Измерьте и нанесите на карту шумовое загрязнение с помощью мобильного телефона: 4 шага (с изображениями)

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:54

80 дБ (A)) "," верх ": 0,13263157894736843," левый ": 0,506," высота ": 0,1957894736842105," ширина ": 0,276}]">

Николя Мезоннев (Sony CSL Paris) Маттиас Стивенс (Vrije Universiteit Brussel / Sony CSL Paris) Люк Стилс (Vrije Universiteit Brussel / Sony CSL Paris)

В этом «Руководстве» вы узнаете, как использовать мобильный телефон с GPS в качестве мобильной станции для измерения вашего личного воздействия шума и участия в коллективном картировании шума вашего района или города. Карты можно визуализировать с помощью Google Earth. Шумовое загрязнение является серьезной проблемой во многих городах. Хотя власти в некоторых крупных городах начали кампании по отслеживанию проблемы, создаваемые ими карты не всегда легко доступны и, как правило, недостаточно подробны, чтобы уловить вариации (во времени и пространстве) шума, которому подвергаются люди. Однако, используя наши новые технологии, вы можете помочь улучшить мониторинг таких экологических проблем, внося свой вклад в составление карты шума вашего района или города и, таким образом, участвуя в своего рода «Викимапии» шумового загрязнения. NoiseTube - исследовательский проект Sony Лаборатория компьютерных наук в Париже. Проект направлен на разработку нового подхода к мониторингу шумового загрязнения с участием широкой общественности. Наша цель - расширить текущее использование мобильных телефонов, превратив их в датчики шума, позволяющие каждому гражданину измерять свое собственное воздействие в повседневной среде и участвовать в коллективном картировании шума своего города или района. В более общем плане этот исследовательский проект исследует, как концепция совместного зондирования может быть применена к проблемам окружающей среды и особенно к мониторингу шумового загрязнения. Совместное зондирование выступает за использование широко распространенных мобильных устройств (например, смартфонов, КПК) для формирования распределенных сенсорных сетей, которые позволяют общественным и профессиональным пользователям собирать, анализировать и делиться местными знаниями. Установив бесплатное приложение на свой мобильный телефон с GPS, вы сможете измерить уровень шума в дБ (A) (с точностью до нескольких децибел по сравнению с профессиональными устройствами), прокомментировать, как вы воспринимаете шум (теги, субъективный уровень раздражения) и отправить всю информацию (временная метка + геолокационные измерения + человеческий фактор) автоматически на сервер NoiseTube через подключение к Интернету вашего телефона. Впоследствии (коллективные) результаты могут быть визуализированы на картах, как показано в примере на 1-м рисунке. Мотивации для участия в опыте NoiseTube 1. Измерьте свое личное звуковое воздействие и лучше осознавайте свое окружение Сколько децибел я подвержен в течение моего дня? В настоящее время гражданам сложно получить такую информацию. Благодаря нашему приложению вы сможете измерять экспозицию в дБ (A) в режиме реального времени без необходимости в дорогостоящем измерителе уровня звука. Мы считаем, что персонализированная экологическая информация может иметь большее влияние на осведомленность и поведение общественности, чем глобальная экологическая статистика, которая в настоящее время предоставляется правительственными агентствами. 2. Участвуйте в мониторинге / картировании шумового загрязнения вашего города. С помощью мобильного телефона вы (и ваша группа) можете собирать геолокационные измерения, аннотировать их и автоматически отправлять их на карту местного шумового загрязнения, предоставляя полезную информацию для местных сообществ или государственные учреждения для поддержки принятия решений по местным вопросам, не дожидаясь, пока официальные лица (природоохранные агентства, государственное финансирование дорогостоящих измерительных кампаний) обратят свое внимание на ваш район. 3. Помогите ученым лучше понять шум на основе вашего опыта. В отличие от текущих данных о шумовом загрязнении, поступающих от статических датчиков, установленных в фиксированных, определенных местах, ваши «ориентированные на людей» данные могут иметь большое значение для ученых, чтобы лучше понять проблему шумового загрязнения через людей. Архитектура NoiseTube Платформа NoiseTube состоит из приложения, которое участники должны установить на свой мобильный телефон, чтобы превратить его в датчик шума. Это мобильное приложение собирает локальную информацию от различных датчиков и отправляет ее на сервер NoiseTube, где данные от всех участников централизуются и обрабатываются. На втором рисунке представлен обзор этой архитектуры. Поскольку мобильное приложение является наиболее важным элементом для наших участников, мы подробно обсудим его на шаге 1.

Шаг 1: оборудование и программное обеспечение

Возможности мобильного приложения - Измерение и визуализация вашего уровня шума, которому вы подвергаетесь в реальном времени - Добавление тегов для комментариев к измерениям (например, источник шума, оценка воспринимаемого раздражения и т. Д.). Эта информация используется для добавления семантического слоя к создаваемым картам шума. - Автоматическая отправка данных (с географической привязкой и отметкой времени) в вашу учетную запись на нашем сервере для обновления вашего личного «профиля воздействия» и коллективной карты шума. Требования - Телефон со встроенным GPS-чипсетом или внешний GPS-приемник, который можно подключить к телефону через Bluetooth. - Телефон с поддержкой платформы Java J2ME (профиль CLDC / MIDP с расширениями: JSR-179 (Location API) и JSR-135 (Mobile Media API)). - Подписка на тарифный план для доступа в Интернет (через GPRS / EDGE / 3G).

• На данный момент приложение было тщательно протестировано только на Nokia N95 8GB и Nokia 6220C. Другие марки / модели могут работать, а могут и не работать. Через несколько недель мы планируем выпустить версию для Apple iPhone. Вы можете подписаться на NoiseTube.net, чтобы узнавать об этом и других будущих выпусках.
• Для получения достоверных результатов измерения децибел рекомендуется использовать только поддерживаемые (откалиброванные) модели телефонов.

Альтернативные подходы Телефон + внешний микрофон Вместо встроенного микрофона можно подключить внешний микрофон. На рисунке 1 вы видите изготовленный на заказ внешний микрофон для Nokia N95. Если вы используете внешний микрофон, мы советуем вам размещать микрофон не слишком близко к лицу, чтобы не измерять только собственный голос; прикрепить микрофон близко к запястью - хороший вариант. Цифровой диктофон + мобильное приложение + настольное приложение В первой версии Noisetube измерение громкости не производилось мобильным приложением в реальном времени. Вместо этого для записи окружающего звука использовался цифровой диктофон (например, серия M-Audio MicroTrack x). Мобильное приложение (v1.0) было направлено на локализацию пользователя (через GPS) и облегчение комментирования (теги, рейтинг,…). Затем использовалось настольное приложение для извлечения измерений громкости из записанного звука, объединения этих данных с дорожкой местоположения и комментариев пользователей и отправки этой информации на сервер. На рисунке 2 показан обзор архитектуры NoiseTube v1.0.

Шаг 2. Использование мобильного приложения NoiseTube

Начало работы После того, как вы создали учетную запись на веб-сайте NoiseTube, нашли необходимое оборудование и установили наше программное обеспечение, вы можете начать использовать приложение NoiseTube.1) Сначала вам нужно будет аутентифицировать себя, указав данные своей учетной записи. После успешного входа в систему при следующем запуске приложение обойдет этот шаг. 2) Теперь вы можете начать измерения и вносить свой вклад в проект NoiseTube. Пользовательский интерфейс На скриншоте на первом рисунке показан пользовательский интерфейс. Ниже мы обсудим различные части, каждая из которых соответствует основной функции приложения. 1) Измерение громкости окружающего шума Измерение начнется автоматически. Вы можете увидеть текущее значение громкости - в дБ (A) - в верхнем левом углу. Чтобы добавить значение этому значению, оно связано с цветом, представляющим потенциальный риск для здоровья при текущем уровне воздействия:

• <60 дБ (A): зеленый (без риска)
• > = 60 и <70: желтый (раздражает)
• > = 70 и <80: оранжевый (будьте осторожны)
• > 80: красный (рискованный).

Также строится историческая кривая, чтобы увидеть эволюцию измеренной громкости. Чтобы лучше понять, что на самом деле измеряется, обратитесь к разделу «Об измерении громкости» ниже. 2) Комментирование тегов добавляет смысловой уровень к физическим измерениям, чтобы информировать сообщество и впоследствии визуализировать природу шума на картах. Как и при добавлении тегов к фильмам на YouTube или веб-страницам на Delicious, вы можете пометить измерения шума, добавив любые свободные слова, разделенные запятой (например, источник шума или контекст, рейтинг и т. Д.). Шум - это сложное явление из-за к в высшей степени субъективному восприятию людьми. Чтобы изучить эти субъективные факторы, мы добавим больше субъективных компонентов в мобильное приложение, чтобы использовать его в качестве «измерителя (социального) раздражения» (2-й рисунок показывает предварительный просмотр того, как это может выглядеть) и построить субъективные карты шумового загрязнения. 3) Измерения с географической локализацией Пользователь может переключаться между автоматическим (с использованием GPS) или ручным режимом локализации, щелкнув значок локализации (см. Рисунок 1). После запуска приложение активирует автоматический режим и попытается локализовать пользователя. с помощью GPS. Если это не удастся (например, из-за ситуации в помещении), он переключится в ручной режим, в котором пользователь должен ввести свое местоположение (например, адрес, линия станции метро). Также можно выбрать ваше текущее местоположение из списка заранее определенных местоположений. Эти места могут быть личными «избранными» (например: дом или офис) или общественными местами (например: улицы, станции метро). Дополнительная информация об измерении громкости Измеритель громкости отображает эквивалентный непрерывный уровень звука (Leq), измеренный в дБ (A) звука, записанного в заданный интервал времени. В каждом цикле приложение записывает окружающий звук (с частотой 22500 Гц, 16 бит) в течение определенного промежутка времени, а затем обрабатывает сигнал для извлечения значения Leq. Возможны два интервала: 1) Медленный отклик (1 секунда, режим по умолчанию), это позволяет измерить медленное изменение звука, полезно для постоянного или фонового шума; 2) Быстрый отклик / короткое Leq (125 мс) для изменяющихся во времени звуков (например, коротких событий). Режим быстрого отклика в настоящее время все еще является экспериментальным, поэтому пока мы советуем использовать режим медленного отклика. О калибровке звука и достоверности информации Чтобы откалибровать наше приложение для получения достоверной информации о Nokia N95 8GB, мы использовали измеритель уровня звука. Мы сгенерировали розовый шум в качестве источника шума и сравнили децибелы, измеренные шумомером, и децибелы, измеренные нашим приложением на телефоне N95 на разных уровнях громкости (каждые 5 дБ, от 35 дБ до 100 дБ). На рисунке 3 показан график этих значений, которые мы зарегистрировали. Мы получили кривую с точностью около +/- 10 дБ (A). После использования обратной функции в качестве корректора мы получили хорошие результаты (точность +/- 3 дБ). Мы планируем провести такую же калибровку с будущей версией iPhone. Как только вы поймете, как использовать приложение NoiseTube, мы приглашаем вас протестировать его на улице в вашем районе!

Шаг 3: Визуализация результатов

В настоящее время доступны две визуализации. Мониторинг воздействия шума на людей в реальном времени. Мониторинг в реальном времени предлагается для визуализации коллективного воздействия шума на участников с помощью Google Планета Земля. Вы можете увидеть это, перейдя на https://noisetube.net/public/realtime.kml. Пользователь представлен цилиндром, высота и цвет которого пропорциональны громкости (Leq, измеряемой в дБ (A)) звукового воздействия на пользователя. Карта шумового загрязнения в вашем городе Вы также можете просмотреть текущую карту вашего личного воздействия, перейдя в свою учетную запись и выбрав "Моя карта" (или напрямую через: (https://noisetube.net/users/{username}/map.kml]). Чтобы увидеть карту коллективного воздействия звука, перейдите на общедоступную карту. Каждый кружок означает мера громкости (цвет пропорционален уровню громкости). Вверху этого физического уровня находится семантический уровень, описывающий значение мер (т. е. источники шума).

Шаг 4: дальнейшие исследования и выводы

Верные духу «бета» Web 2.0, мы решили открыть нашу платформу для всех, несмотря на раннюю стадию разработки. В ближайшем будущем обновленные версии наших инструментов будут предлагать улучшенные и новые функции. Наши исследования и разработки будут продолжаться по нескольким направлениям: Калибровка Без надлежащей калибровки сенсорные устройства производят данные, которые могут не быть репрезентативными или даже вводить в заблуждение. Итак, как мы можем откалибровать сотни различных типов мобильных телефонов или других звукозаписывающих устройств, не используя каждый раз дорогостоящий измеритель уровня звука? Мы предлагаем исследовать такие исследовательские вопросы по различным трекам, где откалиброванные телефоны или акустические стабильные местоположения могут использоваться в качестве контрольных точек для автоматической (повторной) калибровки телефона (например, калибровка между двумя телефонами, подключенными через Bluetooth, где один является эталоном, а другое - телефон для калибровки). Локализация в помещении Система GPS практически не поддерживает локализацию в помещении. Поскольку большинство людей проводят большую часть своей повседневной жизни в помещении, это важный недостаток, который мы частично решили путем ручной локализации (см. Шаг 2). Однако есть технологии, которые могут выступать в качестве альтернативы GPS в помещениях. Одним из наиболее многообещающих (и широко изучаемых) подходов является определение местоположения на основе GSM. Такие технологии могут быть особенно полезны для исследования шума в метро (например, в парижской сети метро), которые, как известно, являются очень шумной средой. Мы уже поэкспериментировали с временными маркерами и реконструировали местоположения с помощью интерполяции (см. Рисунок). Однако, используя определение местоположения на основе GSM (определение антенн на разных станциях для автоматического определения местоположения пользователя), мы ожидаем, что в будущем сможем производить более точные локализованные измерения в этой особой среде. Распространенной особенностью является проецирование данных о шумовом загрязнении на карты. Но запись звукового воздействия от деятельности людей также позволяет нам собирать данные, которые в большей степени ориентированы на людей, а не только на места, которые собираются традиционными статическими шумомерами, устанавливаемыми на улицах. Исходя из этого наблюдения, мы рассмотрим другие особенности, связанные с социальными сетями. Например, создание личных шумовых профилей, содержащих ваше воздействие шума во временных и географических измерениях и список ваших собственных помеченных источников шума, что дает возможность сравнивать людей и находить похожие профили для поддержки коллективных действий. Заключение В этом «Руководстве» мы представили новый способ мониторинга и карты шумового загрязнения благодаря участию людей. Платформа NoiseTube позволяет вам внести свой вклад в кампанию распределенного измерения шума с помощью мобильного телефона. Эта платформа все еще находится в стадии интенсивной разработки, и в ближайшем будущем мы ее усовершенствуем. Однако мы хотели бы пригласить вас присоединиться к сообществу NoiseTube и опробовать наше программное обеспечение. Если у вас есть какие-либо вопросы, предложения или другие комментарии, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам или реагировать через комментарии к этому Руководству. Кроме того, мы хотели бы подчеркнуть, что мы открыты для сотрудничества как с общественными, так и с исследовательскими организациями. Дальнейшее чтение Чтобы узнать больше и оставаться в курсе о проекте NoiseTube, посетите наш веб-сайт по адресу www.noisetube.net. Если вы хотите узнать о научной основе этой работы, обратитесь к этим статьям:

• Николя Мезоннев, Матиас Стивенс, Мария Ниссен, Питер Ханаппе и Люк Стилс. NoiseTube: Измерение и картографирование шумового загрязнения с помощью мобильных телефонов. Представлено на 4-м Международном симпозиуме по информационным технологиям в экологической инженерии (ITEE 2009), Салоники, Греция. 28-29 мая 2009 г. На рассмотрении. PDF
• Николя Мезоннев, Матиас Стивенс, Мария Ниссен, Питер Ханаппе и Люк Стилс. Мониторинг шумового загрязнения населения. Представлено на 10-й ежегодной международной конференции по исследованиям цифрового правительства (dg.o2009), Пуэбла, Мексика, 17–20 мая 2009 г. На рассмотрении. PDF

использованная литература

• Дж. Берк, Д. Эстрин, М. Хансен, А. Паркер, Н. Раманатан, С. Редди и М. Б. Шривастава. «Совместное восприятие». В "Веб-семинаре ACM Sensys World Sensor". ACM Press, 2006.
• Кафф Д., Хансен М. и Канг Дж. Городское восприятие: из леса. Сообщения ACM, 51 (3), стр. 24–33, март 2008 г., ACM Press.
• Дж. Хеллбрук, Х. Фастл и Б. Келлер. Влияет ли значение звука на суждения о громкости?. В материалах 18-го Международного конгресса по акустике (ICA 2004). Страницы 1097-1100.
• Д. Менцель, Х. Фастл, Р. Граф и Дж. Хеллбрук. Влияние цвета автомобиля на оценки громкости. В журнале акустического общества Америки, май 2008 г., 123 (5), страницы 2477-2479.
• Паулос, Э. и др. Гражданская наука: обеспечение урбанизма с участием общественности. В Справочнике по исследованиям в области городской информатики: практика и перспективы города реального времени, Маркус Фот (ред.), Стр. 414-436, Idea Group, 2008.
• Л. Ю и Дж. Канг. Влияние социальных, демографических и поведенческих факторов на оценку уровня звука на открытых городских пространствах. В Журнале акустического общества Америки, февраль 2008 г., 123 (2), страницы 772-783.

Благодарности Работа над этим проектом была частично поддержана ЕС по контракту IST-34721 (TAGora). Проект TAGora финансируется Программой Future and Emerging Technologies (IST-FET) Европейской комиссии. Маттиас Стивенс - научный сотрудник Фонда научных исследований, Фландрия (Aspirant van het Fonds Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen).