Applicazione dell'elaborazione delle immagini alla navigazione aerea

L'aumento del disturbo delle trasmissioni satellitari sta portando a un incremento di segnali GPS non affidabili, con il conseguente malfunzionamento dei sistemi di bordo dei velivoli civili per trasporto passeggeri. Questo si traduce in una serie di rischi per la sicurezza del volo. L'obiettivo di questo studio è introdurre gli strumenti di deep learning nella navigazione, applicando opportuni algoritmi alla fotogrammetria aerea, per fornire un valido strumento di supporto alla stima della posizione di un velivolo. A tal scopo, nella tesi si trattano alcuni dei principali strati utilizzati nel Deep Learning, come i Multilayer Perceptron, gli strati convolutivi e gli strati temporali LSTM, e come essi possano essere combinati per produrre la stima di una coordinata, in termini di latitudine e longitudine, del baricentro del mezzo (proiettato al suolo). Tutto ciò viene fatto partendo da scatti sequenziali ottenuti in tempo reale a bordo del mezzo. Una sezione di conclusioni e possibili sviluppi futuri chiude la tesi.