VisionPulse: Dasbor Analisis Lalu Lintas Cerdas

Aplikasi ini merupakan sistem deteksi dan analisis lalu lintas real-time yang menggunakan Computer Vision (YOLOv8) untuk menghitung volume kendaraan, klasifikasi, dan analisis Satuan Kendaraan Roda Empat (SKR).

Arsitektur Sistem

Sistem ini terdiri dari dua komponen utama:

1. Frontend (Next.js): Antarmuka pengguna untuk visualisasi data, kontrol sistem, dan manajemen riwayat video.
2. Backend (Python Flask): Mesin pemrosesan video yang menggunakan YOLOv8 untuk deteksi objek dan tracking secara real-time.

Mode Operasional

Untuk fleksibilitas riset, aplikasi mendukung dua mode:

• Mode LIVE: Menghubungkan frontend ke server Flask AI untuk pemrosesan video real-time dari kamera atau YouTube.
• Mode SIMULATION: Mode riset mandiri yang menggunakan algoritma simulasi data untuk menghasilkan tren lalu lintas tanpa memerlukan server AI aktif. Berguna untuk demonstrasi UI dan riset strategis.

Deployment ke Render (Satu-Klik)

Proyek ini sudah dilengkapi dengan file render.yaml (Blueprint) untuk memudahkan deployment otomatis ke Render.

1. Push kode Anda ke GitHub.
2. Buka Render Dashboard.
3. Pilih New > Blueprint.
4. Hubungkan repositori GitHub Anda.
5. Render akan otomatis mendeteksi konfigurasi untuk:
   • Backend: Python API dengan pemrosesan YOLO.
   • Frontend: Aplikasi Next.js yang terhubung ke backend tersebut.
6. Pastikan untuk mengisi variabel lingkungan yang diperlukan (lihat .env.example).

Menjalankan Proyek Secara Lokal

1. Persiapan Backend (Python)

cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python app.py

Backend akan berjalan di http://localhost:5000.

2. Persiapan Frontend (Next.js)

# Di root direktori
npm install
cp .env.example .env
# Edit .env dan pastikan NEXT_PUBLIC_BACKEND_URL=http://localhost:5000
npm run dev

Frontend akan berjalan di http://localhost:9002.

---

Dokumentasi ini memberikan panduan lengkap untuk memahami, menjalankan, dan mengembangkan aplikasi VisionPulse lebih lanjut.