Tutti gli algoritmi implementati(1) si basano su una rete neurale a cui viene "insegnato" lo svolgimento di un compito (che rappresenta l'applicazione di analisi dell'immagine richiesta). La rete apprende come svolgere il compito tramite un'addestramento basato su un database con migliaia di immagini e che si articola nei seguenti passaggi:
- viene fornita una immagine alla rete, la quale analizza l'immagine e restituisce la propria risposta circa il compito assegnato (ad esempio riconoscere se nella immagine è raffigurato un autoveicolo);
- la rete riceve una valutazione dell'analisi svolta (ad esempio se la rete ha indovinato o meno la presenza di un autoveicolo nella foto);
- la procedura riparte con una nuova immagine valutata dalla rete, la quale fornirà un nuovo giudizio, che dipende da tutte le risposte precedenti e dalle valutazioni ricevute;
Al momento sono disponibili tre strumenti:
- il miglioramento della risoluzione delle immagini;
- scontornamento automatico;
- stima dei valori di EES
Miglioramento della Risoluzione
Le ortofoto estratte da Google Earth possono essere vantaggiosamente utilizzate per costruire la planimetria del luogo del sinistro, ma spesso presentano una bassa risoluzione che rende "sgranata" l'immagine nel momento in cui andiamo ad effettuare uno zoom. L'algoritmo di miglioramento delle risoluzione aumenta la qualità di definizione della segnaletica orizzontale e dei margini della strada, per una miglior identificazione del piano viabile.
Scontornamento di una immagine
Soprattutto nelle applicazioni di analisi di compatibilità dei danni è utile la sovrapposizione di fotografie dei veicoli coinvolti, per la valutazione della compatibilità delle altezze. L'algoritmo di scontornamento riconosce automaticamente il profilo di un veicolo all'interno di una foto e lo estrae, in modo da facilitare la sovrapposizione delle fotografie senza la necessità di elaborare le immagini con un software esterno.
Valutazione del valore di EES
Molto spesso i ricostruttori possono valutare l'energia di deformazione riportata da un veicolo, unicamente sulla base delle fotografie dei danni. In questo caso la stima viene eseguita tramite una comparazione visiva fra i danni riportati dal veicolo e i danni riportati da vetture in crash-test o in sinistri simili, di cui si è stimata l'energia di deformazione. L'algoritmo di stima degli EES esegue la stessa procedura attraverso una rete neurale, addestrata su un database di EES con migliaia di veicoli, rappresentando quindi una possibile "ulteriore opinione" sulla valutazione dell'energia di deformazione.
Oltre a questo tool PC-Crash offre altri due strumenti per l'analisi delle energie di deformazione:
- un modulo per il calcolo con il metodo Crash3
- un Catalogo EES che raccoglie oltre 1000 valutazioni
(1) Nella versione Expert del Software.