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噪聲監測聲學應用案例--- 高速公路車輛源強監測案例
來源: | 作者:security-100 | 發布時間: 2021-09-14 | 2185 次瀏覽 | 分享到:
近年來,隨著城市經濟的飛速發展,機動車輛增速迅猛,交通噪聲污染日益嚴重,部分交通噪聲超標路段雖經過聲屏障等隔聲降噪處理仍不能達標,嚴重影響周邊生活區和商業區的生產生活。傳統的戶外噪聲監測利用單麥克風無差別測量所在位置的聲壓級,進一步多點分布式監測可形成城市噪聲地圖等數據產品。但是何處應該修建聲屏障、哪一類車型不宜通過哪一區域,需要**的數據依據。

項目背景

  近年來,隨著城市經濟的飛速發展,機動車輛增速迅猛,交通噪聲污染日益嚴重,部分交通噪聲超標路段雖經過聲屏障等隔聲降噪處理仍不能達標,嚴重影響周邊生活區和商業區的生產生活。傳統的戶外噪聲監測利用單麥克風無差別測量所在位置的聲壓級,進一步多點分布式監測可形成城市噪聲地圖等數據產品。但是何處應該修建聲屏障、哪一類車型不宜通過哪一區域,需要**的數據依據。


項目需求

  通過與攝像頭同步采集的照片作對比,準確提取行駛車輛的噪聲頻譜和聲壓級,獲得更加精細化的道路交通噪聲構成和聲源輻射特征。并可測量交通道路斷面上每輛汽車的聲源級和聲輻射特征參數,形成車輛類型和數量統計等數據,提供給交通管理等城市相關部門或其他企事業單位,從而可以更加精細的分析交通噪聲的構成和分類,為交通噪聲污染嚴重路段的針對性治理提供有效技術手段。


項目方案

  交通斷面聲光聯動車輛源強監測系統包括對道路噪聲源進行檢測、識別以及聲源定位等關鍵技術。聲吶麥克風陣列采集的信號通過檢測和特征聲紋信息提取,可識別出車輛行駛噪聲,并將鳥叫、蟬鳴聲、人聲等環境干擾濾除,對所有通道數據采用聲學定位算法獲得聲音云圖。


核心技術

  聲源定位跟蹤、聲紋識別與異常聲音監測、聲源分離和提取、聲光聯動。


功能描述

(1) 自動記錄流經車輛的照片并識別車輛類型,保存車輛行駛噪聲音頻文件;

(2) 系統記錄的照片包含車輛行駛發生的時間、地點、車輛類型等準確標記信息;

(3) 系統記錄的聲音文件采用wav格式,播放時間長度應不小于2s。

(4) 支持對多車行駛條件下每輛車的聲源級進行波束形成空域濾波,并準確估計每輛車聲源級。

(5) 支持對交通噪聲進行頻譜分析,以及對周圍樓宇的聲壓級預測等;

(6) 支持公網訪問車輛交通噪聲記錄,可以進行實時查看,可查看記錄的全景圖像、特征圖像和播放錄音等功能。

用戶反饋

  該項目自2020年12調研需求到研發實施,2021年9月上線并運行良好。


其他行業推廣

  聲勢智能環境噪聲及噪聲源智能和精細化監測的能力,可應用于多場景的環境噪聲監測。

  變電站噪聲監測(及設備運行監測):如在電力分配環節,變電站噪聲超標是*主要的矛盾,特別是在生活居民住區,居民對周圍聲音的控制要求更是越來越強,控制噪聲*有效的方法就是噪聲源控制。隨著變電站設備老化,噪聲源的分布也會動態變化,聲勢智能的環境噪聲監測系統可發揮作用。


城市噪聲在線監測:城市環境噪聲污染較為嚴重,城市居民對當地環境噪聲污染的反映也較水、氣污染強烈。由于噪聲有隨機性和起伏變化大的特點,用手工監測方法獲取的監測數據實時性、代表性差,花費的人力多,很難滿足城市環境噪聲污染的正確評價和管理決策需要。運行聲勢智能環境噪聲監測系統,有著無需人員值守,長期24h連續運行的特點,可實時得到全天候的噪聲地圖及網絡化的噪聲分布,且結構又相對簡單,容易取得既實時又同步的城市各設定測點噪聲時空分布監測數據,對推動環保域的技術進步和科技發展,對提高城市環境監測管理能力具有十分重要的現實意義。


關于我們:

  南京中科聲勢智能科技有限公司(簡稱中科聲勢),是一家融合聲學智能監測、 聲學物聯網和人工智能技術的高科技企業。核心團隊有著聲學領域近20年的科研經歷,承擔了數個國家大型科研項目,公司依托雄厚的技術研發實力,以多通道麥克風MEMS陣列和強大的數據處理技術,結合AI機器學習和聲紋數據庫,為各類行業和工業應用設施設備,提供精準性、預測性和實時性的聲學故障診斷及維護服務,為管理者提供快速決策。


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