A zajszennyezés mérése és térképezése mobiltelefonjával: 4 lépés (képekkel)

2024 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2024-01-30 09:44

80 dB (A)) "," felül ": 0.13263157894736843," bal ": 0.506," magasság ": 0.1957894736842105," szélesség ": 0.276}]">

Nicolas Maisonneuve (Sony CSL Paris) Matthias Stevens (Vrije Universiteit Brussel / Sony CSL Paris) Luc Steels (Vrije Universiteit Brussel / Sony CSL Paris)

Ebben az „Utasítható” -ban megtanulhatja, hogyan használhatja GPS-sel felszerelt mobiltelefonját mobilállomásként, hogy megmérje személyes zajterhelését, és részt vegyen környéke vagy városa kollektív zajtérképezésében. A térképek megjeleníthetők a Google Earth használatával. A zajszennyezés sok városban komoly probléma. Bár néhány nagyváros hatóságai kampányokat indítottak a probléma nyomon követésére, az általuk készített térképek nem mindig könnyen hozzáférhetők, és általában nem elég részletesek ahhoz, hogy felfogják az emberek által kitett zaj (időben és térben) változásait. Az új technológiáink használatával azonban hozzájárulhat az ilyen környezeti problémák nyomon követésének javításához azáltal, hogy hozzájárul a környékének vagy városának zajtérképezéséhez, és így részt vesz egyfajta „Wikimapia” zajszennyezésben. A NoiseTube a Sony kutatási projektje Számítástechnikai laboratórium Párizsban. A projekt a lakosság bevonásával zajló zajszennyezés monitorozására irányuló új, részvételi megközelítés kidolgozására összpontosít. Célunk, hogy kiterjesszük a mobiltelefonok jelenlegi használatát azáltal, hogy zajérzékelőkké alakítjuk őket, amelyek lehetővé teszik minden polgár számára, hogy megmérje saját expozícióját mindennapi környezetében, és részt vegyen városának vagy környékének kollektív zajtérképezésében. Általánosabban ez a kutatási projekt azt vizsgálja, hogy a részvételen alapuló érzékelés fogalma hogyan alkalmazható a környezeti kérdésekre, és különösen a zajszennyezés nyomon követésére. A részt vevő érzékelés támogatja a széles körben elterjedt mobil eszközök (pl. Okostelefonok, PDA-k) használatát elosztott érzékelőhálózatok kialakításához, amelyek lehetővé teszik a nyilvános és professzionális felhasználók számára a helyi ismeretek összegyűjtését, elemzését és megosztását. Egy ingyenes alkalmazás telepítésével GPS-sel felszerelt mobiltelefonjára képes lesz mérni a zajszintet dB (A) -ban (néhány decibel pontossággal a professzionális eszközökhöz képest), megjegyzést fűzhet a zajérzékeléshez (címkézés, bosszúság szubjektív szintje), és elküldhet minden információt (időbélyeg + geo-lokalizált mérések + emberi beavatkozás) automatikusan a NoiseTube szerverre a telefon internetkapcsolatán keresztül. Ezt követően a (kollektív) eredmények megjeleníthetők a térképeken, amint azt az 1. ábra is mutatja. Motivációk a NoiseTube élményben való részvételhez napom alatt? Az ilyen információkat jelenleg nehéz megszerezni a polgárok számára. Alkalmazásunknak köszönhetően valós időben mérheti az expozíciót dB (A) -ban, drága zajszintmérő nélkül. Úgy gondoljuk, hogy a személyre szabott környezeti információk nagyobb hatással lehetnek a közvélemény tudatosságára és viselkedésére, mint a kormányzati szervek által jelenleg szolgáltatott globális környezetvédelmi statisztikák. 2. Vegyen részt városának zajszennyezésének nyomon követésében/feltérképezésében Mobiltelefonjával Ön (és csoportja) összegyűjtheti a földrajzilag lokalizált méréseket, megjegyzéseket fűzhet hozzájuk, és automatikusan elküldheti őket a helyi zajszennyezés feltérképezéséhez, hasznos információkat nyújtva a helyi közösségeknek vagy a közintézmények, hogy támogassák a helyi kérdésekről szóló döntéshozatalt anélkül, hogy megvárnák, amíg a tisztviselők (környezetvédelmi ügynökségek, drága mérési kampányok állami finanszírozása) az Ön környékére irányítják figyelmüket. 3. Segítsen a tudósoknak, hogy jobban megértsék az Ön tapasztalataiból származó zajt, ellentétben a jelenlegi zajszennyezési adatokkal, amelyek rögzített, meghatározott helyekre telepített érzékelőktől származnak, az „emberközpontú” adatok nagy jelentőséggel bírhatnak a tudósok számára, hogy jobban megértsék a zajszennyezés problémáját az embereken keresztül NoiseTube architektúraA NoiseTube platform egy olyan alkalmazásból áll, amelyet a résztvevőknek telepíteniük kell mobiltelefonjukra, hogy zajérzékelő eszközzé váljanak. Ez a mobilalkalmazás összegyűjti a helyi információkat a különböző érzékelőkről, és elküldi azokat a NoiseTube szerverre, ahol az összes résztvevő adatait központosítják és feldolgozzák. A 2. ábra ennek az architektúrának az áttekintését mutatja. Mivel a mobilalkalmazás a legfontosabb eleme a résztvevőinknek, most részletesen tárgyaljuk az 1. lépésben.

1. lépés: Berendezések és szoftverek

A mobilalkalmazás jellemzői - A zajszint valós idejű mérése és megjelenítése - Címkézés a mérésekhez (pl. A zaj forrása, az észlelt bosszúság értékelése, stb.). Ezen információk segítségével szemantikai réteget adhat hozzá a létrehozott zajtérképekhez. - A (földrajzilag lokalizált és időbélyegzett) adatok automatikus elküldése a fiókjába a szerverünkön, hogy frissítse személyes "expozíciós profilját" és a kollektív zajtérképet. Követelmények-Telefon beépített GPS-chipsettel vagy külső GPS-vevővel, amely Bluetooth-on keresztül csatlakoztatható a telefonhoz. -A Java J2ME platformot támogató telefon (CLDC/MIDP profil, kiterjesztések: JSR-179 (Location API) és JSR-135 (Mobile Media API)). - Adatcsomag -előfizetés internet -hozzáféréshez (GPRS/EDGE/3G -n keresztül). Megjegyzések:

• Az alkalmazást egyelőre csak a Nokia N95 8GB és a Nokia 6220C modelleken tesztelték alaposan. Más márkák/modellek működhetnek vagy nem. Néhány hét múlva tervezzük kiadni az Apple iPhone verzióját. Feliratkozhat a NoiseTube.net -en keresztül, hogy értesüljön erről és a további kiadásokról.
• A hiteles decibel mérések eléréséhez ajánlott csak támogatott (kalibrált) telefonmodelleket használni.

Alternatív megközelítések Telefon + külső mikrofon A beépített mikrofon használata helyett külső mikrofont csatlakoztathat. Az 1. ábrán egyedi készítésű külső mikrofon látható a Nokia N95 készülékhez. Ha külső mikrofont használ, azt javasoljuk, hogy ne helyezze a mikrofont túl közel az arcához, nehogy csak saját hangját mérje; Jó megoldás a mikrofon csuklóhoz közeli rögzítése. Digitális hangrögzítő + mobil alkalmazás + asztali alkalmazás A Noisetube első verziójában a hangerő mérését nem valós időben végezte el a mobilalkalmazás. Ehelyett digitális hangrögzítőt (pl.: M-Audio MicroTrack x sorozat) használtak a környezeti hang rögzítésére. A mobilalkalmazás (v1.0) célja a felhasználó lokalizálása (GPS -en keresztül) és a megjegyzések megkönnyítése (címkézés, minősítés, stb.). Ezt követően egy asztali alkalmazást használtak a rögzített hangból a hangerő mérésére, ezeknek az adatoknak a helymeghatározással és a felhasználói megjegyzésekkel való kombinálására, és az adatok elküldésére a szerverre. A 2. ábra a NoiseTube v1.0 architektúrájának áttekintését mutatja.

2. lépés: A NoiseTube mobilalkalmazás használata

Miután létrehozott egy fiókot a NoiseTube webhelyen, megtalálta a szükséges felszerelést és telepítette szoftverünket, elkezdheti használni a NoiseTube alkalmazást. 1) Először hitelesítenie kell magát a fiókadatokkal. Miután sikeresen bejelentkezett egyszer, a következő indításkor az alkalmazás megkerüli ezt a lépést. 2) Most megkezdheti a mérést és a NoiseTube projekthez való hozzájárulást. A felhasználói felület Az első ábrán látható képernyőkép a felhasználói felületet mutatja. Az alábbiakban a különböző részeket tárgyaljuk, amelyek mindegyike megfelel az alkalmazás egyik fő jellemzőjének. 1) A környezeti zaj erősségének mérése A mérés automatikusan elindul. A bal felső sarokban látható az aktuális hangerő - dB -ben (A). Annak érdekében, hogy jelentést adjon ennek az értéknek, egy színhez van társítva, amely a jelenlegi expozíciós szint lehetséges egészségügyi kockázatát képviseli:

• <60 dB (A): zöld (nincs kockázat)
• > = 60 és <70: sárga (bosszantó)
• > = 70 és <80: narancs (legyen óvatos)
• > 80: Piros (kockázatos).

Történeti görbét is rajzolunk, hogy lássuk a mért hangosság alakulását. A ténylegesen mért értékek jobb megértéséhez olvassa el az alábbi „A hangosság méréséről” című részt. 2) A kommentelés A címkézés jelentési réteget ad a fizikai mérésekhez, hogy tájékoztassa a közösséget, és utána megjelenítse a zaj jellegét a térképeken. A filmek YouTube -on vagy a Delicious weboldalain történő címkézéshez hasonlóan a zajméréseket is megcímkézheti, ha vesszővel elválasztott szabad szavakat ad hozzá (pl. A zaj forrását vagy a kontextust, a besorolást stb.). A zaj összetett jelenség, mivel az emberek rendkívül szubjektív módon. Ezeknek a szubjektív tényezőknek a tanulmányozásához további szubjektív összetevőket adunk a mobilalkalmazáshoz, hogy "(társadalmi) bosszúságmérőként" használhassuk (a 2. ábra egy előnézetet mutat, hogy ez hogyan nézhet ki), és szubjektív térképeket készítünk a zajszennyezésről. 3) Földrajzi lokalizációs mérések A felhasználó a lokalizációs ikonra kattintva válthat az automatikus (GPS használatával) vagy a manuális lokalizációs mód között (lásd az 1. ábrát). Az alkalmazás elindításakor aktiválja az automatikus módot, és megpróbálja lokalizálni a felhasználót GPS segítségével. Ha nem sikerül (például beltéri helyzet miatt), akkor kézi üzemmódba kapcsol, ahol a felhasználónak meg kell adnia a tartózkodási helyét (például egy címet, a metróállomás vonalát). Az előre meghatározott helyek listájából is kiválaszthatja jelenlegi tartózkodási helyét. Ezek a helyek lehetnek személyes "kedvencek" (pl.: otthon vagy az irodában) vagy nyilvános helyek (pl.: utcák, metróállomások). További információk A hangerő méréséről A hangerőmérő megjeleníti az egyenértékű folyamatos zajszintet (Leq) dB (A) -ban mérve egy adott időközönként rögzített hangról. Az alkalmazás minden ciklusban rögzíti a környezeti hangot (22500 Hz, 16 bit) egy bizonyos időtartamon belül, majd feldolgozza a jelet a Leq érték kinyerésére. Két intervallum lehetséges: 1) Lassú válasz (1 másodperc, az alapértelmezett üzemmód), ez lehetővé teszi a lassú hangváltozás mérését, amely hasznos állandó vagy háttérzaj esetén; 2) Gyors válasz/rövid Leq (125 ms), időben változó hangokhoz (pl. Rövid események). A gyors válaszmód még kísérleti jellegű, ezért azt javasoljuk, hogy használja a lassú válasz módot. A hangkalibrálásról és az információk hitelességéről Az alkalmazás kalibrálásához, hogy hiteles információkat kapjunk a Nokia N95 8GB -ról, hangszintmérőt használtunk. Zajforrásként rózsaszín zajt generáltunk, és összehasonlítottuk a hangszintmérővel mért és az N95 telefonon az alkalmazásunk által mért decibeleket különböző hangerőszinten (5 dB -enként, 35 dB -től 100 dB -ig). A 3. ábra ennek a regisztrált értékeknek a grafikonját mutatja. Görbét kaptunk +/- 10 dB (A) körüli pontossággal. Miután ennek a függvénynek az inverzét korrektorként használtuk, jó eredményeket kaptunk (+/- 3 db pontosság). Ugyanezt a kalibrálást tervezzük a jövőbeli iPhone verzióval is. Miután megértette, hogyan kell használni a NoiseTube alkalmazást, meghívjuk Önt, hogy tesztelje a környéken!

3. lépés: Az eredmények megjelenítése

Jelenleg két vizualizáció érhető el. Az emberek expozíciójának valós idejű nyomon követése A valós idejű monitorozás célja a résztvevők kollektív zajterhelésének megjelenítése a Google Earth használatával. A https://noisetube.net/public/realtime.kml oldalon megtekintheti. A felhasználót egy henger képviseli, amelynek magassága és színe arányos a felhasználó hang expozíciójának hangerejével (Leq dB (A) -ban mérve). Zajszennyezés térképe a városban A személyes expozíció aktuális térképét is megtekintheti fiókjába, és válassza a "Saját térkép" lehetőséget (vagy közvetlenül a következő címen: (https://noisetube.net/users/{username}/map.kml]). A kollektív hangterhelési térkép megtekintéséhez lépjen a nyilvános térképre. Minden kör azt jelzi, hogy egy hangerőmérő (a szín arányos a hangerő szintjével). E fizikai réteg tetején van egy szemantikai réteg, amely leírja az intézkedések jelentését (azaz a zaj forrásait).

4. lépés: Jövőbeli kutatás és következtetés

A Web 2.0 "béta" szelleméhez híven úgy döntöttünk, hogy a fejlesztés korai szakaszában mindenki számára megnyitjuk platformunkat. A közeljövőben eszközeink frissített verziói továbbfejlesztett és új funkciókat kínálnak. Kutatásunk és fejlesztésünk több irányban folytatódik: Kalibrálás Megfelelő kalibrálás nélkül az érzékelőeszközök olyan adatokat állítanak elő, amelyek nem reprezentatívak vagy akár félrevezetőek is lehetnek. Tehát hogyan kalibrálhatunk több száz különböző típusú mobiltelefont vagy más hangrögzítőt anélkül, hogy minden alkalommal drága hangszintmérőt használnánk? Javasoljuk, hogy vizsgálja meg az ilyen kutatási kérdéseket különböző pályákon, ahol kalibrált telefonok vagy akusztikus stabil helyek használhatók referenciapontként a telefon automatikus (újra) kalibrálásához (pl. 2 telefon közötti kalibrálás, Bluetooth -on keresztül, ahol az egyik a referencia és a A telefon a kalibráláshoz szükséges.) Beltéri lokalizáció A GPS rendszer gyakorlatilag nem támogatja a beltéri lokalizációt. Mivel a legtöbb ember mindennapi életének nagy részét zárt térben tölti, ez egy fontos hiányosság, amelyet részben manuális lokalizációval oldottunk meg (lásd 2. lépés). Vannak azonban olyan technológiák, amelyek a GPS alternatívái lehetnek beltéri forgatókönyvekben. Az egyik ígéretesebb (és széles körben tanulmányozott) megközelítés a GSM-alapú helymeghatározás. Az ilyen technológiák különösen hasznosak lehetnek a metrózajok (például a párizsi metróhálózat) vizsgálatához, amelyek köztudottan nagyon zajos környezetek. Már végeztünk némi kísérletet az időbeli markerekkel és a helyek interpolációval történő rekonstrukciójával (lásd az ábrát). Azonban a GSM-alapú helymeghatározás alkalmazásával (antennák azonosítása a különböző állomásokon, hogy automatikusan felismerje a felhasználó helyét) elvárjuk, hogy a jövőben pontosabban lokalizált méréseket tudjunk készíteni ebben a különleges környezetben. A zajszennyezési adatok térképekre történő kivetítése közös jellemző. De az emberek tevékenységéből származó hang expozíció rögzítése lehetővé teszi számunkra, hogy egyfajta, emberközpontúbb adatokat gyűjtsünk, és ne csak helyközpontú adatokat, amelyeket az utcákon elhelyezett hagyományos statikus zajszintmérők gyűjtenek. Ebből a megfigyelésből több társadalmi vonatkozású vonást fogunk vizsgálni. Például személyes zajprofilok létrehozása, amelyek tartalmazzák a zaj expozícióját időbeli és földrajzi dimenziókban, valamint a saját megcímkézett zajforrások listáját, lehetővé téve az emberek összehasonlítását és hasonló profilok megtalálását a kollektív fellépés támogatása érdekében. Következtetés új módszert mutattak be a zajszennyezés nyomon követésére és feltérképezésére az emberek részvételének köszönhetően. A NoiseTube platform lehetővé teszi, hogy mobiltelefonjával hozzájáruljon egy elosztott zajmérési kampányhoz. Ez a platform még mindig nagy fejlesztés alatt áll, és a közeljövő további fejlesztéseket hoz. Szeretnénk azonban meghívni Önt, hogy csatlakozzon a NoiseTube közösséghez, és próbálja ki szoftverünket. Ha kérdései, javaslatai vagy egyéb megjegyzései vannak, kérjük, ne habozzon kapcsolatba lépni velünk, vagy reagáljon az utasítással kapcsolatos megjegyzésekre. Továbbá szeretnénk hangsúlyozni, hogy nyitottak vagyunk az együttműködésre mind az állami, mind a kutatási szervezetekkel. További olvasás Ha többet szeretne megtudni, és értesülni szeretne a NoiseTube projektről, kérjük, látogasson el honlapunkra a www.noisetube.net címen. Ha szeretne olvasni a munka tudományos hátteréről, kérjük, olvassa el ezeket a dokumentumokat:

• Nicolas Maisonneuve, Matthias Stevens, Maria Niessen, Peter Hanappe és Luc Steels. NoiseTube: A zajszennyezés mérése és feltérképezése mobiltelefonokkal. Beküldve a 4. Nemzetközi Szimpóziumra a Környezetmérnöki Informatikai Technológiákról (ITEE 2009), Thesszaloniki, Görögország. 2009. május 28-29. PDF
• Nicolas Maisonneuve, Matthias Stevens, Maria Niessen, Peter Hanappe és Luc Steels. A polgárok zajszennyezésének monitorozása. Beküldve a 10. éves nemzetközi konferenciának a digitális kormányzati kutatásokról (dg.o2009), Puebla, Mexikó, 2009. május 17-20. PDF

Hivatkozások

• J. Burke, D. Estrin, M. Hansen, A. Parker, N. Ramanathan, S. Reddy és M. B. Srivastava. '' Részvételi érzékelés ''. '' ACM Sensys World Sensor Web Workshop ''. ACM Press, 2006.
• Cuff D., Hansen M. és Kang J. Urban Sensing: ki az erdőből. Communications of the ACM, 51 (3), pp. 24-33, 2008. március, ACM Press.
• J. Hellbruck, H. Fastl és B. Keller. A hang jelentése befolyásolja a hangosság megítélését?. In Proceedings of the 18. International Congress on Acoustics (ICA 2004). 1097-1100.
• D. Menzel, H. Fastl, R. Graf és J. Hellbruck. A jármű színének hatása a hangosság megítélésére. In Journal Of The Acoustical Society Of America, 2008. május, 123 (5), 2477-2479.
• Paulos, E. et al. Polgártudomány: a részvételi urbanizmus lehetővé tétele. In Hand-book of Research on Urban Informatics: The Practice and Promise of the Real-Time City, Marcus Foth (szerk.), 414-436. O., Idea Group, 2008.
• L. Yu és J. Kang. A társadalmi, demográfiai és viselkedési tényezők hatása a zajszint értékelésre a városi nyílt terekben. A Journal of the Acoustical Society of America, 2008. február, 123 (2), 772-783.

Ezt a projektmunkát az EU részben támogatta az IST-34721 (TAGora) szerződés alapján. A TAGora projektet az Európai Bizottság Jövő és feltörekvő technológiák programja (IST-FET) finanszírozza. Matthias Stevens a Flandriai Tudományos Kutatási Alap (Aspirant van het Fonds Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen) tudományos asszisztense.