> FocusUnimore > numero 52 – novembre 2024
REVISION project: infrastructure monitoring with innovative technologies
Ensuring adequate maintenance of infrastructures is crucial to ensure their efficiency, with significant repercussions on quality of life and sustainable development. The most promising structural monitoring technologies concern the direct or indirect measurement of structural displacements as they are intimately related to possible damage and degradation of the structure. The REVISION project – ‘ Multi-input multi-output radar AND VISION computer systems for the mONitoring of infrastructure displacements’, co-ordinated by Prof. Loris Vincenzi of the ‘Enzo Ferrari’ Department of Engineering, intends to explore new technologies aimed at improving the efficiency and reducing the costs of monitoring systems for assessing the health of infrastructures. In particular, the project, which won a call for bids that granted it a grant of around EUR 100,000, envisages the use of a multi-input multi-output (MIMO) ground radar and approaches based on the processing of video images for the direct assessment of displacements, framed in the context of the digital transaction of civil engineering. The project is located within the NRRP project ‘RETURN’, specifically in Spoke 6 TS2 ‘Multi-hazard Resilience of Critical Infrastructure’.
La digitalizzazione nel settore edilizio svolge un ruolo cruciale nello sviluppo del Paese, poiché rappresenta una necessità trainante per la modernizzazione dei processi aziendali e tecnologici in un settore tradizionalmente poco incline all’innovazione. Questo aspetto diventa ancora più rilevante alla luce dell’aumento previsto del trasporto di persone e merci nel prossimo futuro, come evidenziato nel rapporto dell’ONU sulla resilienza delle infrastrutture, che rende essenziale focalizzarsi sulla manutenzione e l’efficienza delle reti infrastrutturali, stradali e ferroviarie.
Nel settore del trasporto su gomma, è ampiamente riconosciuto l’impatto dell’aumento del traffico veicolare, che influisce negativamente sia sulla società, sia sulla qualità dell’aria e sull’ambiente, in particolare nelle aree ad alta densità urbana. L’inquinamento causato dai veicoli aumenta ulteriormente quando problemi o carenze di manutenzione delle infrastrutture strategiche portano a congestioni e deviazioni del traffico.
Garantire una manutenzione adeguata delle infrastrutture è fondamentale per assicurarne l’efficienza, con riflessi significativi sulla qualità della vita e lo sviluppo sostenibile. Il monitoraggio costante delle infrastrutture permette di individuare potenziali criticità ed emergenze, rendendo possibile una gestione più efficiente delle risorse.
Le tecnologie più promettenti del monitoraggio strutturale riguardano la misura diretta o indiretta degli spostamenti strutturali in quanto intimamente correlati a possibili danni e degradi della struttura. Il progetto REVISION – “Radar multi-input multi-output E sistemi di computer VISion per il mONitoraggio degli spostamenti di infrastrutture”, coordinato dal Prof. Loris Vincenzi del Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari”, intende esplorare nuove tecnologie volte a migliorare l’efficienza e ridurre i costi dei sistemi di monitoraggio per la valutazione dello stato di salute delle infrastrutture.
In particolare il progetto, che ha vinto un bando a cascata che gli ha garantito un’agevolazione di circa 100mila euro, prevede l’utilizzo di un radar terrestre multi-input multi-output (MIMO) e di approcci basati sull’elaborazione di immagini video per la valutazione diretta degli spostamenti, inquadrandosi nel contesto della transazione digitale dell’ingegneria civile. Le tecnologie di monitoraggio proposte nel progetto si distinguono dai sistemi convenzionali, solitamente basati su accelerometri ed estensimetri, offrendo un’alternativa potenzialmente più efficiente e conveniente, grazie alla loro capacità di operare in modalità contactless, eliminando così le costose operazioni di cablaggio e installazione dei sensori.
Le tecniche di elaborazione di immagini, dette anche tecniche di computer vision, permettono invece di rilevare gli spostamenti strutturali con accuratezza inferiore ma a costi molto contenuti. Le tecniche che verranno studiate e utilizzate nell’ambito del progetto si basano sull’estrazione di caratteristiche geometriche rilevanti dalle immagini acquisite delle strutture, come linee, cerchi, scacchiere, ombre. Tali caratteristiche vengono poi confrontate con immagini di riferimento per identificare cambiamenti riconducibili a movimenti o deformazioni nella struttura. Le tecniche di rilevamento e gli algoritmi di estrazione degli oggetti si basano su reti neurali convoluzionali (CNN) e altri approcci di machine learning.
“Il gruppo di ricerca Unimore effettuerà attività sia numeriche che sperimentali – commenta il Prof. Vincenzi -. Le prime riguardano la creazione di algoritmi per l’elaborazione e la gestione dei dati, in particolare algoritmi che permettano di stimare spostamenti in campo dinamico a partire da video acquisiti con fotocamere commerciali e industriali, valutando le accuratezze ottenibili in funzione delle condizioni di prova e della metodologia di elaborazione dei dati. Verranno inoltre definiti protocolli finalizzati all’utilizzo del radar MIMO per il monitoraggio strutturale, definendo range di applicabilità e accuratezze raggiungibili. Infine, le informazioni acquisite da diverse tipologie di sensori verranno integrate mediante tecniche di data-fusion allo scopo di ottenere una visione completa e accurata sullo stato di salute dell’infrastruttura. Le attività sperimentali saranno volte a testare e validare gli algoritmi sviluppati e le tecnologie studiate tramite prove sia in laboratorio sia su strutture reali. I test di laboratorio permetteranno infine di validare le metodologie proposte in ambiente controllato, mentre le prove su infrastrutture reali permetteranno di verificare le prestazioni di tali metodologie in condizioni operative”.
Il progetto si colloca all’interno del progetto PNRR “RETURN”, in particolare nello Spoke 6 TS2 “Resilienza multirischio delle infrastrutture critiche”.
