Přístupnostní navigace
E-application
Search Search Close
Bachelor's Thesis
Author of thesis: Bc. Jakub Kontrík
Acad. year: 2024/2025
Supervisor: Ing. Richard Klem
Reviewer: Ing. Bořek Reich
This thesis addresses the problem of estimating the distance to objects using Android mobile phones. The goal is to develop an application implementing various distance estimation methods and to compare their performance. This work implements four methods: stereo vision, focus-based estimation, AI-based monocular depth estimation using the Metric3D v2 model, and ARCore's depth sensing. Experiments were performed at different distances from 0.1 m to 10 m. Results show ARCore to be the most consistently accurate and robust method across most tested ranges. Focus estimation excels at very short distances. The AI-based method demonstrates consistent but less precise performance and tends to overestimate. Stereo vision shows variability and inconsistency, proving practical only at short distances. This work provides a practical comparison of these techniques on mobile devices, offering insights for developers.
distance estimation, smartphones, Android, focus estimation, ARCore, OpenCV, stereo vision, Metric3D v2, Camera2 API, depth estimation, mobile technologies, computer vision
Date of defence
17.06.2025
Result of the defence
Defended (thesis was successfully defended)
Grading
B
Process of defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.
Topics for thesis defence
Language of thesis
English
Faculty
Fakulta informačních technologií
Department
Department of Computer Graphics and Multimedia
Study programme
Information Technology (BIT)
Composition of Committee
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Goldmann, Ph.D. (člen) Ing. Martin Žádník, Ph.D. (člen)
Supervisor’s reportIng. Richard Klem
Zadání vyžaduje rozsáhlé studium zdrojů jak z teoretického hlediska, tak ze strany pochopení složitých aspektů dané problematiky. Mimo jiné bylo potřeba nastudovat několik přístupů k řešení odhadu vzdálenosti zařízení od objektu – strojové učení, optické metody, senzory mobilních zařízení apod. V neposlední řadě bylo potřeba vytvořit rigorózní experimentální rámec pro ověření implementovaných metod.
Student nastudoval potřebné zdroje a vyhotovil jednoduchou mobilní aplikaci. Jádrem řešení mělo být experimentální ověření přesnosti a limitů jednotlivých metod. Experimenty byli provedeny pouze v omezené míře. Nicméně zadání považuji za splněné.
Zadání práce hodnotím jako mírně obtížnější. Zadání vyžaduje rozsáhlé studium zdrojů jak z teoretického hlediska, tak ze strany pochopení aspektů problematiky strojového učení a vidění, senzorů mobilních zařízení apod.
Zadání považuji za splněné.
Student předvedl samostatnou a kvalitní práci s literaturou. Student zdroje sám aktivně vyhledával a pracoval s relevantními zdroji. Nalezené zdroje konzultoval.
Student preferoval spíše samostatnou práci. Dohodnuté termíny byly dodrženy sporadicky, standardem bylo jejich prodlužování. Komunikace komplikací nebyla optimální, ale dílčí výsledky byly eventuálně dodány a prezentovány.Student chodil na konzultace dostatečně připraven.
Vyhotovení práce probíhalo téměř až do samotného konce doby pro vypracování. Prostor pro větší změny byl omezený. Podařilo se ale zapracovat několik připomínek.
Práce nebyla nikde prezentovaná.
Grade proposed by supervisor: B
Reviewer’s reportIng. Bořek Reich
Předkládaná práce zdařile implementuje mobilní aplikaci pro srovnání různých metod pro odhad vzdálenosti. Technická zpráva však vykazuje slabiny – především v práci se zdroji a v drobných problémech popisu evaluace navržených metod.
Evaluation level: obtížnější zadání
Zadání hodnotím jako mírně náročnější, vyžaduje znalost z oblasti počítačového vidění, hlubokého učení a vývoje mobilních aplikací.
Technická zpráva je pochopitelná a logicky strukturovaná s výhradami. Pochopitelnosti práce by pomohl větší počet obrázků, především v 5. kapitole, která se zabývá evaluací metod. Zde bych také ocenil důkladnější popsání provedených experimentů. Podkapitola 5.2 je nesprávně zařazena a její rozsah by mě být, dle mého názoru, větší a měl by diskutovat různé metriky vhodné pro evaluaci metod.
Technická zpráva je psána spisovnou angličtinou. Typograficky je práce v pořádku.
Programové řešení hodnotím kladně. Chybí mi soubor README pro usnadnění orientace ve zdrojových kódech.
Výsledky práce považuji za potenciálně využitelné. Jak i autor práce konstatuje v závěru práce, bylo by třeba více experimentů s různými zařízeními a potenciálně i další experimenty v různých podmínkách.
Evaluation level: zadání splněno
Práci hodnotím jako splněnou.
Evaluation level: splňuje pouze minimální požadavky
Práce splňuje požadovaný rozsah.
Seznam literatury obsahuje různorodé zdroje. Student často nedodržuje citační zvyklosti a v několika případech cituje práce z předtiskových serverů místo oficiálních publikací. Dále pak cituje některé knihovny a frameworky pomocí webových stránek místo autory vydanými publikacemi. V některých pasážích textu dále opomíjí odkazy na relevantní zdroje (především v 3. kapitole).
Grade proposed by reviewer: B
Responsibility: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová