Model Deteksi APD (PPE) untuk Platform K3L

Deskripsi Model

Model ini dikembangkan untuk mendeteksi Alat Pelindung Diri (APD) pada pekerja konstruksi di Indonesia, meliputi:

Helm keselamatan (safety helmet)
Rompi keselamatan (safety vest)
Kacamata pelindung (safety glasses)
Sarung tangan (gloves)
Sepatu safety (safety boots)
Harness untuk kerja di ketinggian

Tujuan Penggunaan

Model ini dirancang untuk meningkatkan keselamatan kerja di proyek konstruksi melalui:

Monitoring otomatis kepatuhan penggunaan APD
Identifikasi area dengan tingkat kepatuhan rendah
Pembuatan laporan keselamatan objektif berbasis data
Pencegahan kecelakaan kerja melalui deteksi dini ketidakpatuhan

Batasan

Performa optimal pada kondisi cahaya baik (siang hari atau pencahayaan memadai)
Akurasi dapat menurun pada kondisi cuaca buruk (hujan, kabut)
Jarak optimal deteksi: 1-15 meter
Saat ini belum dioptimalkan untuk deteksi di kerumunan sangat padat

Data Pelatihan

Model dilatih menggunakan kombinasi:

Dataset lokasi konstruksi di Indonesia
Variasi berbagai jenis dan merek APD umum di Indonesia
Berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar

Tipe Model

Object detection model berbasis YOLOv5, dioptimalkan untuk inferensi cepat pada perangkat mobile.

Metrik Performa

mAP50: 0.85
Precision: 0.82
Recall: 0.87
Inferensi: ~200ms pada GPU standar

Cara Penggunaan

from transformers import pipeline

# Load model
detector = pipeline("object-detection", model="Unlimitedlevel19/k3l-ppe-detection")

# Lakukan deteksi pada gambar
image_path = "path/to/image.jpg"
result = detector(image_path)

# Tampilkan hasil
for detection in result:
    print(f"Detected: {detection['label']} with confidence {detection['score']:.2f}")
    print(f"Bounding box: {detection['box']}")

Pengembangan Lanjutan

Model ini akan terus dikembangkan dengan:

Penambahan dataset dari berbagai proyek konstruksi di Indonesia
Fine-tuning untuk kondisi pencahayaan rendah
Optimasi untuk perangkat edge dengan komputasi terbatas
Dukungan untuk deteksi APD tambahan sesuai regulasi terbaru

Sitasi

@misc{k3l-ppe-detection, author = {Unlimitedlevel19}, title = {Model Deteksi APD untuk Keselamatan Konstruksi di Indonesia}, year = {2023}, publisher = {Hugging Face}, howpublished = {\url{https://huggingface.co/Unlimitedlevel19/k3l-ppe-detection}} }