Negli ultimi anni il tema dello Structural Health Monitoring e lo studio e caratterizzazione del comportamento dinamico delle strutture esistenti hanno subito una crescita esponenziale. La descrizione del reale stato di salute di una struttura permette infatti di poter progettare gli interventi di ripristino delle caratteristiche strutturali, specialmente nel caso di edifici storici. Questo argomento ha mostrato la sua importanza in un paese come l'Italia, soprattutto a valle dei vari sciami sismici che hanno investito il territorio del centro Italia nel 2016.
L'interesse scientifico si è così concentrato su una caratterizzazione più dettagliata del comportamento strutturale che permettesse di cogliere variazioni rispetto alle condizioni ordinarie di esercizio; particolare attenzione è stata posta nei confronti del riconoscimento del danno strutturale in quanto causa principale di questi cambiamenti.
Fra le diverse metodologie adottate negli ultimi anni con il fine di individuare la presenza di danno nelle strutture civili, hanno assunto particolare importanza le tecniche di Statistical Pattern Recognition. Queste prevedono la definizione di un stato di riferimento per la struttura priva di danno, basato sull'estrazione di parametri caratteristici del sistema, anche detti Damage Sensitive Features (DSF). Qualsiasi successiva misurazione, che dovesse discostarsi sensibilmente dallo stato di riferimento, sarà un indicatore della presenza di danno.
Il presente progetto di ricerca consta di due parti. Una prima parte teorica volta alla ricerca, descrizione ed implementazione di due nuove DSF: MPEG7 e Gammatone Frequency Cepstrum Coefficients (GFCC). Una seconda parte che prevede l'implementazione di algoritmi con base le precedenti DSF. L'applicazione di queste tecniche è finalizzata all'ottimizzazione nell'individuazione del danno strutturale in presenza di una grande mole di dati.
L'attenzione verso questa tematica è motivato dall'elevato numero di strutture sotto monitoraggio interessate dalla seguente problematica e dal crescente interesse verso l'estensione ai campi delle scienze applicate di classiche tecniche statistiche di gestione dei dati. Il tema della gestione dei grandi dati, in particolar modo nel campo del controllo e del monitoraggio delle strutture è in crescente sviluppo negli Stati Uniti ed un confronto con i ricercatori e i professori che li vi stanno lavorando attivamente porterà ad un ampliamento e ad un perfezionamento delle conoscenze dei ricercatori italiani. In Italia solamente da poco si è cominciato a pensare in maniera così concreta all'applicazione di queste tecniche e data l'enorme quantità di opere e monumenti storici sotto monitoraggio, l'introduzione di metodologie atte all'individuazione e definizione del danno strutturale sarebbero di notevole rilevanza scientifica. L'individuazione di DSF robuste e attendibili correlate all'applicazione di algoritmi ottimizzati renderebbero la ricerca del danno strutturale molto più snella, gestibile e veloce. Si è visto, soprattutto nell'ultimo anno, come la tempestività sia di fondamentale importanza nella gestione di situazioni di emergenza nei riguardi degli edifici in generale e in particolare per siti storici, particolarmente sensibili ad eventi eccezionali come i terremoti. La definizione di uno strumento che permetta l'individuazione del danno strutturale in tempi brevi, basato solamente sul rilevamento ottenuto tramite l'installazione di sensori permetterebbe di tenere sotto monitoraggio in tempo reale molti edifici di rilevanza strategica e di importanza storica, consentendo di progettare i corretti interventi di manutenzione.