Đo và lập bản đồ ô nhiễm tiếng ồn bằng điện thoại di động của bạn: 4 bước (có hình ảnh)

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:36

80 dB (A)) "," trên cùng ": 0,13263157894736843," trái ": 0,506," chiều cao ": 0,1957894736842105," chiều rộng ": 0,276}]">

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

Trong phần "Có thể hướng dẫn" này, bạn sẽ học cách sử dụng điện thoại di động được trang bị GPS của mình như một trạm di động để đo mức độ phơi nhiễm của cá nhân với tiếng ồn và tham gia vào việc lập bản đồ tiếng ồn chung của khu vực lân cận hoặc thành phố của bạn. Bản đồ có thể được hiển thị trực quan bằng Google Earth. Ô nhiễm tiếng ồn là một vấn đề nghiêm trọng ở nhiều thành phố. Mặc dù chính quyền ở một số thành phố lớn đã phát động các chiến dịch theo dõi vấn đề, nhưng các bản đồ mà họ tạo ra không phải lúc nào cũng dễ dàng tiếp cận và thường không đủ chi tiết để nắm được các biến thể (theo thời gian và không gian) trong tiếng ồn mà mọi người tiếp xúc. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng các công nghệ mới của chúng tôi, bạn có thể giúp cải thiện việc giám sát các vấn đề môi trường như vậy bằng cách đóng góp vào việc lập bản đồ tiếng ồn của khu vực lân cận hoặc thành phố của bạn và do đó tham gia vào một loại "Wikimapia" về ô nhiễm tiếng ồn. YouTube là một dự án nghiên cứu của Sony Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính ở Paris. Dự án tập trung vào việc phát triển một cách tiếp cận có sự tham gia mới để giám sát ô nhiễm tiếng ồn liên quan đến công chúng. Mục tiêu của chúng tôi là mở rộng việc sử dụng điện thoại di động hiện nay bằng cách biến chúng thành cảm biến tiếng ồn cho phép mỗi người dân đo mức độ phơi nhiễm của chính mình trong môi trường hàng ngày và tham gia vào việc lập bản đồ tiếng ồn chung của thành phố hoặc vùng lân cận của họ. Nhìn chung hơn, dự án nghiên cứu này nghiên cứu cách áp dụng khái niệm cảm nhận có sự tham gia vào các vấn đề môi trường và đặc biệt là để giám sát ô nhiễm tiếng ồn. Cảm biến có sự tham gia ủng hộ việc sử dụng các thiết bị di động được triển khai rộng rãi (ví dụ như điện thoại thông minh, PDA) để tạo thành mạng cảm biến phân tán cho phép người dùng công cộng và chuyên nghiệp thu thập, phân tích và chia sẻ kiến thức địa phương. bạn sẽ có thể đo mức độ tiếng ồn theo dB (A) (với độ chính xác vài decibel so với các thiết bị chuyên nghiệp), nhận xét về cách bạn cảm nhận tiếng ồn (gắn thẻ, mức độ khó chịu chủ quan) và gửi tất cả thông tin (dấu thời gian + các phép đo địa phương hóa + đầu vào của con người) tự động đến máy chủ NoiseTube thông qua kết nối Internet của điện thoại của bạn. Sau đó, kết quả (tập thể) có thể được hiển thị trên bản đồ, như được minh họa bằng ví dụ trong hình thứ nhất. trong ngày của tôi? Những thông tin như vậy hiện nay rất khó có được đối với người dân. Nhờ ứng dụng của chúng tôi, bạn sẽ có thể đo mức độ phơi sáng của mình theo dB (A) trong thời gian thực mà không cần đến máy đo mức âm thanh đắt tiền. Chúng tôi cho rằng thông tin môi trường được cá nhân hóa có thể có tác động lớn hơn đến nhận thức và hành vi của cộng đồng so với số liệu thống kê về môi trường toàn cầu hiện do các cơ quan chính phủ cung cấp. 2. Tham gia giám sát / lập bản đồ ô nhiễm tiếng ồn của thành phố Với điện thoại di động của bạn, bạn (và nhóm của bạn) có thể thu thập các phép đo được địa phương hóa, ghi chú thích và gửi chúng tự động để lập bản đồ ô nhiễm tiếng ồn tại địa phương, cung cấp thông tin hữu ích cho cộng đồng địa phương hoặc các tổ chức công để hỗ trợ việc ra quyết định về các vấn đề địa phương mà không cần chờ đợi các quan chức (cơ quan môi trường, chính phủ tài trợ cho các chiến dịch đo lường tốn kém) chuyển sự chú ý của họ sang khu vực lân cận của bạn. 3. Giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về tiếng ồn từ trải nghiệm của bạn Không giống như dữ liệu ô nhiễm tiếng ồn hiện tại đến từ các cảm biến tĩnh được lắp đặt trên các vị trí cố định, cụ thể, dữ liệu 'lấy con người làm trung tâm' của bạn có thể có giá trị to lớn để các nhà khoa học hiểu rõ hơn về vấn đề ô nhiễm tiếng ồn thông qua con người Nền tảng NoiseTube bao gồm một ứng dụng mà người tham gia phải cài đặt trên điện thoại di động của họ để biến nó thành một thiết bị cảm biến tiếng ồn. Ứng dụng di động này thu thập thông tin cục bộ từ các cảm biến khác nhau và gửi đến máy chủ NoiseTube, nơi dữ liệu từ tất cả những người tham gia được tập trung và xử lý. Hình thứ 2 cho thấy tổng quan về kiến trúc này Bởi vì ứng dụng di động là yếu tố quan trọng nhất đối với những người tham gia của chúng tôi, bây giờ chúng tôi sẽ thảo luận chi tiết về nó trong bước 1.

Bước 1: Thiết bị và Phần mềm

Các tính năng của ứng dụng di động - Đo lường và hình dung mức độ tiếng ồn mà bạn tiếp xúc trong thời gian thực Thông tin này được sử dụng để thêm một lớp ngữ nghĩa vào các bản đồ nhiễu được tạo. - Tự động gửi dữ liệu (được địa phương hóa và có dấu thời gian) đến tài khoản của bạn trên máy chủ của chúng tôi để cập nhật "hồ sơ phơi sáng" cá nhân của bạn và bản đồ tiếng ồn tập thể. Yêu cầu - Điện thoại có chipset GPS tích hợp hoặc bộ thu GPS bên ngoài có thể được kết nối với điện thoại qua Bluetooth. - Điện thoại hỗ trợ nền tảng Java J2ME (hồ sơ CLDC / MIDP với các phần mở rộng: JSR-179 (API vị trí) và JSR-135 (API phương tiện di động)). - Đăng ký gói dữ liệu để truy cập Internet (thông qua GPRS / EDGE / 3G).

• Hiện tại, ứng dụng này mới chỉ được thử nghiệm kỹ lưỡng trên Nokia N95 8GB và Nokia 6220C. Các thương hiệu / mô hình khác có thể hoạt động hoặc không. Trong vài tuần nữa, chúng tôi dự định sẽ phát hành một phiên bản cho iPhone của Apple. Bạn có thể đăng ký thông qua NoiseTube.net để được cập nhật thông tin về điều này và các bản phát hành khác trong tương lai.
• Để đạt được các phép đo decibel đáng tin cậy, chỉ nên sử dụng các kiểu điện thoại được hỗ trợ (đã hiệu chuẩn).

Các phương pháp thay thế Điện thoại + micrô bên ngoài Thay vì sử dụng micrô tích hợp, bạn có thể cắm micrô bên ngoài. Trên hình 1, bạn thấy một micrô bên ngoài được chế tạo riêng cho Nokia N95. Nếu bạn đang sử dụng micrô bên ngoài, chúng tôi khuyên bạn nên đặt micrô không quá gần mặt để tránh chỉ đo giọng nói của chính bạn; gắn micrô gần cổ tay của bạn là một lựa chọn tốt. Máy ghi âm kỹ thuật số + ứng dụng di động + ứng dụng máy tính để bàn Trong phiên bản đầu tiên của Noisetube, ứng dụng di động không thực hiện đo độ ồn theo thời gian thực. Thay vào đó, một máy ghi âm kỹ thuật số (ví dụ: M-Audio MicroTrack x series) đã được sử dụng để ghi lại âm thanh xung quanh. Ứng dụng dành cho thiết bị di động (v1.0) nhằm mục đích bản địa hóa người dùng (thông qua GPS) và để tạo điều kiện nhận xét (gắn thẻ, xếp hạng,…). Một ứng dụng máy tính để bàn sau đó đã được sử dụng để trích xuất các phép đo độ ồn từ âm thanh đã ghi, kết hợp dữ liệu đó với theo dõi vị trí và nhận xét của người dùng và gửi thông tin này đến máy chủ. Hình 2 cho thấy tổng quan về kiến trúc của NoiseTube v1.0.

Bước 2: Sử dụng Ứng dụng Di động NoiseTube

Bắt đầu Khi bạn đã tạo tài khoản trên trang web NoiseTube, tìm thấy thiết bị cần thiết và cài đặt phần mềm của chúng tôi, bạn có thể bắt đầu sử dụng ứng dụng NoiseTube. 1) Trước tiên, bạn sẽ phải tự xác thực thông tin tài khoản của mình. Sau khi bạn đăng nhập thành công một lần, lần khởi động tiếp theo, ứng dụng sẽ bỏ qua bước này. 2) Bây giờ bạn có thể bắt đầu đo lường và đóng góp cho dự án NoiseTube. Dưới đây chúng tôi thảo luận về các phần khác nhau, mỗi phần tương ứng với một tính năng chính của ứng dụng. 1) Đo độ lớn của tiếng ồn xung quanh Quá trình đo sẽ tự động bắt đầu. Bạn có thể thấy giá trị âm lượng hiện tại - đo bằng dB (A) - ở phía trên bên trái. Để thêm ý nghĩa cho giá trị này, nó được liên kết với màu đại diện cho nguy cơ sức khỏe tiềm ẩn của mức độ phơi nhiễm hiện tại:

• <60 dB (A): Màu xanh lá cây (không có rủi ro)
• > = 60 và <70: Màu vàng (khó chịu)
• > = 70 và <80: Màu cam (hãy cẩn thận)
• > 80: Đỏ (rủi ro).

Một đường cong lịch sử cũng được vẽ để xem sự phát triển của âm lượng đo được. Để hiểu rõ hơn những gì thực sự được đo, hãy tham khảo phần 'Giới thiệu về đo độ ồn' bên dưới. 2) Nhận xét Gắn thẻ thêm một lớp ý nghĩa cho các phép đo vật lý để thông báo cho cộng đồng và để hình dung bản chất của tiếng ồn trên bản đồ sau đó. Giống như gắn thẻ phim trên YouTube hoặc các trang web trên Delicious, bạn có thể gắn thẻ các phép đo độ ồn bằng cách thêm bất kỳ từ tự do nào được phân tách bằng dấu phẩy (ví dụ: nguồn phát ra tiếng ồn hoặc ngữ cảnh, xếp hạng, v.v.). Tiếng ồn là một hiện tượng phức tạp do theo cách mà con người cảm nhận về nó một cách chủ quan. Để nghiên cứu những yếu tố chủ quan này, chúng tôi sẽ thêm nhiều thành phần chủ quan hơn vào ứng dụng di động để sử dụng nó như một "máy đo mức độ khó chịu (xã hội)" (hình thứ 2 cho thấy bản xem trước của điều này có thể trông như thế nào) và xây dựng bản đồ chủ quan về ô nhiễm tiếng ồn. 3) Các phép đo bản địa hóa địa lý Người dùng có thể chuyển sang chế độ tự động hóa (sử dụng GPS) hoặc chế độ bản địa hóa thủ công bằng cách nhấp vào biểu tượng bản địa hóa (xem hình 1). Khi khởi động ứng dụng sẽ kích hoạt chế độ tự động và cố gắng bản địa hóa người dùng sử dụng GPS. Nếu không thành công (ví dụ: vì tình huống trong nhà), nó sẽ chuyển sang chế độ thủ công, trong đó người dùng phải nhập vị trí của mình (ví dụ: địa chỉ, đường ga tàu điện ngầm). Bạn cũng có thể chọn vị trí hiện tại của mình từ danh sách các vị trí được xác định trước. Các vị trí này có thể là "mục yêu thích" của cá nhân (ví dụ: nhà hoặc văn phòng) hoặc địa điểm công cộng (ví dụ: đường phố, ga tàu điện ngầm). của âm thanh được ghi tại một khoảng thời gian nhất định. Tại mỗi chu kỳ, ứng dụng ghi lại âm thanh môi trường (ở tần số 22500 Hz, 16bits) trong một khoảng thời gian, sau đó xử lý tín hiệu để trích xuất giá trị Leq. Có thể có hai khoảng thời gian: 1) Phản hồi chậm (1 giây, chế độ mặc định), điều này cho phép đo sự biến đổi âm thanh chậm, hữu ích đối với tiếng ồn không đổi hoặc tiếng ồn xung quanh; 2) Phản hồi nhanh / Leq ngắn (125ms), cho âm thanh thay đổi theo thời gian (ví dụ: các sự kiện ngắn). Chế độ phản hồi nhanh hiện vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, vì vậy, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng chế độ phản hồi chậm. Giới thiệu về hiệu chuẩn âm thanh và độ tin cậy của thông tin Để hiệu chỉnh ứng dụng của chúng tôi để có được thông tin đáng tin cậy về Nokia N95 8GB, chúng tôi đã sử dụng một máy đo mức âm thanh. Chúng tôi đã tạo ra một tiếng ồn màu hồng làm nguồn phát ra tiếng ồn và so sánh các decibel đo bằng máy đo mức âm thanh và các decibel đo bằng ứng dụng của chúng tôi trên điện thoại N95 ở các mức độ âm thanh khác nhau (cứ 5 dB, từ 35 dB đến 100dB). Hình 3 cho thấy một biểu đồ của điều này các giá trị mà chúng tôi đã đăng ký. Chúng tôi thu được một đường cong với độ chính xác khoảng +/- 10 dB (A). Sau khi sử dụng nghịch đảo của hàm này như một trình sửa lỗi, chúng tôi thu được kết quả tốt (độ chính xác là +/- 3 db). Chúng tôi dự định sẽ thực hiện hiệu chuẩn tương tự với phiên bản iPhone trong tương lai.

Bước 3: Hình dung kết quả

Hiện có thể truy cập hai hình ảnh trực quan là Giám sát thời gian thực về mức độ phơi nhiễm của mọi người Bạn có thể xem nó bằng cách truy cập https://noisetube.net/public/realtime.kml. Người dùng được biểu thị bằng một hình trụ có chiều cao và màu sắc tương ứng với độ lớn (Leq đo bằng dB (A)) khi tiếp xúc với âm thanh của người dùng. vào tài khoản của bạn và chọn "Bản đồ của tôi" (hoặc trực tiếp qua: (https://noisetube.net/users/{username}/map.kml]). Để xem bản đồ tiếp xúc âm thanh tập thể, hãy truy cập bản đồ công khai. Mỗi vòng tròn biểu thị một thước đo độ ồn (màu sắc tương ứng với mức độ âm thanh). Trên cùng của lớp vật lý này có một lớp ngữ nghĩa mô tả ý nghĩa của các phép đo (tức là các nguồn gây ra tiếng ồn).

Bước 4: Nghiên cứu và kết luận trong tương lai

Đúng với tinh thần "beta" của Web 2.0, chúng tôi quyết định mở nền tảng của mình cho tất cả mọi người, bất chấp giai đoạn phát triển ban đầu. Trong tương lai gần, các phiên bản cập nhật của các công cụ của chúng tôi sẽ cung cấp các tính năng mới và cải tiến. Nghiên cứu và phát triển của chúng tôi sẽ tiếp tục theo một số hướng: Hiệu chuẩn Nếu không có hiệu chuẩn thích hợp, các thiết bị cảm biến tạo ra dữ liệu có thể không mang tính đại diện hoặc thậm chí có thể gây hiểu nhầm. Vì vậy, làm thế nào chúng ta có thể hiệu chỉnh hàng trăm loại điện thoại di động khác nhau hoặc máy ghi âm khác mà không cần sử dụng một máy đo mức âm thanh đắt tiền mỗi lần? Chúng tôi đề xuất điều tra các câu hỏi nghiên cứu như vậy bằng các bài hát khác nhau, trong đó điện thoại đã được hiệu chỉnh hoặc các vị trí ổn định về âm thanh có thể được sử dụng làm điểm tham chiếu để tự động (lại) hiệu chuẩn điện thoại (ví dụ: hiệu chuẩn giữa 2 điện thoại, được kết nối qua Bluetooth, trong đó một là tham chiếu và khác là điện thoại để hiệu chỉnh). Bản địa hóa trong nhàHệ thống GPS hầu như không hỗ trợ bản địa hóa trong nhà. Bởi vì hầu hết mọi người dành phần lớn cuộc sống hàng ngày của họ trong nhà, đây là một thiếu sót quan trọng mà chúng tôi đã giải quyết một phần thông qua bản địa hóa thủ công (xem bước 2). Tuy nhiên, có những công nghệ có thể hoạt động như những lựa chọn thay thế cho GPS trong kịch bản trong nhà. Một trong những cách tiếp cận hứa hẹn hơn (và được nghiên cứu rộng rãi) là định vị dựa trên GSM. Những công nghệ như vậy có thể đặc biệt hữu ích để điều tra tiếng ồn trong tàu điện ngầm (chẳng hạn như mạng lưới Tàu điện ngầm của Paris), vốn được biết đến là những môi trường rất ồn ào. Chúng tôi đã thực hiện một số thử nghiệm với các điểm đánh dấu thời gian và tái tạo lại các vị trí bằng nội suy (xem hình). Tuy nhiên, bằng cách sử dụng định vị dựa trên GSM (xác định các ăng-ten ở các trạm khác nhau, để tự động phát hiện vị trí của người dùng), chúng tôi hy vọng chúng tôi sẽ có thể tạo ra các phép đo được bản địa hóa chính xác hơn trong môi trường đặc biệt này trong tương lai. Chiếu dữ liệu ô nhiễm tiếng ồn lên bản đồ là đặc điểm chung. Nhưng việc ghi lại mức độ tiếp xúc âm thanh từ hoạt động của người dân cũng cho phép chúng tôi thu thập một loại dữ liệu lấy con người làm trung tâm hơn và không chỉ là dữ liệu tập trung vào địa điểm được thu thập bằng các máy đo mức âm thanh tĩnh truyền thống được đặt trên đường phố. Từ quan sát này, chúng tôi sẽ xem xét các tính năng liên quan đến xã hội hơn. Ví dụ: tạo hồ sơ tiếng ồn cá nhân chứa mức độ tiếp xúc tiếng ồn của bạn theo các chiều thời gian và địa lý và danh sách các nguồn tiếng ồn được gắn thẻ của riêng bạn, cung cấp một cách để so sánh mọi người và tìm các cấu hình tương tự để hỗ trợ hành động tập thể. đã trình bày một phương pháp mới để giám sát và lập bản đồ ô nhiễm tiếng ồn nhờ sự tham gia của người dân. Nền tảng NoiseTube cho phép bạn đóng góp vào chiến dịch đo tiếng ồn phân tán bằng điện thoại di động của bạn. Nền tảng này vẫn đang được phát triển mạnh và tương lai gần sẽ mang đến những cải tiến hơn nữa. Tuy nhiên, chúng tôi muốn mời bạn tham gia cộng đồng NoiseTube và dùng thử phần mềm của chúng tôi. Hơn nữa, chúng tôi muốn nhấn mạnh rằng chúng tôi sẵn sàng hợp tác với cả tổ chức công hoặc tổ chức nghiên cứu. Nếu bạn muốn đọc về cơ sở khoa học của công trình này, vui lòng tham khảo các bài báo sau:

• Nicolas Maisonneuve, Matthias Stevens, Maria Niessen, Peter Hanappe và Luc Steels. NoiseTube: Đo và lập bản đồ ô nhiễm tiếng ồn bằng điện thoại di động. Đã đệ trình đến Hội nghị chuyên đề quốc tế lần thứ 4 về Công nghệ thông tin trong Kỹ thuật Môi trường (ITEE 2009), Thessaloniki, Hy Lạp. 28-29 tháng 5 năm 2009. Đang xem xét. PDF
• Nicolas Maisonneuve, Matthias Stevens, Maria Niessen, Peter Hanappe và Luc Steels. Giám sát ô nhiễm tiếng ồn của người dân. Đã đệ trình cho Hội nghị quốc tế thường niên lần thứ 10 về Nghiên cứu Chính phủ Kỹ thuật số (dg.o2009), Puebla, Mexico, ngày 17-20 tháng 5 năm 2009. Đang xem xét. PDF

Người giới thiệu

• J. Burke, D. Estrin, M. Hansen, A. Parker, N. Ramanathan, S. Reddy và M. B. Srivastava. '' Cảm nhận có sự tham gia ''. Trong '' Hội thảo web về cảm biến thế giới ACM Sensys ''. ACM Press, 2006.
• Cuff D., Hansen M. và Kang J. Urban Sensing: ra khỏi rừng. Truyền thông của ACM, 51 (3), trang 24-33, tháng 3 năm 2008, ACM Press.
• J. Hellbruck, H. Fastl và B. Keller. Ý nghĩa của âm thanh có ảnh hưởng đến các phán đoán về độ lớn không?. Trong Kỷ yếu của Đại hội Quốc tế về Âm học lần thứ 18 (ICA 2004). Trang 1097-1100.
• D. Menzel, H. Fastl, R. Graf và J. Hellbruck. Ảnh hưởng của màu sắc xe đến đánh giá độ ồn. Trong Journal Of The Acoustical Society Of America, tháng 5 năm 2008, 123 (5), trang 2477-2479.
• Paulos, E. và cộng sự. Khoa học công dân: Tạo điều kiện cho chủ nghĩa đô thị có sự tham gia. In Handbook of Research on Urban Informatics: The Practice and Promise of Real-Time City, Marcus Foth (Ed.), Trang 414-436, Idea Group, 2008.
• L. Yu và J. Kang. Ảnh hưởng của các yếu tố xã hội, nhân khẩu học và hành vi đến việc đánh giá mức độ âm thanh trong không gian mở đô thị. Trong Tạp chí của Hiệp hội Âm học Hoa Kỳ, tháng 2 năm 2008, 123 (2), trang 772-783.

Lời cảm ơn Công việc của dự án này được EU hỗ trợ một phần theo hợp đồng IST-34721 (TAGora). Dự án TAGora được tài trợ bởi chương trình Công nghệ Tương lai và Mới nổi (IST-FET) của Ủy ban Châu Âu. Matthias Stevens là trợ lý nghiên cứu của Quỹ Nghiên cứu Khoa học, Flanders (Aspirant van het Fonds Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen).