Monitoring APD + Upload ImgBB + Kirim ke Backend

Ringkasan

Project ini melakukan monitoring APD (helm, masker, vest) dari kamera real-time menggunakan YOLO, lalu:

1. Mendeteksi pelanggaran per pekerja (berbasis tracking ID).
2. Mengambil frame bukti pelanggaran.
3. Upload bukti ke ImgBB.
4. Mengirim data pelanggaran + URL gambar ke backend.

File utama runtime ada di mainWithLinkImgb.py.

Alur Data End-to-End

1. Kamera dibuka dan dibaca frame-nya.
2. Model YOLO melakukan deteksi + tracking (ByteTrack).
3. Sistem menentukan APD apa saja yang dipakai tiap person.
4. Jika terdeteksi pelanggaran, frame disimpan sementara lalu di-upload ke ImgBB.
5. Setelah dapat URL gambar dari ImgBB, sistem POST JSON ke endpoint backend.
6. Backend menerima payload, lalu bisa disimpan ke DB, diteruskan ke dashboard, notifikasi, dll.

Skema singkat:

Kamera -> YOLO/Tracking -> Rule Pelanggaran -> Upload ImgBB -> POST ke Backend -> DB/Dashboard

Fitur Utama

• Auto map class dari model names, dengan fallback ID.
• Tracking person per ID (persist antar frame).
• Rule pelanggaran:
  • not_wearing_any_apd
  • not_wearing_helmet
  • not_wearing_vest
  • not_wearing_mask
  • attempt_remove_helmet
  • attempt_remove_vest
  • attempt_remove_mask
• Anti spam notifikasi:
  • Interval waktu
  • Filter jarak spasial
• Overlay tampilan deteksi + mode split view riwayat pelanggaran.

Payload ke Backend

Script mengirim payload JSON berikut:

{
  "camera_id": "Area Proyek A",
  "label": "not_wearing_any_apd",
  "image_path": "https://i.ibb.co/...jpg",
  "id_pekerja": "1"
}

Keterangan field:

• camera_id: lokasi kamera/sumber kejadian.
• label: jenis pelanggaran.
• image_path: URL hasil upload ImgBB.
• id_pekerja: tracking ID pekerja (string).

Konfigurasi Penting di Script

Di mainWithLinkImgb.py:

• IMGBB_API_KEY: dibaca otomatis dari environment variable atau file .env.
• SITE_LOCATION, SITE_LAT, SITE_LON, TIMEZONE_NAME: metadata lokasi.
• URL_BACKEND: endpoint backend tujuan.
• Threshold deteksi:
  • CONF_THRESHOLD
  • PERSON_CONF_THRESHOLD
  • APD_CONF_THRESHOLD
• Rule timing/anti spam:
  • MISSING_FRAMES_THRESHOLD
  • NEVER_WEAR_FRAMES
  • TELEGRAM_RENOTIFY_INTERVAL_SEC
  • ALERT_SPATIAL_DISTANCE_PX

Requirement

• Python 3.10+ (disarankan)
• Webcam
• Model file best.pt
• Internet (untuk upload ImgBB)

Python package:

• ultralytics
• opencv-python
• requests
• numpy

Setup dan Run

1. Buka terminal di folder project.
2. Buat virtual env.
3. Aktifkan virtual env.
4. Install dependency.
5. Buat file .env dari .env.example, lalu isi API key sekali saja.
6. Jalankan script.

Contoh PowerShell (Windows):

cd "C:\Users\ASUS\Downloads\Testing APD"
py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install ultralytics opencv-python requests numpy
python mainWithLinkImgb.py

Isi file .env (sekali saja):

IMGBB_API_KEY=your_key_here

Alternatif (kalau tetap mau pakai environment variable):

$env:IMGBB_API_KEY="your_key_here"

Set permanen (opsional):

setx IMGBB_API_KEY "your_key_here"

Setelah setx, tutup lalu buka ulang terminal.

Kontrol saat runtime:

• p: pause/resume
• s: split view ON/OFF
• q: quit

Cara Nyambung ke Backend

1) Backend di laptop yang sama

Pakai:

• URL_BACKEND = "http://localhost:8000/report-violation"

Syarat:

• Service backend harus aktif.
• Service listen di port 8000.
• Route POST /report-violation tersedia.

2) Backend di laptop berbeda, satu WiFi/LAN

Pakai IP laptop backend, misalnya:

• URL_BACKEND = "http://192.168.1.10:8000/report-violation"

Syarat di laptop backend:

• Server bind ke 0.0.0.0, bukan 127.0.0.1.
• Firewall mengizinkan inbound port 8000.

3) Backend beda WiFi/jaringan internet

localhost dan IP lokal tidak bisa langsung dipakai. Pilih salah satu:

• Deploy backend ke server publik.
• Gunakan tunnel (ngrok/Cloudflare Tunnel).
• Gunakan VPN mesh (Tailscale/ZeroTier), lalu pakai IP VPN.

Cek Konektivitas

Dari laptop pengirim:

Test-NetConnection -ComputerName localhost -Port 8000

Atau jika backend beda laptop:

Test-NetConnection -ComputerName 192.168.1.10 -Port 8000

Jika TcpTestSucceeded : False, berarti endpoint belum bisa diakses dari jaringan saat ini.

Contoh Backend Minimal (FastAPI)

Gunakan ini jika ingin validasi integrasi cepat:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class ViolationPayload(BaseModel):
    camera_id: str
    label: str
    image_path: str
    id_pekerja: str

@app.post("/report-violation")
def report_violation(payload: ViolationPayload):
    print("Incoming:", payload.model_dump())
    return {"status": "ok", "message": "data diterima"}

Jalankan:

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Troubleshooting

Error koneksi backend ditolak (WinError 10061)

Penyebab umum:

• Backend belum jalan.
• Port backend bukan 8000.
• Server hanya bind ke localhost padahal diakses dari laptop lain.
• Firewall blok port.

Warning kamera OpenCV

Sudah ditangani dengan backend kamera DirectShow di Windows. Jika masih muncul:

• Tutup aplikasi lain yang pakai webcam.
• Coba ganti urutan index kamera.

Upload ImgBB gagal

• API key invalid/expired.
• Koneksi internet bermasalah.
• Rate limit ImgBB.

Catatan Keamanan

• Jangan commit API key ke repo publik.
• File .env sudah di-ignore oleh git, jadi aman untuk key lokal.
• Script menerima IMGBB_API_KEY dari .env atau environment variable.

Contoh .env lokal:

IMGBB_API_KEY=your_key_here

Contoh set sementara:

$env:IMGBB_API_KEY="your_key_here"

Contoh set permanen:

setx IMGBB_API_KEY "your_key_here"

Checklist Integrasi

• best.pt tersedia.
• Kamera terbaca.
• ImgBB upload sukses.
• Backend aktif dan bisa diakses.
• Endpoint POST /report-violation cocok dengan payload.
• Backend merespons status 200 untuk request valid.