Sintesi del progetto
ARCADIT risponde a una necessità crescente nel settore ferroviario: trasformare i rilievi effettuati con tecniche laser (LiDAR), sempre più densi e complessi, in modelli digitali utili alla gestione dell’infrastruttura. L’analisi manuale di milioni di punti richiede tempi lunghissimi e competenze specialistiche. Il progetto sviluppa un workflow automatizzato per riconoscere e classificare gli asset ferroviari direttamente dalle point cloud, creando così la base per Digital Twin affidabili e aggiornabili.
Obiettivi
L’obiettivo è semplificare e velocizzare la generazione di modelli geometrici e informativi delle infrastrutture. Una classificazione automatica consente di ridurre drasticamente l’intervento umano, migliorare la qualità dei dati, aumentare la scalabilità dei processi e integrare informazioni essenziali nelle piattaforme di gestione ferroviaria.
Problemi e necessità
Le nuvole di punti (point cloud) generate dal settore ferroviario contengono milioni di dati difficili da analizzare manualmente. La classificazione tradizionale richiede tempo, competenze specifiche e introduce margini di errore. Diventa quindi necessario disporre di strumenti scalabili che permettano di trattare dataset molto estesi garantendo precisione e continuità operativa.
Soluzioni sviluppate
ARCADIT elabora automaticamente le nuvole di punti utilizzando tecniche di filtraggio, clustering e riconoscimento assistito da algoritmi. Il flusso di lavoro viene applicato a dati ferroviari reali e consente l’esportazione in formati interoperabili. L’uso di capacità di calcolo avanzato permette di gestire dataset complessi e di iterare rapidamente l’esecuzione dei processi.
Impatti
La soluzione permette di ridurre tempi e costi di analisi, aumentare l’accuratezza delle informazioni e supportare attività fondamentali come inventario, monitoraggio e manutenzione. I vantaggi si riflettono sulla continuità del servizio ferroviario, sulla sicurezza e sulla qualità della gestione infrastrutturale.
Settori di applicazione
Oltre al settore Ferroviario, la metodologia può essere applicata ad altri ambiti dell’Ingegneria Civile, delle Infrastrutture Stradali e dei Servizi Urbani. Le applicazioni includono la creazione di Digital Twin, la pianificazione degli interventi e la gestione di patrimoni complessi grazie a strumenti basati su HPC e analisi avanzata dei dati.
