En bullerkarta underlättar övervakningen av miljöbuller i stadsområden. Det kan öka medborgarnas medvetenhet om bullernivåerna och bidra till utarbetandet av strategier för att minska föroreningarna för att hantera de negativa effekterna. Den senaste tekniken för bullerkartor i stadsområden är dock dyr och sällan uppdaterad (i månader eller till och med år), eftersom de är beroende av befolknings- och trafikmodeller snarare än av verkliga data. Smart telefonbaserad stadsanalys kan utnyttjas för att skapa en öppen och billig plattform för att göra aktuella bullerkartor. I detta dokument presenterar vi design, genomförande och prestandautvärdering av en end-to-end, sammanhangsmedveten, buller kartläggningssystem som kallas Ear-Phone. Ear-Phone undersöker användningen av olika interpolation och legaliseringsmetoder för att ta itu med det grundläggande problemet med att återställa bullerkartan från ofullständiga och slumpmässiga prover som erhållits genom crowdsourcing datainsamling. Ear-Phone, implementerad på Nokia N95, N97 och HP iPAQ, HTC One mobila enheter, tar också upp utmaningen att samla in exakta bulleravläsningar på en mobil enhet. En stor utmaning med att använda smarta telefoner som sensorer är att även på samma plats kan sensoravläsningen variera beroende på telefonens orientering och användarkontext (t.ex. om användaren bär telefonen i en väska eller håller den i handflatan). För att ta itu med detta problem, Ear-Phone utnyttjar sammanhang-medveten känsla. Vi utvecklar klassificerare för att exakt bestämma sammanhanget för telefonavkänning. Vid kontextuell upptäckt bestämmer Ear-Phone automatiskt om du ska känna eller inte. Ear-phone implementerar även in-situ kalibrering som utför enkel kalibrering som kan utföras utan några tekniska färdigheter som krävs av användaren. Omfattande simuleringar och utomhus * Motsvarande författare. Experiment visar att Ear-Phone är en genomförbar plattform för att bedöma buller, medföra rimlig systemresursförbrukning vid mobila enheter och ge hög återuppbyggnad noggrannhet av bullerkartan.
Ear-Phone REF kan generera en bullerkarta för att underlätta övervakning av miljöbuller i städer genom crowdsourcing datainsamling.
Ear-Phone: A Context-Aware Noise Mapping using Smart Phones
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}