Una storia di successo

Innovazione nella conservazione del patrimonio: Seconda isola e EDIH Adria hanno testato con successo l'IA per il rilevamento automatico del muro a secco

Foto di Luis Gherasim su Unsplash

I muri a secco, i monumenti in pietra di abilità e fatica sono una parte importante del paesaggio croato. La loro mappatura, cruciale per la conservazione e l'analisi, è tradizionalmente un processo lento che si basa sul lavoro sul campo e sull'interpretazione manuale delle riprese aeree. La seconda isola vl. Filip Bubalo, un mestiere dedicato alla ricerca e alla protezione del patrimonio vernacolare, ha riconosciuto questa sfida come un'opportunità per applicare nuove tecnologie. Hanno posto una domanda chiara: L'intelligenza artificiale moderna può rilevare queste strutture sottili su immagini LiDAR complesse e quindi migliorare il processo di documentazione?

Soluzione attraverso il programma Test-Before-Invest (TBI)

Per testare questa idea, Second Island vl. Filip Bubalo ha collaborato con il consorzio EDIH Adria attraverso il programma "Test Before Invest" (TBI). L'obiettivo del progetto era quello di esplorare la fattibilità tecnica e sviluppare un prototipo di modello di intelligenza artificiale per il rilevamento automatico del muro a secco. L'attenzione si è concentrata sull'applicazione delle moderne tecniche di visione artificiale per risolvere un problema specifico: Identificazione di strutture in pietra irregolari, spesso erose su dati LiDAR a basso contrasto con alti livelli di rumore.

Figura 1 – Esempio di annotazione precisa del muro a secco, una fase fondamentale per l'addestramento dei modelli di IA
Figura 1 – Esempio di annotazione precisa del muro a secco, una fase fondamentale per l'addestramento dei modelli di IA

Nell'ambito delle attività TBI, gli esperti dell'Università Juraj Dobrila di Pola, partner del consorzio EDIH Adria, hanno lavorato a stretto contatto con l'imbarcazione Second Island vl. Philip Bubalo. Tra le fasi principali figurano:

  • Creazione di un set di dati dedicato: L'utente ha condotto un'annotazione precisa di oltre 3000 esempi di muri a secco su oltre 700 immagini LiDAR, ottenute in collaborazione con l'Istituzione pubblica per la gestione del Parco forestale di Marjan, creando il primo set di dati di questo tipo in Croazia, specificamente destinato alla formazione sull'IA.
  • Applicazione della tecnica OBB: A causa della forma allungata delle pareti, è stata utilizzata l'architettura YOLOv11 con supporto per telai orientati (Oriented Bounding Boxes - OBB), consentendo al modello di descrivere più accuratamente la posizione e l'angolo delle strutture rilevate.
  • Ottimizzazione del modello strategico: Attraverso una serie di esperimenti, si è scoperto che la fusione di tutti i tipi di muri a secco in una classe e la formazione su immagini ad alta risoluzione (1280px) dà i risultati più stabili.

Risultati e benefici per la seconda isola

Il progetto TBI ha dimostrato con successo che, nonostante le sfide, l'applicazione dell'IA per il rilevamento del muro a secco è tecnicamente fattibile e promettente:

  • Livello di prestazione di base stabilito: Il modello OBB medio YOLOv11 ha raggiunto una precisione (precisione) di 47,7% e trovare (richiamo) di 47,5%. Questi risultati dimostrano che il modello è in grado di apprendere le caratteristiche visive dei muri a secco e rappresentano una base solida e misurabile per un ulteriore sviluppo.
  • Potenziale definito dell'"assistente di IA": Il prototipo ha dimostrato la capacità di funzionare come strumento per accelerare il lavoro manuale. Invece di cercare mappe vuote, i ricercatori possono utilizzare l'IA per il "primo passaggio", che segna automaticamente quasi la metà di tutte le potenziali posizioni, il che può accelerare in modo significativo il processo di mappatura.
  • Principali sfide e soluzioni individuate: Il progetto ha confermato che la sfida più grande è la natura stessa dei dati LiDAR. Questa intuizione guida gli sforzi futuri verso l'acquisizione di dati LiDAR ad alta densità (minimo 300 punti / m2, ma preferibilmente di più) come il passo più significativo per migliorare ulteriormente l'accuratezza. Inoltre, la qualità dei dati di input aumenterebbe sicuramente in modo significativo se i modelli di intelligenza artificiale fossero applicati direttamente al cloud di punti anziché alle immagini LiDAR.
Figura 2 – Rilevamento riuscito delle linee intermittenti (blu) del muro a secco
Figura 2 – Rilevamento riuscito delle linee intermittenti (blu) del muro a secco
Figura 3 – Il modello riconosce le strutture anche in campo con vegetazione fitta
Figura 3 – Il modello riconosce le strutture anche in campo con vegetazione fitta

Risultati e benefici per la seconda isola

Questo progetto TBI ha fornito alla Seconda Isola preziose informazioni:

  • Importanza dei dati specializzati: Il successo sta nel creare i propri set di dati di alta qualità su misura per il problema specifico.
  • L'IA come strumento di accelerazione, non di sostituzione: La più grande forza dell'IA nella conservazione del patrimonio è quella di responsabilizzare i professionisti, consentendo loro di lavorare in modo più rapido ed efficiente.
  • Un percorso chiaro per un ulteriore sviluppo: Il progetto ha portato a raccomandazioni concrete, dall'acquisizione di dati di migliore qualità allo sviluppo di un plugin GIS che trasformerebbe questo prototipo in uno strumento pratico.

Artigianato Seconda isola vl. Filip Bubalo prevede di utilizzare i risultati di questo progetto come base per l'ulteriore sviluppo e integrazione di questa soluzione in collaborazione con le istituzioni scientifiche e considera l'applicazione all'interno delle istituzioni pubbliche che si occupano della protezione del patrimonio culturale.

L'altra isola e vl. Filip Bubalo esprime la sua grande gratitudine all'Università Juraj Dobrila di Pola e al Consorzio EDIH Adria per la preziosa collaborazione nell'ambito del programma Test Before Invest (TBI).Attraverso il lavoro congiunto, abbiamo testato con successo l'applicazione dell'intelligenza artificiale per il rilevamento automatico del muro a secco su immagini LiDAR complesse, che può essere considerato un precedente per progetti che si occupano di studio del patrimonio culturale.I risultati confermano che le tecnologie moderne, come il LiDAR, l'IA e il software di elaborazione dei dati spaziali, possono svolgere un ruolo chiave nella conservazione del patrimonio culturale, accelerando i processi di mappatura e aprendo nuove porte agli strumenti digitali per la ricerca paesaggistica.
Sottolineiamo in particolare l'esperienza e l'impegno del team di ricerca dell'Università Juraj Dobrila, il cui supporto è stato fondamentale nello sviluppo del primo modello di IA del suo genere in Croazia.
Riteniamo che questo progetto rappresenti un passo importante verso un approccio sostenibile e innovativo alla protezione del nostro patrimonio vernacolare, e non vediamo l'ora di ulteriori sviluppi e cooperazione su iniziative future.

Seconda isola - artigianato per la ricerca, la consulenza e la produzione cinematografica, Vl. Filip Bubalo

Conclusion

Cooperazione tra i mestieri Altre isole vl. Filip Bubalo e EDIH Adria attraverso il programma TBI è un esempio di successo di come la tecnologia moderna può essere applicata per affrontare sfide specifiche nella conservazione del patrimonio culturale. Questo progetto non solo ha confermato la fattibilità tecnica del rilevamento del muro a secco AI, ma ha anche creato le basi per lo sviluppo di nuovi strumenti digitali che renderanno più facile per le generazioni future studiare e proteggere il paesaggio. EDIH Adria continua a sostenere innovatori come Second Island, consentendo loro di testare e applicare tecnologie avanzate che portano valore reale.

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de minimis?

aiuti di modesto valore; il cui importo totale non può superare 200 000 EUR per impresa, o 100 000 EUR nel caso di un'impresa che effettua trasporti su strada per conto terzi, in un qualsiasi periodo di tre esercizi fiscali.

A tal fine, tutti gli aiuti "de minimis" sono presi in considerazione (aggregati) indipendentemente dallo strumento, dalla finalità e dal livello dell'autorità che concede l'aiuto "de minimis".

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