Odhad vzdálenosti objektů od zařízení

Abstract

Táto práca sa zaoberá odhadom vzdialenosti objektov pomocou mobilných telefónov s operačným systémom Android. Cieľom bolo vyvinúť aplikáciu implementujúcu rôzne metódy odhadu vzdialenosti a porovnať ich výkonnosť. Implementované boli štyri metódy: stereo videnie, odhad pomocou zaostrenia, monokulárny odhad vzdálenosti pomocou umelej inteligencie s použitím Metric3D v2 modelu a odhad vzdialenosti pomocou ARCore. Experimenty boli vykonané na rôznych vzdialenostiach od 0,1 m až po 10 m. Výsledky ukázali, že ARCore je konzistentne najpresnejšou a metódou vo väčšine testovaných vzdialenostiach. Odhad pomocou zaostrenia mal dobré výsledky na veľmi krátke vzdialenosti. Metóda využívajúca umelú inteligenciu ukázala konzistentné výsledky, avšak mala tendenciu nadhodnocovať vzdialenosti. Stereo videnie vykazovalo variabilitu a nekonzistentnosť, pričom sa ukázalo ako praktické len na krátke vzdialenosti. Táto práca prináša praktické porovnanie týchto metód na mobilných zariadeniach a poskytuje poznatky využiteľné pri vývoji aplikácií.

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.