juga: Manfaat Teknologi AI Untuk Security Monitoring yang Harus Anda Tahu
Bagaimana Xenus Dapat Membantu Dalam Mendeteksi Anomali?
Xenus yang merupakan brand dari Camarjaya menyediakan berbagai perangkat canggih untuk dapat meningkatkan sistem keamanan dan manajemen stasiun kereta api. Perangkat berbasis AI kami dapat melakukan pengumpulan dan analisis data 24/7, yang sangat berguna dalam pengambilan keputusan.
Dalam menangani deteksi anomali, AI Box mampu melakukan proses penilaian data yang berkelanjutan untuk menunjukkan anomali yang terjadi secara numerik dan grafik. Representasi datanya sederhana dan mudah digunakan, serta dapat membantu Anda dalam mengidentifikasi dan mendeteksi anomali dengan cepat.
Deteksi anomali terbukti sangat berguna selama liburan dan festival, ketika perilaku penumpang di stasiun kereta api menunjukkan penyimpangan dari biasanya. Hasilnya, penempatan staf dapat diatur lebih terencana, untuk memastikan kelancaran operasional.
Logika yang sama juga diterapkan pada konservasi sumber daya seperti pemanas, penerangan, penambahan atau pengurangan jumlah kereta yang diarahkan untuk rute tertentu, pemeliharaan, dan keamanan.
Selain mendeteksi anomali di stasiun kereta api, Xenus AI Box juga dapat diterapkan untuk meningkatkan keamanan dan pengelolaan manajemen yang efisien di maskapai, dan industri ritel.
Dengan AI Box, sistem kamera Anda menjadi bagian dari intelijen bisnis Anda. Baik untuk meningkatkan efisiensi, kepuasan pelanggan, maupun keamanan. AI Box akan memberikan wawasan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan yang tepat.
Masih bingung? Yuk, konsultasikan segera dengan tim ahli Camarjaya tentang apa yang bisa dilakukan AI Box untuk mendukung keamanan dan keselamatan di lokasi bisnis Anda sekarang juga.
Sumber:
https://www.isarsoft.com/article/anomaly-detection-in-train-stations-using-video-analytics
https://www.forasoft.com/blog/article/video-surveillance-anomaly-detection-techniques