CN108801448A - 一种智能终端监测的城市交通噪声监控*** - Google Patents

Abstract

一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，包括噪声监测设备、无线网关、噪声数据存储服务器、噪声数据处理服务器、云服务器以及用户客户端，在无线噪声测量节点处，使用噪声监测设备测量该节点下的噪声数据，噪声监测设备为具有WiFi功能的频谱分析计与声级计集成的噪声监测仪和智能终端，设置到无线噪声测量节点的地理位置，并在地图中将具体的位置通过坐标标注出来。

Description

一种智能终端监测的城市交通噪声监控***

技术领域

本发明涉及一种噪声监控***。尤其是一种智能终端监测的城市交通噪声监控***。

背景技术

伴随车辆保有量及道路交通拥挤度的增加，交通噪声已成为城市的主要污染源之一。当噪声控制在55dB及以下时，对居民影响相对较小；而噪声达到70dB 及以上时对居民身心及环境造成严重污染。伴随城市生态文明建设，更多的人关心自己的生存环境的健康水平，这些环境关注的焦点不仅包括天气状况，大气PM指数，还包括城市交通噪音指数，而城市交通污染测量数据量大，且信息处理相对困难，并且缺少对噪声的有效监督和反馈。

发明内容

本发明为了克服现有技术方案的不足，提供了一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，其能够使用普通的智能终端通过加载APP的方式实现对环境噪音的监控和反馈。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，包括噪声监测设备、无线网关、噪声数据存储服务器、噪声数据处理服务器、云服务器以及用户客户端，在无线噪声测量节点处，使用噪声监测设备测量该节点下的噪声数据，并将噪声数据通过无线网关上传至噪声数据存储服务器，噪声数据存储服务器存储该噪声数据，噪声数据处理服务器对噪声数据进行分析处理，分析处理的结果上传至云服务器，云服务器通过互联网发送给用户客户端；噪声监测设备为具有WiFi功能的频谱分析计与声级计集成的噪声监测仪和智能终端，设置到无线噪声测量节点的地理位置，并在地图中将具体的位置通过坐标标注出来。

有益效果：

(1)本发明使用移动智能终端结合噪声监测仪作为噪声测量装置，实现了更加灵活的噪声监测，能够有效的全面反应噪声情况；

(2)使用算法优化节点数量，从而以较少的节点测量大范围的噪声数据，极大降低的***成本；

(3)使用等效声级的概念，充分考虑的测量过程中的时间、干扰、地理环境等因素，能够更为全面客观的反应测量结果；

(4)本发明设计了通过信息实时采集、大数据云储存、实时数据趋势分析等对城市交通噪声进行实时监测，并通过历史数据模拟，发现噪声污染规律，从而获得污染治理改进的时段及交通噪声预警信息；

(5)本发明将监测、储存、数据分析及移动终端传输等功能进行整合，可以更加便捷的满足居民对城市交通噪音指数的了解需求；

(6)本发明主要针对于民众关心的城市噪声问题，设计并开发了集城市噪声采集、信息共享及APP查询相结合，让民众通过互联网或手机终端APP可以轻松便捷的了解到周边的噪声污染指数；

附图说明

图1为本发明的***构成框图；

图2为本发明的带有噪声标识的地图显示；

图3为本发明的噪声随时间变动曲线图；

图4为本发明的无线噪声测量节点的确定流程图；

图5为本发明的等效噪声处理流程图；

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明作进一步的说明。

一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，包括噪声监测设备、无线网关、噪声数据存储服务器、噪声数据处理服务器、云服务器以及用户客户端，在无线噪声测量节点处，使用噪声监测设备测量该节点下的噪声数据，并将噪声数据通过无线网关上传至噪声数据存储服务器，噪声数据存储服务器存储该噪声数据，噪声数据处理服务器对噪声数据进行分析处理，分析处理的结果上传至云服务器，云服务器通过互联网发送给用户客户端；

噪声监测设备为具有WiFi功能的频谱分析计与声级计集成的噪声监测仪和智能终端，设置到无线噪声测量节点的地理位置，并在地图中将具体的位置通过坐标标注出来。

其中，智能终端上安装有噪声监测APP，其能够记录噪声瞬时值、噪声波形、噪声的最高值、噪声的最低值以及噪声平均值，并进行录音生成监听文件，将上述数据以及GPS数据通过SOAP协议将进行封装后发送到噪声数据存储服务器，噪声数据存储服务器在接收到智能终端发送来的信息后，进行响应的数据处理，返回一个回应信息到智能终端以供智能终端根据噪声数据存储服务器的回应信息进行相应的提示或者其他操作，在进行文件上传的过程中，监听文件为一分钟左右的音频文件，如果文件较大不能一次性上传，需要将文件分多次上传，每次只上传一部分，噪声数据存储服务器将多次接收到的文件片段连接成完成的文件。

噪声监测APP包含了登录模块、举报模块、管理模块以及***设置模块,登录模块进行身份验证，以保证用户、举报记录、工作人员信息的安全，***提供密码、语音口令以及两者混合的登录模式；举报模块，使用地图实时显示举报位置、时间、音频数据信息，在需要的时候，与举报人取得联系进行实时聊天，从而进一步了解噪声监听时的具体情况，还可以进行举报记录的相关查询，方便用户查看之前的举报记录，进行相应的数据分析及显示，用户管理。用于管理***使用者的信息。包括添加用户、删除用户以及修改密码，同时可以查看***的使用记录。

用户客户端进入噪声监测设备的WiFi覆盖区域时，将被要求通过接入点执行相关的鉴权过程，在后端通过负载均衡将鉴权请求分配到噪声数据处理服务器，在此过程中，用户登录信息保存到云服务器中。

这样，就完成了鉴权流程，鉴权完成后，该用户即能够访问WiFi网络。

该***的WiFi覆盖所有无线噪声测量节点，无线噪声测量节点与噪声数据存储服务器之间的通信是LabVIEW提供的共享变量和远程浏览器的通信方式，噪声数据存储服务器、噪声数据处理服务器与云服务器是TCP/IP通信的方式，***采用模块化设计。

噪声数据处理服务器，依据实时监测数据，绘制实时噪声变动图，结合地图，绘制3D噪声质变动图，根据采集的历史数据，分析确定噪声危害较为严重的区域及时间段，并针对性地提出控制策略，比如，卡车及重型车辆限行、禁止按喇叭等措施，并通过云服务器将控制策略发送给用户客户端。

云服务器设置有城市道路交通噪声预警***，包括GIS操作模块、环境噪声评价模块、噪声分析模块以法律法规数据库，GIS操作模块、环境噪声评价模块、噪声分析模块通过相应数据引擎访问噪声数据存储服务器，GIS操作模块用于实现地图操作、数据查询、数据编辑的功能，环境噪声评价模块生成等值线以及噪声超标数据，噪声分析模块用于进行等效噪声计算、噪声时间曲线统计、噪声查询、减噪模拟，法律法规数据库主要用于提供相应的法律依据。

用户客户端安装交通噪声预警反馈APP，在进行数据分析的基础上实现APP 调用，APP实现主要实现一下功能：数据统计，在线实时24小时连续的获取无线噪声测量节点的城市噪声污染指数对应的数据，以数字、图形和图像的方式进行实时显示和记录存储监测信息；故障报警，可设定各无线噪声测量节点的报警限值，当出现无线噪声测量节点的数据异常时自动发出报警信号，报警方式包括：现场多媒体声光报警、网络客户端报警、电话语音报警、智能终端短信息报警，上传报警信息并进行本地及远程监测在不同的时刻通知不同的值班人员；WEB信息读取，管理人员直接登陆WEB平台可看到所属的噪声监测设备运行状况；APP信息读取，将数据查询与APP，通过移动终端查看和读取城市噪声监测结果；设备发布，环保局或者环境监管部门通过交通噪声预警反馈APP进行信息发布，生成二维码张贴在公共区域，使民众通过智能终端扫描就能实时得知附近环境质量的具体情况。

其中，图形方式的实时显示为将测算结果显示在相应地图节点上，选择大于 70dB作为红色预警区域；[55dB，70dB]区间设定为橙色预警区域；小于55dB设定为绿色区域。

其中，数据异常是指噪声曲线显示在某段时间内，按照时间轴将噪声测算值标注在平面直角坐标系中，从而获得噪声影响与波动范围，噪声水平连续处于红色预警区域内，从而认为其达到了报警水平。

交通预警的时间段并非是通过单日的历史数据确定，需要多日历史数据进行仿真及统计均值分析处理后确定预警时间段。

其中，无线噪声测量节点的确定过程如下：

步骤1，对城市道路类型进行汇总整理，进行分类，确定为：快速路、主干路和次干路三大类，测量每种城市道路类型的路长分别为L_K、L_Z和L_C；

步骤2，快速路以1km为间隔，主干路以0.8km为间隔，次干路以1.5km为间隔设置监测样本节点；

其中，监测样本节点处设置噪声监测设备，噪声监测设备的测点具***置为：测点选在离车行道的路沿20cm处、离路口应大于50m、交通噪声直接影响的敏感建筑物外lm处、在声屏障lm处，测点的高度为1.2m；

结合道路类型、关键交通节点设置初步监测点，为后续的优化节点提供样本依据。

步骤3，统计三种城市道路类型监测样本节点的总数m_K，m_Z，m_C，并在监测样本节点处测量等效声级；

步骤4，计算优化节点数n，如下所示：

其中，t：检验临界值，优选为：1.96；S：噪声监测设备测量得到的噪声样本标准差；σ：噪声测量允许误差，优选为1。

三种城市道路类型的优化节点分别为n_K、n_Z和n_C，则n＝n_K+n_Z+n_C，根据每种城市道路类型的路长,计算优化的节点数，公式如下：

步骤5，对每种城市道路类型的等效声级进行标准化处理，处理公式如下：

其中，x'_Ki，x'_Zi，x'_Ci分别为三种城市道路类型第i个监测样本节点处的标准化等效声级；x_Ki，x_Zi，x_Ci分别为三种城市道路类型第i个监测样本节点处的实测等效声级；x_Kmax，x_Zmax，x_Cmax，分别为三种城市道路类型最大实测等效声级； x_Kmin，x_Zmin，x_Zmin分别为三种城市道路类型最小实测等效声级；

步骤6，聚类分析，

从x'_Ki、x'_Zi、x'_Ci中分别任意选取n_K、n_Z、n_C个构成聚类中心矩阵 V_K＝(v_K1,v_K2,...,v_Ki,...v_KnK)、V_Z＝(v_Z1,v_Z2,...,v_Zi,...v_ZnZ)、V_K＝(v_C1,v_C2,...,v_Ci,...v_CnC)，分别计算三种道路类型的欧式距离：

其中，j＝1,......,m_K；

其中，j＝1,......,m_Z；

其中，j＝1,......,m_C；

计算得到三种道路类型的欧式距离，得到欧式距离数组

步骤7，数据迭代，

按照最小化原则分别从D_K、D_Z、D_C取最小中心距离的前n_K、n_Z、n_C个,其对应的点x'_Ki，x'_Zi，x'_Ci构成新的聚类中心矩阵，并再次执行步骤6，循环迭代，当某种道路类型的中心距离出现0时，结束该种道路类型迭代，最小中心距离的前n_K、n_Z或n_C个对应的点形成最终的该道路类型的无线噪声测量节点。

其中，等效噪声为噪声监测设备测量的噪声信号进行处理计算后得到，具体过程为：

步骤1，将采集到的N路噪声信号进行滤波，去除无用信号，获取噪声信号曲线；

步骤2，对N路噪声信号曲线进行拟合获取第i个噪声频率函数f_ci；

步骤3，计算平均噪声频率函数

步骤4，计算等效声级，

式中，L为等效声级，t为测量时间，e为自然对数函数的底数，lg为对数函数，F()为冲击函数，H_e()为响应函数，η_s为干扰系数，d为测量高度参数。

以上所述实施方式仅表达了本发明的一种实施方式，但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，包括噪声监测设备、无线网关、噪声数据存储服务器、噪声数据处理服务器、云服务器以及用户客户端，在无线噪声测量节点处，使用噪声监测设备测量该节点下的噪声数据，并将噪声数据通过无线网关上传至噪声数据存储服务器，噪声数据存储服务器存储该噪声数据，噪声数据处理服务器对噪声数据进行分析处理，分析处理的结果上传至云服务器，云服务器通过互联网发送给用户客户端；噪声监测设备为具有WiFi功能的频谱分析计与声级计集成的噪声监测仪和智能终端，设置到无线噪声测量节点的地理位置，并在地图中将具体的位置通过坐标标注出来。

2.根据权利要求1所述的一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，其特征在于：智能终端上安装有噪声监测APP，其能够记录噪声瞬时值、噪声波形、噪声的最高值、噪声的最低值以及噪声平均值，并进行录音生成监听文件，将上述数据以及GPS数据通过SOAP协议将进行封装后发送到噪声数据存储服务器，噪声数据存储服务器在接收到智能终端发送来的信息后，进行响应的数据处理，返回一个回应信息到智能终端以供智能终端根据噪声数据存储服务器的回应信息进行相应的提示或者其他操作，在进行文件上传的过程中，监听文件为一分钟左右的音频文件，如果文件较大不能一次性上传，需要将文件分多次上传，每次只上传一部分，噪声数据存储服务器将多次接收到的文件片段连接成完成的文件。

3.根据权利要求2所述的一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，其特征在于：噪声监测APP包含了登录模块、举报模块、管理模块以及***设置模块,登录模块进行身份验证，以保证用户、举报记录、工作人员信息的安全，***提供密码、语音口令以及两者混合的登录模式；举报模块，使用地图实时显示举报位置、时间、音频数据信息，在需要的时候，与举报人取得联系进行实时聊天，从而进一步了解噪声监听时的具体情况，还可以进行举报记录的相关查询，方便用户查看之前的举报记录，进行相应的数据分析及显示，用户管理,用于管理***使用者的信息,包括添加用户、删除用户以及修改密码，同时可以查看***的使用记录。

4.根据权利要求1所述的一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，其特征在于：用户客户端进入噪声监测设备的WiFi覆盖区域时，将被要求通过接入点执行相关的鉴权过程，在后端通过负载均衡将鉴权请求分配到噪声数据处理服务器，在此过程中，用户登录信息保存到云服务器中。

5.根据权利要求1所述的一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，其特征在于：该***的WiFi覆盖所有无线噪声测量节点，无线噪声测量节点与噪声数据存储服务器之间的通信是LabVIEW提供的共享变量和远程浏览器的通信方式，噪声数据存储服务器、噪声数据处理服务器与云服务器是TCP/IP通信的方式，***采用模块化设计；

6.根据权利要求1所述的一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，其特征在于：噪声数据处理服务器，依据实时监测数据，绘制实时噪声变动图，结合地图，绘制3D噪声质变动图，根据采集的历史数据，分析确定噪声危害较为严重的区域及时间段，并针对性地提出控制策略，比如，卡车及重型车辆限行、禁止按喇叭等措施，并通过云服务器将控制策略发送给用户客户端。

7.根据权利要求1所述的一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，其特征在于：云服务器设置有城市道路交通噪声预警***，包括GIS操作模块、环境噪声评价模块、噪声分析模块以法律法规数据库，GIS操作模块、环境噪声评价模块、噪声分析模块通过相应数据引擎访问噪声数据存储服务器，GIS操作模块用于实现地图操作、数据查询、数据编辑的功能，环境噪声评价模块生成等值线以及噪声超标数据，噪声分析模块用于进行等效噪声计算、噪声时间曲线统计、噪声查询、减噪模拟，法律法规数据库主要用于提供相应的法律依据。

8.根据权利要求7所述的一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，其特征在于：图形方式的实时显示为将测算结果显示在相应地图节点上，选择大于70dB作为红色预警区域；[55dB，70dB]区间设定为橙色预警区域；小于55dB设定为绿色区域。

其中，数据异常是指噪声曲线显示在某段时间内，按照时间轴将噪声测算值标注在平面直角坐标系中，从而获得噪声影响与波动范围，噪声水平连续处于红色预警区域内，从而认为其达到了报警水平。

9.根据权利要求1所述的一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，其特征在于无线噪声测量节点的确定过程如下：

步骤1，对城市道路类型进行汇总整理，进行分类，确定为：快速路、主干路和次干路三大类，测量每种城市道路类型的路长分别为L_K、L_Z和L_C；

步骤2，快速路以1km为间隔，主干路以0.8km为间隔，次干路以1.5km为间隔设置监测样本节点；

其中，监测样本节点处设置噪声监测设备，噪声监测设备的测点具***置为：测点选在离车行道的路沿20cm处、离路口应大于50m、交通噪声直接影响的敏感建筑物外lm处、在声屏障lm处，测点的高度为1.2m；

步骤3，统计三种城市道路类型监测样本节点的总数m_K，m_Z，m_C，并在监测样本节点处测量等效声级；

步骤4，计算优化节点数n，如下所示：

其中，t：检验临界值，优选为：1.96；S：噪声监测设备测量得到的噪声样本标准差；σ：噪声测量允许误差，优选为1,

三种城市道路类型的优化节点分别为n_K、n_Z和n_C，则n＝n_K+n_Z+n_C，根据每种城市道路类型的路长,计算优化的节点数，公式如下：

步骤5，对每种城市道路类型的等效声级进行标准化处理，处理公式如下：

其中，x'_Ki，x'_Zi，x'_Ci分别为三种城市道路类型第i个监测样本节点处的标准化等效声级；x_Ki，x_Zi，x_Ci分别为三种城市道路类型第i个监测样本节点处的实测等效声级；x_Kmax，x_Zmax，x_Cmax，分别为三种城市道路类型最大实测等效声级；x_Kmin，x_Zmin，x_Zmin分别为三种城市道路类型最小实测等效声级；

步骤6，聚类分析，

从x'_Ki、x'_Zi、x'_Ci中分别任意选取n_K、n_Z、n_C个构成聚类中心矩阵分别计算三种道路类型的欧式距离：

其中，j＝1,......,m_K；

其中，j＝1,......,m_Z；

其中，j＝1,......,m_C；

计算得到三种道路类型的欧式距离，得到欧式距离数组

步骤7，数据迭代，

按照最小化原则分别从D_K、D_Z、D_C取最小中心距离的前n_K、n_Z、n_C个,其对应的点x'_Ki，x'_Zi，x'_Ci构成新的聚类中心矩阵，并再次执行步骤6，循环迭代，当某种道路类型的中心距离出现0时，结束该种道路类型迭代，最小中心距离的前n_K、n_Z或n_C个对应的点形成最终的该道路类型的无线噪声测量节点。

10.根据权利要求1所述的一种智能终端监测的城市交通噪声监控***，其特征在于：等效噪声为噪声监测设备测量的噪声信号进行处理计算后得到，具体过程为：

步骤1，将采集到的N路噪声信号进行滤波，去除无用信号，获取噪声信号曲线；

步骤2，对N路噪声信号曲线进行拟合获取第i个噪声频率函数f_ci；

步骤3，计算平均噪声频率函数

步骤4，计算等效声级，

式中，L为等效声级，t为测量时间，e为自然对数函数的底数，lg为对数函数，F()为冲击函数，H_e()为响应函数，η_s为干扰系数，d为测量高度参数。