L'elaborazione di immagini per applicazioni su autoveicolo orientate alla segnalazione di eventuali situazioni di pericolo al guidatore ha forti esigenze di tempo reale. Per questo motivo, l'alternativa che si pone nella realizzazione di sistemi di visione artificiale, e` tra l'uso di elaboratori di tipo tradizionale e sistemi di tipo dedicato. Per quanto la velocita` e le prestazioni dei primi sia in continua e rapida crescita, una visione completa dei problemi (costi, consumi, dimensioni) permette di affermare che una soluzione efficace del problema si ottiene solo attraverso architetture speciali. Nel seguito vengono descritte le strategie legate alla identificazione di bordi strada e individuazione di ostacoli che fanno uso dell'architettura a parallelismo massivo PAPRICA e che consentono di ottenere le prestazioni necessarie in questo campo. Nel caso dell'identificazione bordi strada, e` stato sviluppato un nuovo algoritmo che consente di effettuare il riconoscimento del piano stradale in situazioni di tipo strutturato effettuando una trasformazione geometrica che migliora la velocita` di elaborazione successiva. Tale trasformazione mappa l'immagine acquisita sul piano orizzontale e rende il dato da elaborare maggiormente uniforme e adatto alla successiva elaborazione su di una architettura a maglia regolare. Tale procedura ha suggerito modifiche al sistema di acquisizione dell'immagine che sono state implementate, come indicato in precedenza, nella corrente versione del sistema di acquisizione. Nel caso dell'individuazione ostacoli, e` stato sviluppato un algoritmo per la loro rilevazione quando sono situati di fronte al veicolo. Tale procedura permette di determinare l'angolo di ingombro degli ostacoli e la loro distanza dal veicolo. Esso e` basato sull'elaborazione di coppie di immagini stereo e consente di determinare qualunque oggetto che non appartiene al piano stradale. Per velocizzare le operazioni di calcolo, e` stata apportata una modifica all'architettura del sistema PAPRICA in modo da svolgere una trasformata geometrica (IPM, Inverse Perspective Mapping) direttamente in hardware; cio` consente di aumentare la velocita` di elaborazione e di raggiungere una frequenza di circa 10 frames/s. Queste due procedure sono integrate in un unico sistema che consente di inviare al guidatore segnalazioni di pericolo.