Mierz i mapuj zanieczyszczenie hałasem za pomocą telefonu komórkowego: 4 kroki (ze zdjęciami)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-30 11:34

80 dB(A))", "góra":0.13263157894736843, "lewo":0.506, "wysokość":0.1957894736842105, "szerokość":0.276}]">

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

W tej „Instrukcji” dowiesz się, jak używać telefonu komórkowego wyposażonego w GPS jako stacji mobilnej do mierzenia osobistego narażenia na hałas i uczestniczenia w zbiorowym mapowaniu hałasu w Twojej okolicy lub mieście. Mapy można wizualizować za pomocą programu Google Earth. Zanieczyszczenie hałasem jest poważnym problemem w wielu miastach. Chociaż władze w niektórych dużych miastach rozpoczęły kampanie mające na celu monitorowanie problemu, tworzone przez nie mapy nie zawsze są łatwo dostępne i zazwyczaj nie są wystarczająco szczegółowe, aby uchwycić różnice (w czasie i przestrzeni) w hałasie, na który narażeni są ludzie. Jednak korzystając z naszych nowych technologii, możesz przyczynić się do poprawy monitorowania takich problemów środowiskowych, przyczyniając się do mapowania hałasu w Twojej okolicy lub mieście, a tym samym uczestniczyć w swoistej „Wikimapii” zanieczyszczenia hałasem. NoiseTube to projekt badawczy firmy Sony Laboratorium Informatyki w Paryżu. Projekt koncentruje się na opracowaniu nowego, partycypacyjnego podejścia do monitorowania zanieczyszczenia hałasem z udziałem ogółu społeczeństwa. Naszym celem jest rozszerzenie obecnego wykorzystania telefonów komórkowych poprzez przekształcenie ich w czujniki hałasu umożliwiające każdemu obywatelowi mierzenie własnego narażenia w codziennym otoczeniu i udział w zbiorowym mapowaniu hałasu jego miasta lub okolicy. Mówiąc bardziej ogólnie, ten projekt badawczy bada, w jaki sposób koncepcję wykrywania uczestniczącego można zastosować do kwestii środowiskowych, a zwłaszcza do monitorowania zanieczyszczenia hałasem. Detekcja uczestnicząca opowiada się za wykorzystaniem szeroko rozpowszechnionych urządzeń mobilnych (np. smartfonów, PDA) do tworzenia rozproszonych sieci czujników, które umożliwiają użytkownikom publicznym i profesjonalnym gromadzenie, analizowanie i dzielenie się lokalną wiedzą. Instalując bezpłatną aplikację na telefonie komórkowym wyposażonym w GPS, będziesz mógł zmierzyć poziom hałasu w dB(A) (z precyzją kilku decybeli w porównaniu do profesjonalnych urządzeń), skomentować jak odbierasz hałas (oznakowanie, subiektywny poziom dokuczliwości) oraz przesłać wszystkie informacje (znacznik czasu + pomiary geolokalizowane + dane wprowadzane przez człowieka) automatycznie do serwera NoiseTube za pośrednictwem połączenia internetowego telefonu. Następnie (zbiorcze) wyniki mogą być wizualizowane na mapach, jak pokazano na przykładzie na pierwszym rysunku. Motywacje do udziału w doświadczeniu NoiseTube 1. Zmierz swoją osobistą ekspozycję na dźwięk i bądź bardziej świadomy swojego otoczenia Na ile decybeli jestem narażony w ciągu dnia? Takie informacje są obecnie trudne do zdobycia dla obywateli. Dzięki naszej aplikacji będziesz mógł mierzyć swoją ekspozycję w dB(A) w czasie rzeczywistym bez konieczności posiadania drogiego miernika poziomu dźwięku. Uważamy, że spersonalizowane informacje o środowisku mogą mieć większy wpływ na świadomość i zachowanie społeczeństwa niż globalne statystyki środowiskowe dostarczane obecnie przez agencje rządowe. 2. Weź udział w monitorowaniu/mapowaniu zanieczyszczenia hałasem w Twoim mieście Za pomocą telefonu komórkowego Ty (i Twoja grupa) możesz zbierać geolokalizowane pomiary, opisywać je i wysyłać je automatycznie w celu mapowania lokalnego zanieczyszczenia hałasem, dostarczając przydatnych informacji dla lokalnych społeczności lub instytucje publiczne wspierające podejmowanie decyzji w sprawach lokalnych bez czekania, aż urzędnicy (agencje środowiskowe, fundusze rządowe na kosztowne kampanie pomiarowe) zwrócą uwagę na Twoją okolicę. 3. Pomóż naukowcom lepiej zrozumieć hałas z Twojego doświadczenia W przeciwieństwie do aktualnych danych dotyczących zanieczyszczenia hałasem pochodzących ze statycznych czujników zainstalowanych w stałych, określonych lokalizacjach, Twoje „zorientowane na ludzi” dane mogą mieć wielką wartość dla naukowców, aby lepiej zrozumieć problem zanieczyszczenia hałasem poprzez ekspozycja. Architektura NoiseTube Platforma NoiseTube składa się z aplikacji, którą uczestnicy muszą zainstalować na swoim telefonie komórkowym, aby przekształcić go w czujnik hałasu. Ta aplikacja mobilna zbiera lokalne informacje z różnych czujników i wysyła je na serwer NoiseTube, gdzie dane od wszystkich uczestników są scentralizowane i przetwarzane. Drugi rysunek przedstawia przegląd tej architektury. Ponieważ aplikacja mobilna jest najważniejszym elementem dla naszych uczestników, omówimy ją teraz szczegółowo w kroku 1.

Krok 1: Sprzęt i oprogramowanie

Funkcje aplikacji mobilnej - Pomiar i wizualizacja poziomu hałasu, na który jesteś narażony w czasie rzeczywistym - Oznaczanie komentarzy do pomiarów (np. źródło hałasu, ocena odczuwanej uciążliwości, …). Informacje te służą do dodawania warstwy semantycznej do tworzonych map szumu. - Automatyczne wysyłanie danych (zlokalizowanych geograficznie i ze znacznikiem czasu) na Twoje konto na naszym serwerze w celu aktualizacji Twojego osobistego „profilu narażenia” i zbiorczej mapy hałasu. Wymagania - Telefon z wbudowanym chipsetem GPS lub zewnętrzny odbiornik GPS, który można podłączyć do telefonu przez Bluetooth. - Telefon obsługujący platformę Java J2ME (profil CLDC/MIDP z rozszerzeniami: JSR-179 (Location API) i JSR-135 (Mobile Media API)). - Abonament na transmisję danych na dostęp do Internetu (przez GPRS/EDGE/3G). Uwagi:

• Na razie aplikacja została dokładnie przetestowana tylko na Nokia N95 8GB i Nokia 6220C. Inne marki/modele mogą, ale nie muszą działać. Za kilka tygodni planujemy wydać wersję na Apple iPhone. Możesz subskrybować przez NoiseTube.net, aby otrzymywać informacje o tej i innych przyszłych wydaniach.
• Aby uzyskać wiarygodne pomiary w decybelach, zaleca się używanie tylko obsługiwanych (skalibrowanych) modeli telefonów.

Alternatywne podejścia Telefon + mikrofon zewnętrzny Zamiast korzystać z wbudowanego mikrofonu, można podłączyć mikrofon zewnętrzny. Na rysunku 1 widać wykonany na zamówienie mikrofon zewnętrzny do telefonu Nokia N95. Jeśli korzystasz z mikrofonu zewnętrznego, zalecamy umieszczenie mikrofonu niezbyt blisko twarzy, aby uniknąć mierzenia tylko własnego głosu; dobrym rozwiązaniem jest zamocowanie mikrofonu blisko nadgarstka. Cyfrowy rejestrator dźwięku + aplikacja mobilna + aplikacja desktopowa W pierwszej wersji Noisetube pomiar głośności nie był wykonywany w czasie rzeczywistym przez aplikację mobilną. Zamiast tego do rejestracji dźwięku otoczenia wykorzystano cyfrowy rejestrator dźwięku (np.: M-Audio MicroTrack x series). Aplikacja mobilna (v1.0) miała na celu zlokalizowanie użytkownika (poprzez GPS) oraz ułatwienie komentowania (tagowanie, ocena, …). Następnie wykorzystano aplikację komputerową do wyodrębnienia miar głośności z nagranego dźwięku, połączenia tych danych z ścieżką lokalizacji i komentarzami użytkowników oraz wysłania tych informacji na serwer. Rysunek 2 przedstawia przegląd architektury NoiseTube v1.0.

Krok 2: Korzystanie z aplikacji mobilnej NoiseTube

Pierwsze krokiPo utworzeniu konta na stronie NoiseTube, znalezieniu niezbędnego sprzętu i zainstalowaniu naszego oprogramowania, możesz zacząć korzystać z aplikacji NoiseTube.1) Najpierw musisz uwierzytelnić się danymi swojego konta. Po pomyślnym zalogowaniu się, przy następnym uruchomieniu aplikacja pominie ten krok.2) Możesz teraz rozpocząć pomiary i wkład w projekt NoiseTube. Interfejs użytkownikaZrzut ekranu na pierwszym rysunku przedstawia interfejs użytkownika. Poniżej omawiamy różne części, z których każda odpowiada głównej funkcji aplikacji. 1) Pomiar głośności hałasu otoczenia Pomiar rozpocznie się automatycznie. Możesz zobaczyć aktualną wartość głośności – mierzoną w dB(A) – w lewym górnym rogu. Aby dodać znaczenie tej wartości, jest ona związana z kolorem reprezentującym potencjalne zagrożenie dla zdrowia przy obecnym poziomie narażenia:

• < 60 dB(A): zielony (bez ryzyka)
• >= 60 i < 70: Żółty (irytujący)
• >=70 i <80: Pomarańczowy (uwaga)
• > 80: Czerwony (ryzykowny).

Narysowana jest również krzywa historii, aby zobaczyć ewolucję zmierzonej głośności. Aby lepiej zrozumieć, co jest faktycznie mierzone, zapoznaj się z sekcją „Informacje o pomiarach głośności” poniżej. 2) Komentowanie Oznaczanie dodaje warstwę znaczenia do pomiarów fizycznych, aby poinformować społeczność i później zwizualizować naturę hałasu na mapach. Podobnie jak w przypadku tagowania filmów na YouTube lub stron internetowych w Delicious, pomiary hałasu można oznaczyć, dodając dowolne, oddzielone przecinkiem dowolne słowa (np. źródło szumu lub kontekst, ocena itp.). do wysoce subiektywnego sposobu, w jaki ludzie to postrzegają. Aby zbadać te subiektywne czynniki, dodamy więcej subiektywnych komponentów do aplikacji mobilnej, aby używać jej jako „(społecznego) miernika uciążliwości” (drugi rysunek pokazuje podgląd tego, jak to może wyglądać) i budować subiektywne mapy zanieczyszczenia hałasem. 3) Pomiary geolokalizacyjne Użytkownik może przełączyć się pomiędzy automatycznym (przy użyciu GPS) lub ręcznym trybem lokalizacji, klikając ikonę lokalizacji (patrz rysunek 1). Po uruchomieniu aplikacja uruchomi tryb automatyczny i spróbuje zlokalizować użytkownika za pomocą GPS. Jeśli to się nie powiedzie (np. z powodu sytuacji wewnątrz budynku) przełączy się w tryb ręczny, w którym użytkownik musi podać swoją lokalizację (np. adres, linię metra). Możliwe jest również wybranie aktualnej lokalizacji z listy predefiniowanych lokalizacji. Miejsca te mogą być osobistymi „ulubionymi” (np. dom lub biuro) lub miejscami publicznymi (np. ulice, stacje metra). Więcej informacji o pomiarach głośności Miernik głośności wyświetla równoważny ciągły poziom dźwięku (Leq) mierzony w dB(A) dźwięku nagranego w określonym przedziale czasu. W każdym cyklu aplikacja rejestruje dźwięk otoczenia (przy 22500 Hz, 16 bitów) w określonym przedziale czasu, a następnie przetwarza sygnał w celu wyodrębnienia wartości Leq. Możliwe są dwa przedziały: 1) Powolna reakcja (1 sekunda, tryb domyślny), pozwala to zmierzyć powolne zmiany dźwięku, przydatne w przypadku szumu stałego lub szumu tła; 2) Szybka reakcja/krótki Leq (125ms), dla dźwięków zmieniających się w czasie (np. krótkie zdarzenia). Tryb szybkiej odpowiedzi jest obecnie nadal eksperymentalny, więc na razie radzimy używać trybu wolnej odpowiedzi. Kalibracja dźwięku i wiarygodność informacji Aby skalibrować naszą aplikację w celu uzyskania wiarygodnych informacji na temat telefonu Nokia N95 8GB, użyliśmy miernika poziomu dźwięku. Wygenerowaliśmy różowy szum jako źródło hałasu i porównaliśmy decybele zmierzone przez miernik poziomu dźwięku z tymi zmierzonymi przez naszą aplikację na telefonie N95 przy różnych poziomach głośności (co 5 dB, od 35 dB do 100 dB). Rysunek 3 przedstawia wykres zarejestrowanych przez nas wartości. Otrzymaliśmy krzywą z dokładnością około +/- 10 dB(A). Po zastosowaniu odwrotności tej funkcji jako korektora uzyskaliśmy wtedy dobre wyniki (dokładność +/- 3 db). Planujemy przeprowadzić tę samą kalibrację w przyszłej wersji iPhone'a. Gdy już zrozumiesz, jak korzystać z aplikacji NoiseTube, zapraszamy do przetestowania jej na ulicy w Twojej okolicy!

Krok 3: Wizualizacja wyników

Obecnie dostępne są dwie wizualizacje. Monitorowanie narażenia ludzi w czasie rzeczywistym Monitorowanie w czasie rzeczywistym ma na celu wizualizację zbiorczego narażenia uczestników na hałas za pomocą programu Google Earth. Możesz to zobaczyć, przechodząc do https://noisetube.net/public/realtime.kml. Użytkownik jest reprezentowany przez cylinder, którego wysokość i kolor są proporcjonalne do głośności (Leq mierzonej w dB(A)) narażenia użytkownika na dźwięk. Mapa zanieczyszczenia hałasem w Twoim mieścieMożesz również zobaczyć aktualną mapę swojego osobistego narażenia, przechodząc na swoje konto i wybierając opcję „Moja mapa” (lub bezpośrednio przez: (https://noisetube.net/users/{username}/map.kml]). Aby zobaczyć zbiorczą mapę ekspozycji dźwięku, przejdź na mapę publiczną. Każde kółko oznacza miara głośności (kolor jest proporcjonalny do poziomu głośności). Na górze tej warstwy fizycznej znajduje się warstwa semantyczna opisująca znaczenie miar (tj. źródła szumu).

Krok 4: Przyszłe badania i wnioski

Zgodnie z duchem „beta” Web 2.0 postanowiliśmy otworzyć naszą platformę dla wszystkich, pomimo wczesnego etapu rozwoju. W niedalekiej przyszłości zaktualizowane wersje naszych narzędzi będą oferować ulepszone i nowe funkcje. Nasze badania i rozwój będą kontynuowane na kilku torach: Kalibracja Bez odpowiedniej kalibracji urządzenia czujnikowe wytwarzają dane, które mogą nie być reprezentatywne lub nawet wprowadzać w błąd. Jak więc kalibrować setki różnych typów telefonów komórkowych lub innych rejestratorów dźwięku bez używania za każdym razem drogiego miernika poziomu dźwięku? Proponujemy zbadanie takich pytań badawczych różnymi ścieżkami, gdzie skalibrowane telefony lub stabilne akustycznie lokalizacje mogą służyć jako punkty odniesienia do automatycznej (re)kalibracji telefonu (np. kalibracja między 2 telefonami podłączonymi przez Bluetooth, gdzie jeden jest wzorcem, a drugi to telefon do kalibracji). Lokalizacja wewnątrz System GPS praktycznie nie obsługuje lokalizacji wewnątrz pomieszczeń. Ponieważ większość ludzi spędza większość swojego codziennego życia w pomieszczeniach, jest to poważny problem, który częściowo rozwiązaliśmy poprzez ręczną lokalizację (patrz krok 2). Istnieją jednak technologie, które mogą stanowić alternatywę dla GPS w scenariuszach wewnętrznych. Jednym z bardziej obiecujących (i szeroko badanych) podejść jest pozycjonowanie oparte na GSM. Takie technologie mogą być szczególnie pomocne w badaniu hałasu w metrze (takim jak sieć metra w Paryżu), które są znane z bardzo hałaśliwych środowisk. Przeprowadziliśmy już pewne eksperymenty ze znacznikami czasowymi i rekonstrukcją lokalizacji przez interpolację (patrz rysunek). Jednak dzięki zastosowaniu pozycjonowania opartego na GSM (identyfikowanie anten na różnych stacjach, aby automatycznie wykrywać lokalizację użytkownika), spodziewamy się, że w przyszłości będziemy w stanie wykonywać dokładniejsze pomiary zlokalizowane w tym szczególnym środowisku. Aspekt społeczny: Budowanie społeczności Wspólną cechą jest rzutowanie danych dotyczących hałasu na mapy. Ale rejestrowanie narażenia na dźwięk z działalności ludzi pozwala nam również na zebranie pewnego rodzaju danych, które są bardziej zorientowane na ludzi, a nie tylko na miejsce, które są zbierane przez tradycyjne statyczne mierniki poziomu dźwięku umieszczane na ulicach. Na podstawie tej obserwacji przyjrzymy się większej liczbie funkcji społecznych. Na przykład, tworzenie osobistych profili hałasu zawierających Twoją ekspozycję na hałas w wymiarze czasowym i geograficznym oraz listę własnych oznaczonych źródeł hałasu, zapewniając sposób porównywania ludzi i znajdowania podobnych profili w celu wsparcia działań zbiorowych. zaprezentowali nowy sposób monitorowania i mapowania zanieczyszczenia hałasem dzięki udziałowi ludzi. Platforma NoiseTube umożliwia udział w rozproszonej kampanii pomiaru hałasu za pomocą telefonu komórkowego. Ta platforma jest wciąż intensywnie rozwijana, a niedaleka przyszłość przyniesie dalsze ulepszenia. Chcielibyśmy jednak zaprosić Cię do przyłączenia się do społeczności NoiseTube i wypróbowania naszego oprogramowania. Jeśli masz jakieś pytania, sugestie lub inne komentarze, nie wahaj się z nami skontaktować lub zareaguj poprzez komentarze do tej instrukcji. Ponadto chcielibyśmy podkreślić, że jesteśmy otwarci na współpracę zarówno z organizacjami publicznymi, jak i naukowymi. Dalsza lekturaAby dowiedzieć się więcej i być na bieżąco z projektem NoiseTube, odwiedź naszą stronę internetową www.noisetube.net. Jeśli chcesz zapoznać się z naukowym podłożem tej pracy, zapoznaj się z następującymi artykułami:

• Nicolas Maisonneuve, Matthias Stevens, Maria Niessen, Peter Hanappe i Luc Steels. NoiseTube: Pomiar i mapowanie zanieczyszczenia hałasem za pomocą telefonów komórkowych. Zgłoszony na 4 Międzynarodowe Sympozjum Technologii Informacyjnych w Inżynierii Środowiska (ITEE 2009), Saloniki, Grecja. 28-29 maja 2009. W trakcie przeglądu. PDF
• Nicolas Maisonneuve, Matthias Stevens, Maria Niessen, Peter Hanappe i Luc Steels. Monitorowanie zanieczyszczenia hałasem przez mieszkańców. Zgłoszone na 10th Annual International Conference on Digital Government Research (dg.o2009), Puebla, Meksyk, 17-20 maja 2009. W trakcie przeglądu. PDF

Bibliografia

• J. Burke, D. Estrin, M. Hansen, A. Parker, N. Ramanathan, S. Reddy i M. B. Srivastava. „Wyczuwanie uczestniczące”. W „Warsztacie internetowym dotyczącym czujników ACM Sensys World”. ACM Press, 2006.
• Cuff D., Hansen M. i Kang J. Urban Sensing: z lasu. Komunikaty ACM, 51(3), s. 24-33, marzec 2008, ACM Press.
• J. Hellbruck, H. Fastl i B. Keller. Czy znaczenie dźwięku wpływa na ocenę głośności?. W materiałach z XVIII Międzynarodowego Kongresu Akustyki (ICA 2004). Strony 1097-1100.
• D. Menzel, H. Fastl, R. Graf i J. Hellbruck. Wpływ koloru pojazdu na ocenę głośności. W Journal Of The Acoustical Society Of America, maj 2008, 123(5), strony 2477-2479.
• Paulos, E. i in. Nauka obywatelska: umożliwienie partycypacyjnej urbanistyki. W Hand-book of Research on Urban Informatics: The Practice and Promise of the Real-Time City, Marcus Foth (red.), s. 414-436, Idea Group, 2008.
• L. Yu i J. Kang. Wpływ czynników społecznych, demograficznych i behawioralnych na ocenę poziomu dźwięku w otwartych przestrzeniach miejskich. W Journal of the Acoustical Society of America, luty 2008, 123(2), strony 772-783.

Podziękowania Prace projektowe były częściowo wspierane przez UE w ramach kontraktu IST-34721 (TAGora). Projekt TAGora jest finansowany przez program Komisji Europejskiej Future and Emerging Technologies (IST-FET). Matthias Stevens jest asystentem badawczym Funduszu Badań Naukowych we Flandrii (Aspirant van het Fonds Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen).