• pattern recognition
• computer vision
• structure detection

Operazioni di sorveglianza e monitoraggio di strade, fiumi, linee elettriche e binari ferroviari, sono molto importanti per garantire la sicurezza e il mantenimento di queste infrastrutture. Un UAV (unmanned aerial vehicle) autonomo può diminuire i costi di tali operazioni, abbassare il tempo di missione ed essere impiegato anche in situazioni proibitive per un volo con equipaggio. In questa tesi sono state sviluppate nuove procedure che propongono di migliorare algoritmi di letteratura in grado di riconoscere, in sequenze video aeree, strade, fiumi , binari ferroviari e linee elettriche. Tali algoritmi di image-processing sono indicati ad essere impiegati a monte di un sistema di controllo, basato sulla visione, che consente ad un UAV di inseguire l’infrastruttura (riconosciuta appunto con tali algoritmi) in maniera autonoma, allo scopo di effettuare operazioni di monitoraggio e sorveglianza. Gli algoritmi implementati per il riconoscimento di strade, fiumi e binari ferroviari seguono una procedura sviluppata in due fasi: una fase di apprendimento, eseguita off-line prima di inizio missione su una singola immagine campione (scelta manualmente) contenente l’infrastruttura da riconoscere, che ha il compito di generare il template dell’infrastruttura; una seconda fase chiamata di rilevamento, eseguita durante la missione su ciascun frame della sequenza video, che utilizza il template (generato nella fase precedente) per ricavare l’equazione della curva che descrive la posizione della mezzeria dell’infrastruttura riconosciuta nell’immagine di volta in volta analizzata. L’algoritmo di riconoscimento delle linee elettriche si basa invece su una serie di operazioni applicate sequenzialmente su ciascun frame della sequenza video, tenendo conto di alcune informazioni geometriche ricavate nell’immagine acquisita al passo precedente. Dai risultati ottenuti nelle varie prove effettuate, gli algoritmi qui proposti risultano essere in grado di identificare strade,fiumi,binari ferroviari e linee elettriche, in sequenze video aeree, con un basso errore di riconoscimento.