Il progetto stipulato tra CINI (Nodo UNIMORE - AImageLab) e RFI nasce dalla necessità di poter supervisionare le linee ferroviarie in regime di interruzione per il monitoraggio e il controllo della libertà della sede ferroviaria prima della riattivazione alla circolazione. In aree di cantiere temporanee o periodiche, al momento del ripristino della circolazione, vi è il rischio che strumenti e/o strutture mobili possano essere inavvertitamente lasciati fuori posizione, ponendo così un rischio materiale per la circolazione dei rotabili.

Attualmente la IPC identifica nel Titolare dell’Interruzione il responsabile per l’accertamento della libertà della sede ferroviaria ove si sono svolte le lavorazioni. Il responsabile deve quindi garantire che la sede ferroviaria sia libera da persone, attrezzature, veicoli o altri ostacoli e che siano ripristinate le normali caratteristiche di sicurezza dell’infrastruttura. Qualora il TI non possa provvedere di persona, può avvalersi di un agente appositamente incaricato che, mediante comunicazione registrata, dà conferma che gli accertamenti sono stati eseguiti.

L’esigenza è quella di sostituire la visita in linea con un drone leggero circolante sul binario, in grado di verificare la libertà del Profilo Minimo degli Ostacoli (PMO) dopo la fine delle lavorazioni di cantiere o prima della riattivazione alla circolazione della linea. Il drone, in caso di rilevazione oggetti/materiali in sagoma, ne individua la progressiva e dà comunicazione all’agente di scorta per consentirne l’immediata rimozione.

Rientra tra gli obiettivi del progetto di ricerca il rilevamento e il riconoscimento di ostacoli con una dimensione di almeno 20 cm.

• Velocità elevata fino a 100 km/h. Tale velocità corrisponde a quella del drone leggero su cui il sistema di visione artificiale verrà installato. Una velocità così elevata rende necessario l’utilizzo di telecamere ad alto frame rate per poter elaborare su più frame lo spazio attorno al drone, sia nella zona antistante al drone (sui binari) che nella zona circostante.
• Ispezione notturna. Ciò richiede telecamere termiche o IR in assenza di illuminazione sulla linea oppure un sistema di illuminazione attivo mediante fari proiettori, in modo da ottenere un’illuminazione sufficiente dell’area da monitorare.
• Elaborazione di immagini ad alta risoluzione, ovvero di immagini a più risoluzioni per cercare di analizzare lo spazio antistante fino ad una distanza non inferiore a 200 metri.
• Elaborazione in tempo reale. Il sistema di visione artificiale dovrà operare in tempo reale e generare allarmi a fronte di ogni ostacolo e/o anomalia riscontrata. Se la rilevazione di un determinato ostacolo o anomalia avviene con un certo grado di incertezza, dovrà essere possibile generare anche solo warning, i quali dovranno essere opportunamente classificati in modo da poter discriminare eventuali falsi allarmi. Dovranno essere valutate soluzioni embedded di nuova generazione con impiego di schede GPU o di soluzioni FPGA.

Duration: 28/01/2019 - 28/01/2020

Funded by: Rete Ferroviaria Italiana

Project type: Ricerca