Monitoraggio infrastrutturale con tecniche geomatiche: il contributo dei sistemi UAV per l'ispezione delle fessure

Una ricerca italiana alla Future Technologies Conference 2024

La Future Technologies Conference (FTC) rappresenta uno degli eventi interdisciplinari più attesi nel panorama accademico internazionale, riunendo ricercatori, accademici e tecnologi da oltre 50 paesi per discutere le più recenti innovazioni nei campi dell'Intelligenza Artificiale, Robotica, Data Science, Computing e Ambient Intelligence. FTC fornisce una piattaforma per la condivisione di conoscenze, la costruzione di reti di collaborazione e l'ispirazione di nuovi sviluppi tecnologici, contribuendo significativamente al progresso della ricerca scientifica e industriale.

Nel contesto della Future Technologies Conference 2024 di Londra, il laboratorio di Geomatica del DICEAA (Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile-Architettura e Ambientale) dell'Università degli Studi dell'Aquila ha presentato uno studio sul monitoraggio infrastrutturale, con un focus specifico sul degrado delle infrastrutture, in particolare sulle fessurazioni. La ricerca si inserisce nel filone del Computer Vision e Image Processing, con l'obiettivo di sviluppare metodologie innovative per l'ispezione e monitoraggio di quadri fessurativi nelle infrastrutture.

Fotogrammetria UAV per il monitoraggio strutturale: metodologia e risultati discussi

La tematica presentata riguarda l'integrità strutturale delle infrastrutture, la quale è minacciata da fenomeni di degrado quali ad esempio fenomeni di fessurazione, che richiedono sistemi di monitoraggio efficienti e tempestivi. Le tecniche geomatiche, in particolare la fotogrammetria da UAV (Unmanned Aerial Vehicle), offrono prospettive per l'ispezione di quadri fessurativi, consentendo un'analisi dettagliata e panoramica delle superfici.

Lo studio presentato alla FTC 2024 ha sviluppato un metodo rapido e replicabile di ispezione, inizialmente applicato al calcestruzzo armato, con l'obiettivo di ottimizzare il processo di indagine e favorire approcci automatici o semi-automatici. L'analisi si è basata su ricostruzioni fotogrammetriche dei campioni esaminati, estrazione di ortofoto e applicazione di filtri per il miglioramento dei bordi. Per l'estrazione automatica dei quadri fessurativi è stata utilizzata la classificazione Object-Based Image Analysis (OBIA).

Tra le tecniche adottate, particolare attenzione è stata data ai filtri Enhanced Frost e Median, che hanno migliorato la rilevazione delle fessure, sebbene siano necessarie ulteriori ottimizzazioni e test per consolidare i risultati ottenuti.

L'approccio proposto ha il potenziale per costituire un sistema di monitoraggio infrastrutturale efficace, rapido e facilmente replicabile, fornendo un contributo essenziale alla sicurezza e alla sostenibilità delle strutture. Grazie alla sua capacità di identificare in modo accurato e tempestivo le criticità strutturali, tale metodologia potrebbe essere integrata nei protocolli di manutenzione preventiva, migliorando la gestione e la longevità delle infrastrutture.

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