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Crediti: [Maset, E., Scalera, L., Beinat, A., Cazorzi, F., Crosilla, F., Fusiello, A., Gasparetto, A.: Preliminary comparison between handheld and mobile robotic mapping systems. Proceedings of I4SDG Workshop 2021. Mechanisms and Machine Science, vol 108, Springer, Cham, pp. 290-298 (2022)]

Corso di aggiornamento professionale avanzato sulle tecniche di Rilievo fotogrammetrico e Intelligenza Artificiale applicata al BIM e Remote Sensing

La sezione Advanced Professional Training (APT) del Centro Internazionale di Scienze Meccaniche (CISM) di Udine segnala il corso di aggiornamento professionale avanzato coordinato dai professori Gabriele Guidi del Politecnico di Milano e Andrea Fusiello dell’Università di Udine dal titolo “Recenti sviluppi in fotogrammetria digitale: tecniche di acquisizione 3D e di estrazione automatica delle informazioni”. Il corso si terrà in presenza e on line il giorno 8 luglio 2022 e vedrà fra i relatori, oltre ai coordinatori proff. Guidi e Fusiello, anche il prof. Giorgio Grisetti dell’Università La Sapienza di Roma e l’ing. Fabio Remondino della Fondazione Bruno Kessler di Trento.

Riprendendo dalle note introduttive riportate nel flyer dell’iniziativa, l’attuale processo di rilevamento geometrico del costruito e dell’ambiente circostante è caratterizzato da tecniche di misura sempre più performanti in termini di precisione, velocità di esecuzione e automazione, a cui fanno seguito modelli di elaborazione dei dati che si avvalgono anche dell’intelligenza artificiale.

Nella prima parte del corso, saranno illustrati gli ultimi sviluppi delle tecniche di acquisizione 3D in alcuni settori dell’ingegneria e dell’architettura e la più recente evoluzione della Structure From Motion (SFM) in fotogrammetria e nella visione artificiale.

Nel rilievo, stiamo sempre più assistendo all’utilizzo di tecniche mutuate dalla robotica, come nel caso del mobile mapping. In effetti, il caso di studio di un veicolo o di un operatore munito di sensori laser o telecamere che si muove nell’ambiente con lo scopo di rilevarlo, non è affatto dissimile da quello che vede un veicolo autonomo (robot) che si muove in un ambiente sconosciuto con lo scopo di ricavarne una rappresentazione spaziale. La sostanziale differenza è che il robot, per potersi muovere deve simultaneamente risolvere il problema della localizzazione in un ambiente sconosciuto, da cui il problema noto come SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) che costituisce l’argomento della terza lezione.

Infine nell’ultima lezione saranno illustrati gli enormi vantaggi offerti dall’intelligenza artificiale  alle tecniche di rilievo, sia per il miglioramento del calcolo di basso livello, come il riconoscimento di punti di legame nella SFM, sia – e soprattutto – per colmare il gap semantico che separa l’informazione di carattere numerico prodotta dai sensori Lidar (o dalla triangolazione fotogrammetrica) dall’informazione di natura simbolica che caratterizza una descrizione di alto livello come quella presente in un modello CAD o, ancor meglio, BIM.

Il corso, della durata di una giornata, è rivolto agli ingegneri, architetti e ricercatori interessati alle tecniche più avanzate di acquisizione ed elaborazione in fotogrammetria digitale e nella visione artificiale per la modellazione BIM e per le applicazioni remote sensing in un contesto ambientale. Per gli Ingegneri iscritti all’albo è prevista l’assegnazione di 8 CFP.

Per ulteriori informazioni e per l’iscrizione si veda il link:  

https://www.cism.it/en/activities/courses/I2202/

                                                                                                                                  Fabio Crosilla

                                                                                                  Coordinatore scientifico della sezione CISM-APT

 

Crediti immagine: Maset, E., Scalera, L., Beinat, A., Cazorzi, F., Crosilla, F., Fusiello, A., Gasparetto, A.: Preliminary comparison between handheld and mobile robotic mapping systems. Proceedings of I4SDG Workshop 2021. Mechanisms and Machine Science, vol 108, Springer, Cham, pp. 290-298 (2022) 


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