Prototype Fast Tracking of Detection Offenders Smoking Zone Berbasis Internet of Things

Pelanggaran yang dilakukan oleh perokok dalam zona bebas merokok saat ini sudah tidak lagi terhitung jumlahnya, hal ini sangat mempengaruhi bagi kesehatan manusia yang merokok maupun yang bukan perokok dalam kawasan tersebut. Berawal dari tidak adanya bukti perokok sebagai alasan utama sehingga dirancanglah suatu sistem keamanan untuk mengurangi jumlah pelanggaran oleh perokok dalam area bebas rokok. Prototipe yang dirancang bertujuan mendeteksi dan memberikan peringatan kepada perokok bahwa ruangan tersebut area bebas rokok dan jika terjadi pelanggaran maka perokok akan dikenakan sangsi. Perancangan prototipe terdiri dari sensor asap MQ-2, kamera dan Raspberry pi sebagai mikrokontroler. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python. Prototipe beroperasi ketika asap rokok terdeteksi oleh sensor kemudian kamera akan merekam pelanggar secara real time dan hasil foto tersebut akan dikirimkan otomatis melalui email (Internet of Things), notifikasi pun akan melakukan fungsinya yaitu alarm peringatan akan aktif yang mana akan ada pemberitahuan bahwa area tersebut bebas rokok. Hasil dari rancangan sistem ini tidak hanya mendeteksi dan memberikan notifikasi saja, namun alat ini juga telah mampu memberikan peringatan dan bukti foto pelanggaran dalam area tersebut berkonsepkan Internet of Things

Monitoring smoking behaviour using a wearable acoustic sensor

Smoking is a cause of multiple health problems resulting in diseases which can also be fatal. It is well known that smoking has long-term impact on the health of an individual as well. While a number of studies have looked at the impact of smoking on health and its economic impacts, most of these rely on input from smokers in the form of questionnaires and surveys. Long-term monitoring of smoking habits and behaviour is thus not possible because of the lack of means to do so. This paper proposes the use of a wearable device to monitor breathing signals of subjects. It is shown that the acoustic properties of a smoking breath are different from a non-smoking breath. To encapsulate these differences, sever al features from a breath segment are extracted and used with a simple classifier to automatically identify smoking breaths. The proposed algorithm detected smoking and non-smoking breaths with average accuracy of 66% and 99% respectively