STREJČEK, J. Detekce pádu pomocí chytrého telefonu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.

Posudky

Posudek vedoucího

Němcová, Andrea

Práce Jakuba Strejčka se věnuje detekci pádu pomocí chytrého telefonu. V teoretické části je popsán pád a jeho typy, dostupné aplikace pro chytré telefony detekující pád a hardware vhodný pro detekci a signalizaci pádu. Velká část práce je věnována praktické části. Pomocí akcelerometru chytrého telefonu student nasnímal 58 signálů, které následně využíval pro tvorbu algoritmu detekce pádu. K tomuto účelu extrahoval několik příznaků, které následně v rámci poměrně složitého algoritmu prahoval a vhodně zkombinoval. Díky nově vytvořenému skórovacímu systému dokáže navíc algoritmus rozpoznat pád člověka od pádu samotného telefonu. Algoritmus dosahuje vysoké přesnosti 98 %. Dále student v rámci práce vytvořil v MIT App Inventoru aplikaci pro chytré telefony s operačním systémem Android. Implementace původního algoritmu v MIT App Inventoru nebyla možná kvůli limitům tohoto prostředí, proto byl původní algoritmus zjednodušen. Aplikace byla testována na 76 záznamech a její přesnost je dle očekávání nižší než u plnohodnotného algoritmu. Nicméně aplikace je funkční. Vyvinutá aplikace je paralelně s dalšími 3 aplikacemi dostupnými z Google Play testována při simulaci pádu člověka, telefonu a běžném pohybu a dosahuje nejlepších výsledků. Student v práci velmi podrobně diskutuje výhody, nevýhody a možnosti optimalizace aplikace. Práce je logicky členěna. Od úvodu po závěr má 41 stran a obsahuje 21 literárních zdrojů. Z formálního hlediska je práce na dobré úrovni. Malé množství překlepů a horší kvalita některých obrázků nesnižují dobrý dojem z práce. Student na své bakalářské práci aktivně pracoval během celého roku a chodil pravidelně konzultovat. Zadání bakalářské práce bylo splněno.

Navrhovaná známka
A
Body
95

Posudek oponenta

Smital, Lukáš

Předložená bakalářská práce se věnuje tématu detekce pádu pomocí akcelerometrických a gyroskopických dat pořizovaných pomocí mobilního telefonu. Za tímto účelem student pořídil celkem 58 záznamů se skutečným i simulovaným pádem včetně pádu pouze telefonu, který se za pád nepovažuje. Algoritmus detekce pádu je založen na extrakci příznaků jak z akcelerometru, tak z gyroskopu a následné klasifikaci pomocí rozhodovacích pravidel. Tento algoritmus je navržen a testován v programovém prostředí Matlab a jeho přesnost dosahuje výborných 98%. Velice oceňuji implementaci navrženého algoritmu v MIT App Inventoru. I když je algoritmus implementován pouze ve zjednodušené formě a nedosahuje takové přesnosti, je funkční, pracuje real-time a obsahuje celou řadu dalších funkcí. Vytvořená aplikace je porovnána spolu s dalšími třemi podobně zaměřenými aplikacemi staženými z Google Play a dosahuje z nich nejlepších výsledků. Dosažené výsledky jsou přehledně shrnuty a komentovány. Diskuse obsahuje komentář k limitacím navrhované aplikace spolu s případným budoucím řešením. K praktické části práce bych vytkl místy složitý a nepřehledný popis navrhovaného algoritmu, který se měnil v závislosti na aktuálních poznatcích a ve kterém se často odkazovalo na jiná místa v textu. Popis skórování pádu mi připadá také velice neprůhledné. Formální stránka práce je v pořádku. Zadání je splněno v celém rozsahu a celkově hodnotím práci jako velice zdařilou.

Navrhovaná známka
A
Body
97

Otázky

eVSKP id 118296