Mät och kartlägg bullerföroreningar med din mobiltelefon: 4 steg (med bilder)

2024 Författare: John Day | [email protected]. Senast ändrad: 2024-01-30 12:47

80 dB (A)) "," topp ": 0.13263157894736843," vänster ": 0.506," höjd ": 0.1957894736842105," bredd ": 0.276}]">

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

I denna "instruerbara" lär du dig hur du kan använda din GPS-utrustade mobiltelefon som en mobilstation för att mäta din personliga exponering för buller och delta i den kollektiva bullerkartläggningen av ditt grannskap eller din stad. Kartorna kan visualiseras med Google Earth. Bullerföroreningar är ett allvarligt problem i många städer. Även om myndigheter i vissa storstäder har lanserat kampanjer för att övervaka problemet, är kartorna de skapar inte alltid lättillgängliga och är vanligtvis inte tillräckligt detaljerade för att förstå variationerna (i tid och rum) i det buller människor utsätts för. Men med hjälp av vår nya teknik kan du hjälpa till att förbättra övervakningen av sådana miljöfrågor genom att bidra till bullerkartläggningen av ditt grannskap eller din stad och på så sätt delta i en slags "Wikimapia" av buller. NoiseTube är ett forskningsprojekt från Sony Datavetenskapslaboratorium i Paris. Projektet är inriktat på att utveckla ett nytt deltagande tillvägagångssätt för att övervaka bullerföroreningar som involverar allmänheten. Vårt mål är att förlänga den nuvarande användningen av mobiltelefoner genom att göra dem till bullersensorer så att varje medborgare kan mäta sin egen exponering i sin vardagliga miljö och delta i den kollektiva bullerkartläggningen av sin stad eller stadsdel. Mer allmänt undersöker detta forskningsprojekt hur begreppet deltagande avkänning kan tillämpas på miljöfrågor och särskilt för att övervaka bullerföroreningar. Deltagande avkänning förespråkar användning av vitt utplacerade mobila enheter (t.ex. smarta telefoner, handdatorer) för att bilda distribuerade sensornätverk som gör det möjligt för offentliga och professionella användare att samla, analysera och dela lokal kunskap. Genom att installera en gratis applikation på din GPS-utrustade mobiltelefon, du kommer att kunna mäta ljudnivån i dB (A) (med en precision på få decibel jämfört med professionella enheter), kommentera hur du uppfattar bullret (märkning, subjektiv irritationsnivå) och skicka all information (tidsstämpel + geo-lokaliserade mätningar + mänsklig input) automatiskt till NoiseTube-servern via telefonens internetanslutning. Därefter kan de (kollektiva) resultaten visualiseras på kartor, vilket visas i exemplet i första figuren. Motiveringar för att delta i NoiseTube -upplevelsen 1. Mät din personliga ljudexponering och bli mer medveten om din miljö Hur mycket decibel utsätts jag för under min dag? Sådan information är för närvarande svår att få för medborgarna. Tack vare vår applikation kommer du att kunna mäta din exponering i dB (A) i realtid utan att behöva en dyr ljudnivåmätare. Vi tror att personlig miljöinformation kan ha större inverkan på allmänhetens medvetenhet och beteende än den globala miljöstatistik som för närvarande tillhandahålls av myndigheter. 2. Delta i övervakning/kartläggning av buller i din stad Med din mobiltelefon kan du (och din grupp) samla geo-lokaliserade mätningar, kommentera dem och skicka dem automatiskt för att kartlägga lokalt buller, vilket ger användbar information för lokalsamhällen eller offentliga institutioner för att stödja beslutsfattande i lokala frågor utan att vänta på att tjänstemän (miljöbyråer, statliga medel för dyra mätkampanjer) riktar sin uppmärksamhet till ditt grannskap. 3. Hjälp forskare att bättre förstå buller från din erfarenhet Till skillnad från nuvarande ljudföroreningsdata som kommer från statiska sensorer installerade på fasta, specifika platser, kan dina "folkcentrerade" data ha stort värde för forskare för att bättre förstå bullerföroreningar genom folkets NoiseTube -arkitektur NoiseTube -plattformen består av en applikation som deltagarna måste installera på sin mobiltelefon för att förvandla den till en bullersensorenhet. Denna mobilapplikation samlar in lokal information från olika sensorer och skickar den till NoiseTube -servern, där data från alla deltagare centraliseras och bearbetas. Den andra figuren visar en översikt över denna arkitektur. Eftersom mobilapplikationen är det viktigaste elementet för våra deltagare kommer vi nu att diskutera det i detalj i steg 1.

Steg 1: Utrustning och programvara

Mobilapplikationens funktioner - Mätning och visualisering av din ljudnivå du utsätts för i realtid- Märkning för att kommentera mätningarna (t.ex. bullerkällan, betygsätt den upplevda irritationen, …). Denna information används för att lägga till ett semantiskt lager till de bullerkartor som skapas. - Automatisk överföring av (geolokaliserad och tidsstämplad) data till ditt konto på vår server för att uppdatera din personliga "exponeringsprofil" och den kollektiva bullerkartan. Krav-En telefon med en inbyggd GPS-chipset eller en extern GPS-mottagare som kan anslutas till telefonen via Bluetooth. -En telefon som stöder Java J2ME-plattformen (CLDC/MIDP-profil med tilläggen: JSR-179 (Location API) och JSR-135 (Mobile Media API)). - En prenumeration på dataplan för internetåtkomst (via GPRS/EDGE/3G).

• För tillfället har programmet endast testats noggrant på Nokia N95 8GB och Nokia 6220C. Andra märken/modeller fungerar eller kanske inte. Om några veckor planerar vi att släppa en version för Apple iPhone. Du kan prenumerera via NoiseTube.net för att hålla dig informerad om detta och andra framtida utgåvor.
• För att uppnå trovärdiga decibelmätningar rekommenderas att endast stödda (kalibrerade) telefonmodeller används.

Alternativa metoder Telefon + extern mikrofon I stället för att använda den inbyggda mikrofonen kan du ansluta en extern mikrofon. På figur 1 ser du en specialtillverkad extern mikrofon för Nokia N95. Om du använder en extern mikrofon rekommenderar vi att du placerar mikrofonen inte för nära ditt ansikte för att undvika att bara mäta din egen röst; att fästa mikrofonen nära din handled är ett bra alternativ. Digital ljudinspelare + mobilapplikation + stationär applikation I den första versionen av Noisetube gjordes inte mätningen av ljudstyrka i realtid av mobilapplikationen. Istället användes en digital ljudinspelare (t.ex. M-Audio MicroTrack x-serien) för att spela in omgivande ljud. Mobilapplikationen (v1.0) syftade till att lokalisera användaren (via GPS) och att underlätta kommentarer (taggning, betyg, …). Ett skrivbordsprogram användes sedan för att extrahera måtten för ljudstyrka från det inspelade ljudet, kombinera dessa data med platsspåret och användarkommentarer och skicka denna information till servern. Figur 2 visar en översikt över arkitekturen för NoiseTube v1.0.

Steg 2: Använda mobilapplikationen NoiseTube

Komma igång När du har skapat ett konto på NoiseTube -webbplatsen, hittat nödvändig utrustning och installerat vår programvara kan du börja använda NoiseTube -applikationen. 1) Du måste först autentisera dig med dina kontouppgifter. När du väl har loggat in en gång, nästa gång du startar programmet, kommer programmet att kringgå detta steg. 2) Du kan nu börja mäta och bidra till NoiseTube -projektet. Användargränssnittet Skärmdumpen i den första figuren visar användargränssnittet. Nedan diskuterar vi de olika delarna, som var och en motsvarar ett huvudfunktion i applikationen. 1) Mätning av ljudnivån för omgivande brus Mätningen startar automatiskt. Du kan se det aktuella ljudvärdet - mätt i dB (A) - uppe till vänster. För att lägga till detta värde är det associerat med en färg som representerar den potentiella hälsorisken för den aktuella exponeringsnivån:

• <60 dB (A): Grön (ingen risk)
• > = 60 och <70: Gul (irriterande)
• > = 70 och <80: Orange (var försiktig)
• > 80: Röd (riskabel).

En historikurva ritas också för att se utvecklingen av den uppmätta ljudstyrkan. För att bättre förstå vad som faktiskt mäts, se avsnittet 'Om mätning av ljudstyrka' nedan. 2) Kommentering Taggning ger ett betydande lager till de fysiska mätningarna för att informera samhället och för att visualisera brusets art på kartor efteråt. Som att märka filmer på YouTube eller webbsidor på Delicious, kan du märka brusmätningarna genom att lägga till alla fria ord som separeras med ett kommatecken (t.ex. källan till bruset eller sammanhanget, ett betyg osv.). Buller är ett komplext fenomen pga. till det högst subjektiva sätt som människor uppfattar det. För att studera dessa subjektiva faktorer kommer vi att lägga till mer subjektiva komponenter till mobilappen för att använda den som en "(social) irritationsmätare" (den andra figuren visar en förhandsvisning av hur detta kan se ut) och bygga subjektiva kartor över bullerföroreningar. 3) Geo-lokaliserande mätningar Användaren kan växla mellan ett automatiskt (med GPS) eller ett manuellt lokaliseringsläge genom att klicka på ikonen för lokalisering (se figur 1). Vid start av programmet aktiveras det automatiska läget och försöker lokalisera användaren med GPS. Om det inte lyckas (t.ex. på grund av en inomhussituation) växlar det till det manuella läget, där användaren måste ange sin plats (t.ex. en adress, tunnelbanestationslinjen). Det är också möjligt att välja din nuvarande plats från en lista med fördefinierade platser. Dessa platser kan vara personliga "favoriter" (t.ex. hem eller kontor) eller offentliga platser (t.ex. gator, tunnelbanestationer) Mer information om mätning av ljudstyrka Ljudmätaren visar ekvivalent kontinuerlig ljudnivå (Leq) mätt i dB (A) av ljudet som spelats in vid ett givet tidsintervall. Vid varje cykel registrerar programmet miljöljudet (vid 22500 Hz, 16 bitar) under ett intervall, behandlar sedan signalen för att extrahera Leq -värdet. Två intervall är möjliga: 1) Långsamt svar (1 sekund, standardläget), detta gör det möjligt att mäta den långsamma ljudvariationen, användbar för konstant eller bakgrundsljud; 2) Snabb respons/kort Leq (125 ms), för tidsvarierande ljud (t.ex. korta händelser). Snabbsvarsläget är för närvarande fortfarande experimentellt, så för närvarande rekommenderar vi att du använder läget för långsamt svar. Om ljudkalibrering och trovärdighet för information För att kalibrera vår applikation för att få trovärdig information om en Nokia N95 8GB använde vi en ljudnivåmätare. Vi genererade ett rosa brus som bruskälla och jämförde decibeln som mäts med en ljudnivåmätare och de som mäts av vår applikation på N95 -telefonen vid olika ljudnivåer (var 5 dB, från 35 dB till 100dB). Figur 3 visar ett diagram över dessa värden som vi registrerade. Vi fick en kurva med en precision runt +/- 10 dB (A). Efter att ha använt inversen av denna funktion som en korrigerare fick vi då bra resultat (precision på +/- 3 db). Vi planerar att göra samma kalibrering med den framtida iPhone -versionen. När du har förstått hur du använder NoiseTube -appen, inbjuder vi dig att testa det på gatan i ditt grannskap!

Steg 3: Visualisera resultaten

Två visualiseringar är för närvarande tillgängliga. Övervakning i realtid av människors exponering Realtidsövervakning föreslås för att visualisera den kollektiva bullerexponeringen för deltagare som använder Google Earth. Du kan se det genom att gå till https://noisetube.net/public/realtime.kml. En användare representeras av en cylinder vars höjd och färg står i proportion till ljudstyrkan (Leq mätt i dB (A)) för användarens ljudexponering. Karta över buller i din stad Du kan också se den aktuella kartan över din personliga exponering genom att gå till ditt konto och välja "Min karta" (eller direkt via: (https://noisetube.net/users/{användarnamn/map.kml]). För att se den kollektiva ljudexponeringskartan går du till den offentliga kartan. Varje cirkel betyder ett ljudmått (färgen står i proportion till ljudnivån). Ovanpå detta fysiska lager finns ett semantiskt lager som beskriver måttenas betydelse (dvs brusets källor).

Steg 4: Framtida forskning och slutsatser

Tro mot "beta" -andan i Web 2.0 bestämde vi oss för att öppna vår plattform för alla, trots det tidiga utvecklingsstadiet. Inom en snar framtid kommer uppdaterade versioner av våra verktyg att erbjuda förbättrade och nya funktioner. Vår forskning och utveckling kommer att fortsätta längs flera spår: Kalibrering Utan korrekt kalibrering producerar sensorenheter data som kanske inte är representativa eller till och med kan vara vilseledande. Så hur kan vi kalibrera hundratals olika mobiltelefontyper eller andra ljudinspelare utan att använda en dyr ljudnivåmätare varje gång? Vi föreslår att undersöka sådana forskningsfrågor av olika spår, där kalibrerade telefoner eller akustiska stabila platser kan användas som referenspunkter för att automatiskt (om) kalibrera en telefon (t.ex. kalibrering mellan 2 telefoner, anslutna via Bluetooth, där en är referensen och annan är telefonen för att kalibrera). Lokalisering inomhus GPS -systemet stöder praktiskt taget inte inomhuslokalisering. Eftersom de flesta människor tillbringar mycket av sitt dagliga liv inomhus är detta en viktig brist som vi delvis har löst genom manuell lokalisering (se steg 2). Det finns dock tekniker som kan fungera som alternativ för GPS i inomhusscenarier. En av de mer lovande (och mycket studerade) tillvägagångssätten är GSM-baserad positionering. Sådan teknik kan vara särskilt användbar för att undersöka buller i tunnelbanan (som Paris Metro -nätverk), som är kända för att vara mycket bullriga miljöer. Vi har redan experimenterat med tidsmarkörer och en rekonstruktion av platser genom interpolering (se figur). Men genom att använda GSM-baserad positionering (identifiera antenner i olika stationer, för att automatiskt upptäcka användarens plats), förväntar vi oss att vi kommer att kunna producera mer exakt lokaliserade mätningar i denna speciella miljö i framtiden. Social aspekt: samhällsbyggnad Det är vanligt att projicera data om buller på kartor. Men genom att spela in ljudexponering från människors aktivitet kan vi också samla in ett slags data som är mer folkcentrerad och inte bara platscentrerad data som samlas in av traditionella statiska ljudnivåmätare som sätts på gator. Från denna observation kommer vi att undersöka mer socialrelaterade funktioner. Till exempel skapa personliga bullerprofiler som innehåller din brusexponering i tidsmässiga och geografiska dimensioner och en lista över dina egna märkta bullerkällor, vilket ger ett sätt att jämföra människor och hitta liknande profiler för att stödja kollektiv handling. Konklusion I denna "instruerbara" vi har presenterat ett nytt sätt att övervaka och kartlägga bullerföroreningar tack vare människors medverkan. Med NoiseTube -plattformen kan du bidra till en distribuerad bullermätningskampanj med din mobiltelefon. Denna plattform är fortfarande under hård utveckling och den närmaste framtiden kommer att medföra ytterligare förbättringar. Vi vill dock bjuda in dig att gå med i NoiseTube -communityn och prova vår programvara. Om du har några frågor, förslag eller andra kommentarer, tveka inte att kontakta oss eller reagera genom kommentarerna till denna instruktionsbok. Dessutom vill vi betona att vi är öppna för att samarbeta med både offentliga eller forskningsorganisationer. Mer läsning För att få mer information och hålla dig informerad om NoiseTube -projektet, besök vår webbplats på www.noisetube.net. Om du vill läsa om den vetenskapliga bakgrunden till detta arbete, vänligen se dessa artiklar:

• Nicolas Maisonneuve, Matthias Stevens, Maria Niessen, Peter Hanappe och Luc Steels. NoiseTube: Mätning och kartläggning av ljudföroreningar med mobiltelefoner. Inlämnad till 4th International Symposium on Information Technologies in Environmental Engineering (ITEE 2009), Thessaloniki, Grekland. 28-29 maj 2009. Under granskning. PDF
• Nicolas Maisonneuve, Matthias Stevens, Maria Niessen, Peter Hanappe och Luc Steels. Övervakning av föroreningar från medborgarna. Inlämnad till tionde årliga internationella konferensen om digital regeringsforskning (dg.o2009), Puebla, Mexiko, 17-20 maj 2009. Under granskning. PDF

Referenser

• J. Burke, D. Estrin, M. Hansen, A. Parker, N. Ramanathan, S. Reddy och M. B. Srivastava. '' Participatory Sensing ''. I '' ACM Sensys World Sensor Web Workshop ''. ACM Press, 2006.
• Cuff D., Hansen M. och Kang J. Urban Sensing: ur skogen. Communications of the ACM, 51 (3), s. 24-33, mars 2008, ACM Press.
• J. Hellbruck, H. Fastl och B. Keller. Påverkar betydelsen av ljud ljudbedömningar?. In Proceedings of the 18th International Congress on Acoustics (ICA 2004). Sidorna 1097-1100.
• D. Menzel, H. Fastl, R. Graf och J. Hellbruck. Påverkan av fordonsfärg på ljudbedömningar. I Journal Of The Acoustical Society Of America, maj 2008, 123 (5), sidorna 2477-2479.
• Paulos, E. et al. Medborgarvetenskap: möjliggör deltagande urbanism. I 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 och J. Kang. Effekter av sociala, demografiska och beteendemässiga faktorer på ljudnivåutvärderingen i öppna stadsområden. I Journal of the Acoustical Society of America, februari 2008, 123 (2), sidorna 772-783.

ErkännandenDetta projektarbete fick delvis stöd av EU enligt kontrakt IST-34721 (TAGora). TAGora-projektet finansieras av programmet Future and Emerging Technologies (IST-FET) från Europeiska kommissionen. Matthias Stevens är forskningsassistent för Fonden för vetenskaplig forskning, Flandern (Aspirant van het Fonds Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen).