Il progetto intende esplorare nuove tecnologie che possano migliorare il monitoraggio dello stato di salute di ponti e infrastrutture esistenti. In particolare il progetto prevede l’utilizzo di gli approcci basati sulla elaborazione di immagini e video in quanto rappresentano un’alternativa potenzialmente efficiente ed economica ai dispositivi convenzionali. La proposta di ricerca mira a sviluppare e validare approcci vision-based per il monitoraggio della salute e della sicurezza dei ponti nel contesto della transizione digitale nell'ingegneria civile. A tal fine, il team del progetto include competenze complementari relative all’ingegneria strutturale, all’elaborazione delle immagini, all’intelligenza artificiale e all’analisi dei segnali. Nel dettaglio, il progetto sviluppa algoritmi di elaborazione delle immagini per il rilevamento semiautomatico delle fessure e danni in strutture combinando algoritmi di apprendimento automatico, reti neurali e fotogrammetria. In parallelo, vengono sviluppati algoritmi di identificazione dinamica attraverso l'elaborazione di video, combinando algoritmi di visione artificiale, tecniche di ingrandimento del movimento e fusione dei dati provenienti da diverse tecnologie. Le tecniche di fusione dei dati consentono di aggregare le serie temporali ottenute dall'elaborazione video e quelle registrate dagli accelerometri posizionati sulla struttura per aumentare notevolmente la precisione degli spostamenti ottenuti senza aumentare significativamente il costo della strumentazione. Infine, viene implementata una metodologia integrata per la gestione dei dati e la valutazione multilivello della sicurezza delle infrastrutture. Sulla base del riconoscimento del pattern fessurativo, viene riconosciuto il livello di danno degli elementi strutturali e utilizzato per una valutazione qualitativa preliminare. Le proprietà dinamiche derivate dall'identificazione basata sulla analisi dei video vengono utilizzate per definire indici di danno e calibrare modelli numerici. Il progetto prevede la verifica e l'applicazione delle tecniche a casi di studio reali, di laboratorio e/o al vero, per verificare l'accuratezza della misura e la robustezza degli approcci proposti. Come caso in scala reale verrà scelto un ponte stradale in calcestruzzo a Modena, sul quale sarà possibile validare le procedure proposte in condizioni reali. In sintesi, il progetto l’uso di sensori economicamente vantaggiosi combinati con strategie basate sull'intelligenza artificiale, favorendo la transizione digitale, introducendo una forte innovazione nel monitoraggio delle infrastrutture e contribuendo concretamente a promuovere un approccio preventivo nella pianificazione della gestione e della manutenzione delle infrastrutture esistenti.