CN115638876B - 基于高密度网格的噪声计算方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
基于高密度网格的噪声计算方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115638876B CN115638876B CN202211598005.XA CN202211598005A CN115638876B CN 115638876 B CN115638876 B CN 115638876B CN 202211598005 A CN202211598005 A CN 202211598005A CN 115638876 B CN115638876 B CN 115638876B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- noise
- grid
- central
- central grid
- noise value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种基于高密度网格的噪声计算方法、装置、设备及存储介质,涉及噪声检测技术领域,其中,该方法包括:将待监测区域划分为多个网格单元;按照预设方式将多个所述网格单元中的部分所述网格单元作为中心网格单元,每个所述中心网格单元对应设置有一个噪声监测设备,所述噪声监测设备用于监测所述中心网格单元所在环境的噪声数据;根据所述中心网格单元对应的所述噪声监测设备采集的噪声数据,获得所述中心网格单元的噪声值;根据所述中心网格单元的噪声值,获得所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值。该方案可以提高噪声值的精确度。
Description
技术领域
本发明涉及噪声检测技术领域,特别涉及一种基于高密度网格的噪声计算方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
噪声地图是指利用声学仿真软件模拟、并通过噪声实际测量数据校正,最终绘制成的噪声值分布图。噪声地图在定量模拟噪声声强级的基础上,城市噪声地图将声源数据与交通信息等信息综合分析计算后,生成反映城市噪声水平状况的数据地图。城市噪声主要有交通噪声、工业噪声、建筑噪声和生活噪声。其中,交通噪声是城市交通中较大的噪声源,行驶过程和鸣笛产生的噪声与道路周边交通流量和路况信息密切相关。
现有城市环境噪声模型技术主要以交通噪声模拟为主要对象,常用的有美国FHWA 模型、英国 CRTN 模型、德国 RLS90 模型等,这些模型都是以线性模式为结构基础,以每条道路车流量数据作为主要自变量进行计算,通过车流量与噪声的关系计算得到噪声值。
现有的很多研究在绘制噪声地图时,仅计算了城市交通噪声的物理传播范围,噪声源单一,使得影响了噪声值的准确度、精确度。还有部分研究采用移动智能终端采集交通噪声的方法绘制噪声地图,但此方法需要大量的人工成本,而且采集密度较低,夜间难以进行采集,无法反应噪声24小时的实时变化情况,使得噪声值的精确性无法保证。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种基于高密度网格的噪声计算方法,以解决现有技术中计算噪声值存在精确度低的技术问题。该方法包括:
将待监测区域划分为多个网格单元;
按照预设方式将多个所述网格单元中的部分所述网格单元作为中心网格单元,每个所述中心网格单元对应设置有一个噪声监测设备,所述噪声监测设备用于监测所述中心网格单元所在环境的噪声数据;
根据所述中心网格单元对应的所述噪声监测设备采集的噪声数据,获得所述中心网格单元的噪声值;
根据所述中心网格单元的噪声值,获得所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值。
本发明实施例还提供了一种基于高密度网格的噪声计算装置,以解决现有技术中计算噪声值存在精确度低的技术问题。该装置包括:
网格划分模块,用于将待监测区域划分为多个网格单元;
中心网格确定模块,用于按照预设方式将多个所述网格单元中的部分所述网格单元作为中心网格单元,每个所述中心网格单元对应设置有一个噪声监测设备,所述噪声监测设备用于监测所述中心网格单元所在环境的噪声数据;
第一噪声计算模块,用于根据所述中心网格单元对应的所述噪声监测设备采集的噪声数据,获得所述中心网格单元的噪声值;
第二噪声计算模块,用于根据所述中心网格单元的噪声值,获得所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值。
本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意的基于高密度网格的噪声计算方法,以解决现有技术中计算噪声值存在精确度低的技术问题。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有执行上述任意的基于高密度网格的噪声计算方法的计算机程序,以解决现有技术中计算噪声值存在精确度低的技术问题。
与现有技术相比,本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到的有益效果至少包括:提出了将待监测区域划分为多个网格单元,并按照预设方式将多个网格单元中的部分网格单元作为中心网格单元,每个中心网格单元对应设置有一个噪声监测设备,噪声监测设备用于监测中心网格单元所在环境的噪声数据,进而根据中心网格单元处的噪声监测设备采集的噪声数据,获得中心网格单元的噪声值;最后,根据中心网格单元的噪声值,获得中心网格单元周边的网格单元的噪声值,以得到各个网格单元的噪声值。由于是通过每个中心网格单元处的噪声监测设备采集的噪声数据,计算出每个中心网格单元的噪声值,进而基于每个中心网格单元的噪声值计算每个中心网格单元周边的网格单元的噪声值,最终实现了各个网格单元的噪声值均是基于噪声监测设备采集的噪声数据获得的,而噪声监测设备的采集结果可以涵盖生活噪声、工业噪声、建筑噪声等多种城市生活噪声,即使得各个网格单元的噪声值均涵盖了生活噪声、工业噪声、建筑噪声等多种城市生活噪声,进而有利于提高噪声值的准确度、精确度;同时,将大面积区域(即待监测区域)划分成小网格单元,并计算每个小网格单元的涵盖了多种城市生活噪声的噪声值,实现了利用计算小网格单元的噪声值大小的方式来模拟、获得大区域范围(如整个城市)的噪声值分布情况,使得获得的待监测区域的噪声值分布更加精准,进一步提高了噪声值的精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于高密度网格的噪声计算方法的流程图;
图2是本发明实施例提供的一种划分网格的示意图;
图3是本发明实施例提供的一种布设噪声监测设备的示意图;
图4是本发明实施例提供的一种中心网格单元与其周边的网格单元的分布示意图;
图5是本发明实施例提供的一种采用上述基于高密度网格的噪声计算方法绘制的噪声地图的示意图;
图6是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构框图;
图7是本发明实施例提供的一种基于高密度网格的噪声计算装置的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
在本发明实施例中,提供了一种基于高密度网格的噪声计算方法,如图1所示,该方法包括:
步骤S101:将待监测区域划分为多个网格单元;
步骤S102:按照预设方式将多个所述网格单元中的部分所述网格单元作为中心网格单元,每个所述中心网格单元对应设置有一个噪声监测设备,所述噪声监测设备用于监测所述中心网格单元所在环境的噪声数据;
步骤S103:根据所述中心网格单元对应的所述噪声监测设备采集的噪声数据,获得所述中心网格单元的噪声值;
步骤S104:根据所述中心网格单元的噪声值,确定所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值。
由图1所示的流程可知,在本发明实施例中,提出了将待监测区域划分为多个网格单元,并按照预设方式将多个网格单元中的部分网格单元作为中心网格单元,每个中心网格单元对应设置有一个噪声监测设备,噪声监测设备用于监测中心网格单元所在环境的噪声数据,进而根据中心网格单元处的噪声监测设备采集的噪声数据,获得中心网格单元的噪声值;最后,根据中心网格单元的噪声值,确定中心网格单元周边的网格单元的噪声值,以得到各个网格单元的噪声值。由于是通过每个中心网格单元处的噪声监测设备采集的噪声数据,计算出每个中心网格单元的噪声值,进而基于每个中心网格单元的噪声值计算每个中心网格单元的周边的网格单元的噪声值,实现了各个网格单元的噪声值均是基于噪声监测设备采集的噪声数据获得的,而噪声监测设备的采集结果可以涵盖生活噪声、工业噪声、建筑噪声等多种城市生活噪声,即使得各个网格单元的噪声值均涵盖了生活噪声、工业噪声、建筑噪声等多种城市生活噪声,进而有利于提高噪声值的准确度、精确度;同时,将大面积区域(即待监测区域)划分成小网格单元,并计算每个小网格单元的涵盖了多种城市生活噪声的噪声值,实现了利用计算小网格单元的噪声值大小的方式来模拟、获得大区域范围(如整个城市)的噪声值分布情况,使得获得的待监测区域的噪声值更加精准,进一步提高了噪声值精确度。
具体实施时,为了实现提高噪声值的精确度,本申请提出了以计算高密度的小网格单元的噪声值大小来获得大区域范围的噪声值分布的方案。具体的,将大区域范围的待监测区域划分为多个网格单元的过程,是指将待监测区域划分成高密度的多个区域,多个区域形成网格形式,每个区域即为一个网格单元。可以均匀的划分网格单元,即各个网格单元的尺寸一致,也可以非均匀的划分网格单元,即各个网格单元的尺寸可以不一致。网格单元的尺寸大小具体可以根据实际计算噪声值的精度需求来确定,尺寸越小,网格单元越小,待监测区域的网格单元密度越大,越有利于提高计算噪声值的精度。
例如,待监测区域以图2所示的区域为例,该待监测区域为3km*3km的区域,该区域包含居民居住区、大型商场、工地、高速路、公园等多种城市生活场景,包含了生活噪声、工业噪声、建筑噪声、交通噪声等城市生活噪声,可以将该区域均匀的划分成100m*100m的小网格单元,共计划分为30*30=900个网格单元。
具体实施时,本申请发明人发现,城市噪声主要有交通噪声、工业噪声、建筑噪声和生活噪声,但实际生活中居民更受到各种城市生活噪声(如施工、广场舞等噪声)的影响,即噪声值仅包括单一的交通噪声并不准确,应该也涵盖各种城市生活噪声,因此,提出了在网格单元的基础上结合中心网格单元处的噪声监测设备采集的噪声数据,来计算各个网格单元的噪声值,以提高噪声值的准确度、精准度。
同时,噪声监测设备可以全天24小时采集数据,进而基于噪声监测设备采集的噪声数据可根据需求实时获得不同时间精度的噪声值;例如,可以按照分钟级、小时级、日级、月级、年级等多种时间精度级别获得各个网格单元的噪声值,进而可以得到待监测区域的不同时间精度级别的噪声值分布情况。
具体实施时,为了进一步提高噪声值的精确度,在本实施例中,提出了高密度布设噪声监测设备的方法,例如,可以随机的将多个网格单元中的部分网格单元确定为中心网格单元,使得在多个网格单元中高密度的分布着数量较多(例如,中心网格单元的数量达到预设数量)的中心网格单元,以便在每个中心网格单元处安装噪声监测设备,进而实现噪声监测设备的高密度布设。还可以在多个网格单元中将均匀分布的部分网格单元确定为中心网格单元,例如,将多个网格单元中按照预设距离均匀分布的多个网格单元作为中心网格单元,使得在多个网格单元中高密度的均匀分布着数量较多(例如,中心网格单元的数量达到预设数量)的中心网格单元,进而在每个中心网格单元处安装噪声监测设备,实现噪声监测设备的高密度布设,并将中心网格单元作为噪声采集点位来采集中心网格单元所处环境的噪声数据,进而实现通过高密度安装的噪声监测设备采集各个中心网格单元所处环境的噪声数据。
具体实施时,布设中心网格单元的预设距离的大小可以根据实际噪声值的精确度需求来确定,预设距离的越小,获得的噪声值精度越高。例如,可以采用平铺方法设置中心网格单元,每隔400m布设一个中心网格单元来安装噪声监测设备,以图2 所示的待监测区域为例,布设中心网格单元后的网格单元分布如图3所示,图3中标有数字编号的网格即为中心网格单元,每个中心网格单元处安装有采集噪声数据的噪声监测设备。
具体实施时,噪声监测设备采集的噪声数据可以包括采集时间、噪声监测设备所在的经纬度、噪声音频等数据,噪声监测设备将每分钟采集的噪声数据回传,进而经服务器计算噪声监测设备所处的中心网格单元的噪声值,计算得到的噪声值可以包括等效声级、最大声级、最小声级等数据。
具体实施时,基于噪声监测设备采集的噪声数据计算噪声值的过程,本申请不做具体限定,可以采用现有的计算方法来实现。
具体实施时,为了实现以中心网格单元为噪声采集点位,进而基于中心网格单元的噪声值来精确的计算各个网格单元的噪声值,在本实施例中,提出了计算每个中心网格单元周边的各个网格单元的噪声值的方法,例如,可以基于中心网格单元的噪声值,来计算与中心网格单元相邻的各个网格单元的噪声值。还可以基于中心网格单元的噪声值,来计算以中心网格单元为中心一定范围内的网格单元的噪声值,例如,
计算相邻两个所述中心网格单元之间的第一距离,以所述第一距离的一半为半径,分别以相邻两个所述中心网格单元中每个所述中心网格单元为中心,基于中心网格单元的噪声值计算所述半径以内的网格单元的噪声值。
具体的,中心网格单元周边的网格单元是指以每个中心网格单元为中心上述半径以内的网格单元,以图3所示的多个网格单元为例,以每个中心网格单元为中心,上述半径以内可以包括其周边的24个网格单元,即基于一个中心网格单元的噪声值可以计算出上述半径以内的24个网格单元的噪声值。
具体实施时,为了进一步提高噪声值的精确度,在本实施例中,提出了确定每个中心网格单元周边的网格单元的噪声值的方法,例如,可以直接根据中心网格单元的噪声值计算其周边的各个网格单元的噪声值,并以此噪声值作为其周边的各个网格单元的最终噪声值,还可以根据中心网格单元的噪声值和周边的各个网格单元的背景噪声,来综合确定各个网格单元的综合噪声值,例如,
根据所述中心网格单元的噪声值,获取所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的噪声值;获取所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的背景噪声;根据计算的所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的噪声值和对应的背景噪声,获得所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的综合噪声值。
具体实施时,在计算中心网格单元周边的网格单元的噪声值的过程中,考虑了噪声随着距离增大而衰减的特点,为提高计算各个网格单元的噪声值的精度,例如,
计算所述中心网格单元周边的每个所述网格单元与所述中心网格单元之间的第二距离;
根据所述中心网格单元的噪声值在所述第二距离上的衰减,计算所述中心网格单元周边的每个所述网格单的噪声值。
具体的,根据所述中心网格单元的噪声值在所述第二距离上的衰减,计算所述中心网格单元周边的每个所述网格单的噪声值的过程,可以直接确定距离与噪声衰减的比例系数,将中心网格单元的噪声值与比例系数相乘得到每个网格单的噪声值。还可以进一步更精确的计算各个网格单元的噪声值,以对数的形式根据中心网格单元的噪声值在第二距离上的衰减,计算中心网格单元周边的每个网格单的噪声值,例如,可以通过以下公式计算中心网格单元周边的每个网格单的噪声值:
L2=Leq(x)=10log(10 * Leq(d)/x)
其中,x为周边的网格单元与中心网格单元的距离,L2和Leq(x)为距离中心网格单元x米处网格单元的噪声值, Leq(d)为中心网格单元的噪声值。
具体的,中心网格单元(采集点位)的噪声向四周均匀衰减,上述周边网格单元与中心网格单元的第二距离可以认为是周边网格单元与中心网格单元的中心点位之间的距离。
例如,以图3所示的多个网格单元为例,噪声以小时级等效声级(分贝)为例。经计算,1号中心网格单元某小时的等效声级及其周边的24个网格单元的等效声级如下表1所示,图4示出了1号中心网格单元及其周边的网格单元的编号示例,其周边的网格单元从左上角起编号,从左至右、由上至下进行编号。
表1
具体实施时,为了准确的确定各个网格单元的背景噪声,在本实施例中,提出了确定背景噪声的方法,例如,
根据每个所述网格单元内建筑物的功能特点,确定每个所述网格单元的生活场景类型;
根据生活场景类型与背景噪声的预设对应关系,确定每个所述网格单元的生活场景类型所对应的背景噪声。
具体实施时,网格单元的背景噪声可以是网格单元所处环境的噪音,根据每个网格单元内的建筑物的功能特点,可以确定每个网格单元的生活场景类型,例如,生活场景类型可以包括:(1)居民文教区(即包括居民建筑物和/或文教建筑物的区域);(2)商业与居民混合区(即包括商业建筑物和居民建筑物的区域);(3)工业、商业、交通与居民混合区(即包括工业建筑物、商业建筑物、交通设施和居民建筑物的区域);(4)工业区;(5)交通干线两侧区,进而基于网格单元的生活场景类型确定对应的背景噪声。
具体实施时,根据城市区域环境噪声标准(GB 3096-93),可以确定每个生活场景类型昼间、夜间分别对应的噪声,即得到生活场景类型与背景噪声的预设对应关系,如下表2所示。
表2
例如,以图3所示的网格为例,背景噪声以等效声级(分贝)为例,1号中心网格单元周边的24个网格单元的生活场景类型为居民文教区,基于表2所示的生活场景类型与背景噪声的预设对应关系,可以确定出1号中心网格单元周边的24个网格单元的昼间背景噪声(分贝)如下表3所示,图4示出了1号中心网格单元及其周边的网格单元的编号示例。
表3
具体实施时,计算出每个中心网格单元周边的每个网格单元的噪声值,确定出每个中心网格单元周边的每个网格单元的背景噪声后,根据中心网格单元周边的每个网格单元的计算出的噪声值和对应的背景噪声,获得中心网格单元周边的每个网格单元的综合噪声值的过程,可以直接将中心网格单元周边的每个网格单元的计算出的噪声值和对应的背景噪声叠加,将叠加的总和确定为每个所述网格单元的综合噪声值。还可以根据每个网格单元的实际噪声情况,为计算出的噪声值和对应的背景噪声分别设置对应的权重值,将计算出的噪声值乘以对应的权重值得到第一乘积,将背景噪声乘以对应的权重值得到第二乘积,将第一乘积和第二乘积得加得到网格单元的综合噪声值。还可以采用对数法,通过以下公式将背景噪声和计算出的每个网格单元的噪声值叠加,得到每个网格单元的综合噪声值。例如,
L = L1 + 10log(L2)。
其中,L1为每个网格单元的背景噪声的声压级,L2为根据中心网格单元的噪声值计算出的每个网格单元的声压级,L为每个网格单元的综合噪声值的声压级。
例如,以图3所示的网格为例,噪声以等效声级(分贝)为例,1号中心网格单元周边的24个网格单元的总噪声的声压级(分贝)如下表4所示,图4示出了1号中心网格单元及其周边的网格单元的编号示例。
表4
具体实施时,确定出待监测区域的各个网格单元的噪声值之后,可以根据各中心网格单元的噪声值和各中心网格单元周边的网格单元的噪声值,获得网格形式的噪声地图,以直观的展示待监测区域的精确的噪声值分布情况,如图5所示。
在本实施例中,提供了一种计算机设备,如图6所示,包括存储器601、处理器602及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意的基于高密度网格的噪声计算方法。
具体的,该计算机设备可以是计算机终端、服务器或者类似的运算装置。
在本实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有执行上述任意的基于高密度网格的噪声计算方法的计算机程序。
具体的,计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机可读存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读存储介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
基于同一发明构思,本发明实施例中还提供了一种基于高密度网格的噪声计算装置,如下面的实施例所述。由于基于高密度网格的噪声计算装置解决问题的原理与基于高密度网格的噪声计算方法相似,因此基于高密度网格的噪声计算装置的实施可以参见基于高密度网格的噪声计算方法的实施,重复之处不再赘述。以下所使用的,术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图7是本发明实施例的基于高密度网格的噪声计算装置的一种结构框图,如图7所示,该装置包括:
网格划分模块701,用于将待监测区域划分为多个网格单元;
中心网格确定模块702,用于按照预设方式将多个所述网格单元中的部分所述网格单元作为中心网格单元,每个所述中心网格单元对应设置有一个噪声监测设备,所述噪声监测设备用于监测所述中心网格单元所在环境的噪声数据;
第一噪声计算模块703,用于根据所述中心网格单元对应的所述噪声监测设备采集的噪声数据,获得所述中心网格单元的噪声值;
第二噪声计算模块704,用于根据所述中心网格单元的噪声值,获得所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值。
在一个实施例中,中心网格确定模块,用于将多个所述网格单元中按照预设距离均匀分布的所述网格单元作为所述中心网格单元。
在一个实施例中,第二噪声计算模块,用于计算相邻两个所述中心网格单元之间的第一距离,以所述第一距离的一半为半径,分别以相邻两个所述中心网格单元中每个所述中心网格单元为中心,计算所述半径以内的网格单元的噪声值。
在一个实施例中,第二噪声计算模块,包括:
第一噪声确定单元,用于根据所述中心网格单元的噪声值,获取所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的噪声值;
第二噪声确定单元,用于获取所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的背景噪声;
第三噪声确定单元,用于根据所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的噪声值和对应的背景噪声,获得所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的综合噪声值。
在一个实施例中,第一噪声确定单元,用于计算的所述中心网格单元周边的每个所述网格单元与所述中心网格单元之间的第二距离;根据所述中心网格单元的噪声值在所述第二距离上的衰减情况,计算所述中心网格单元周边的每个所述网格单的噪声值。
在一个实施例中,第二噪声确定单元,用于根据每个所述网格单元内的建筑物的功能特点,确定每个所述网格单元的生活场景类型;根据生活场景类型与背景噪声的预设对应关系,确定每个所述网格单元的生活场景类型所对应的背景噪声。
在一个实施例中,上述装置还包括:
地图绘制模块,用于根据所述中心网格单元的噪声值和所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值,获得网格形式的噪声地图。
本发明实施例实现了如下技术效果:提出了将待监测区域划分为多个网格单元,并按照预设方式将多个网格单元中的部分网格单元作为中心网格单元,每个中心网格单元对应设置有一个噪声监测设备,噪声监测设备用于监测中心网格单元所在环境的噪声数据,进而根据每个中心网格单元处的噪声监测设备采集的噪声数据,获得每个中心网格单元的噪声值;最后,根据中心网格单元的噪声值,确定中心网格单元周边的网格单元的噪声值,以得到各个网格单元的噪声值。由于是通过每个中心网格单元处的噪声监测设备采集的噪声数据,计算出每个中心网格单元的噪声值,进而基于每个中心网格单元的噪声值计算每个中心网格单元的周边的网格单元的噪声值,实现了各个网格单元的噪声值均是基于噪声监测设备采集的噪声数据获得的,而噪声监测设备的采集结果可以涵盖生活噪声、工业噪声、建筑噪声等多种城市生活噪声,即使得各个网格单元的噪声值均涵盖了生活噪声、工业噪声、建筑噪声等多种城市生活噪声,进而有利于提高噪声值的准确度、精确度;同时,将大面积区域划分成小网格单元,并计算每个小网格单元的涵盖了多种城市生活噪声的噪声值,实现了利用计算小网格单元的噪声值大小的方式来模拟、获得大区域范围(如整个城市)的噪声值分布情况,使得获得的待监测区域的噪声值更加精准,进一步提高了噪声值的精确度。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,并且在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于高密度网格的噪声计算方法,其特征在于,包括:
将待监测区域划分为多个网格单元;
按照预设方式将多个所述网格单元中的部分所述网格单元作为中心网格单元,每个所述中心网格单元对应设置有一个噪声监测设备,所述噪声监测设备用于实时监测所述中心网格单元所在环境的噪声数据;
根据所述中心网格单元对应的所述噪声监测设备采集的噪声数据,获得所述中心网格单元的噪声值;
根据所述中心网格单元的噪声值,获得所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值;
获取所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的背景噪声;
根据所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的噪声值和对应的背景噪声,获得所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的综合噪声值;
计算所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值,包括:
其中,x为中心网格单元周边的网格单元与中心网格单元的距离,L2为距离中心网格单元x米处网格单元的噪声值,Leq(d)为中心网格单元的噪声值;
计算所述综合噪声值,包括:
L = L1 + 10log(L2);
其中,L1为每个网格单元的背景噪声值,L为每个网格单元的综合噪声值。
2.如权利要求1所述的基于高密度网格的噪声计算方法,其特征在于,按照预设方式将多个所述网格单元中的部分所述网格单元作为中心网格单元,包括:
将多个所述网格单元中按照预设距离均匀分布的所述网格单元作为所述中心网格单元。
3.如权利要求2所述的基于高密度网格的噪声计算方法,其特征在于,根据所述中心网格单元的噪声值,获得所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值,包括:
计算相邻两个所述中心网格单元之间的第一距离,以所述第一距离的一半为半径,分别以相邻两个所述中心网格单元中每个所述中心网格单元为中心,计算所述半径以内的网格单元的噪声值。
4.如权利要求1所述的基于高密度网格的噪声计算方法,其特征在于,根据所述中心网格单元的噪声值,获取所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的噪声值,包括:
计算所述中心网格单元周边的每个所述网格单元与所述中心网格单元之间的第二距离;
根据所述中心网格单元的噪声值在所述第二距离上的衰减情况,计算所述中心网格单元周边的每个所述网格单的噪声值。
5.如权利要求4所述的基于高密度网格的噪声计算方法,其特征在于,获取所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的背景噪声,包括:
根据每个所述网格单元内建筑物的功能特点,确定每个所述网格单元的生活场景类型;
根据生活场景类型与背景噪声的预设对应关系,确定每个所述网格单元的生活场景类型所对应的背景噪声。
6.如权利要求1所述的基于高密度网格的噪声计算方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述中心网格单元的噪声值和所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值,获得网格形式的噪声地图。
7.一种基于高密度网格的噪声计算装置,其特征在于,包括:
网格划分模块,用于将待监测区域划分为多个网格单元;
中心网格确定模块,用于按照预设方式将多个所述网格单元中的部分所述网格单元作为中心网格单元,每个所述中心网格单元对应设置有一个噪声监测设备,所述噪声监测设备用于实时监测所述中心网格单元所在环境的噪声数据;
第一噪声计算模块,用于根据所述中心网格单元对应的所述噪声监测设备采集的噪声数据,获得所述中心网格单元的噪声值;
第二噪声计算模块,用于根据所述中心网格单元的噪声值,获得所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值;
第二噪声计算模块,包括:
第一噪声确定单元,用于根据所述中心网格单元的噪声值,获取所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的噪声值;
第二噪声确定单元,用于获取所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的背景噪声;
第三噪声确定单元,用于根据所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的噪声值和对应的背景噪声,获得所述中心网格单元周边的每个所述网格单元的综合噪声值;
所述第一噪声确定单元,用于通过以下公式计算所述中心网格单元周边的网格单元的噪声值:
其中,x为中心网格单元周边的网格单元与中心网格单元的距离,L2为距离中心网格单元x米处网格单元的噪声值,Leq(d)为中心网格单元的噪声值;
所述第三噪声确定单元,用于通过以下公式计算所述综合噪声值:
L = L1 + 10log(L2);
其中,L1为每个网格单元的背景噪声值,L为每个网格单元的综合噪声值。
8.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的基于高密度网格的噪声计算方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至6中任一项所述的基于高密度网格的噪声计算方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211598005.XA CN115638876B (zh) | 2022-12-14 | 2022-12-14 | 基于高密度网格的噪声计算方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211598005.XA CN115638876B (zh) | 2022-12-14 | 2022-12-14 | 基于高密度网格的噪声计算方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115638876A CN115638876A (zh) | 2023-01-24 |
CN115638876B true CN115638876B (zh) | 2023-04-11 |
Family
ID=84948017
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211598005.XA Active CN115638876B (zh) | 2022-12-14 | 2022-12-14 | 基于高密度网格的噪声计算方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115638876B (zh) |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0868688A (ja) * | 1994-08-30 | 1996-03-12 | Fujitsu Ltd | 多音源環境下における騒音分布のシミュレーション方法および装置 |
KR20100117793A (ko) * | 2009-04-27 | 2010-11-04 | 주식회사 싸이언 | 음원 분석 장치 |
CN109408945B (zh) * | 2015-11-25 | 2023-02-07 | 南京航空航天大学 | 一种非航空噪声过滤方法 |
CN105335622B (zh) * | 2015-11-25 | 2018-02-16 | 南京航空航天大学 | 一种基于泛网格化机场感知的航空噪声插值方法 |
CN107741272A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-02-27 | 青岛理工大学 | 一种噪声声场稀疏化测量方法、***及装置 |
CN114822215B (zh) * | 2022-05-11 | 2024-05-31 | 中海环境科技(上海)股份有限公司 | 一种基于移动大数据的噪声地图绘制方法及*** |
-
2022
- 2022-12-14 CN CN202211598005.XA patent/CN115638876B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115638876A (zh) | 2023-01-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Estévez-Mauriz et al. | Dynamic traffic noise assessment tool: A comparative study between a roundabout and a signalised intersection | |
de Souza et al. | Urban indices as environmental noise indicators | |
CN102855237A (zh) | 生成地图的方法与*** | |
CN114444356A (zh) | 一种获取居民空间碳排放量的方法及装置 | |
Wang et al. | A modified 3D algorithm for road traffic noise attenuation calculations in large urban areas | |
Costa et al. | Geoprocessing applied to the assessment of environmental noise: a case study in the city of Sorocaba, São Paulo, Brazil | |
Quintero et al. | Statistical requirements for noise mapping based on mobile measurements using bikes | |
CN116341773A (zh) | 车辆需求预测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN115638876B (zh) | 基于高密度网格的噪声计算方法、装置、设备及存储介质 | |
Guo et al. | Automated simulation for household road traffic noise exposure: Application and field evaluation in a high-density city | |
Hieronymus et al. | Should Swedish sea level planners worry more about mean sea level rise or sea level extremes? | |
Czyzewski et al. | Online urban acoustic noise monitoring system | |
Alam et al. | 3D noise mapping for preselected locations of urban area with and without noise barriers: A case study of Delhi, India | |
Engedy et al. | Sound propagation in urban canyons: a case study of simulation reliability | |
Dardanelli et al. | Analysis of technical criticalities for GIS modelling an Urban noise map | |
CN115293945B (zh) | 温室气体排放量的确定方法、装置、设备及存储介质 | |
CN107124727A (zh) | 一种pci优化方法及装置 | |
Eingrüber et al. | Microclimatic field measurements to support microclimatological modelling with ENVI-met for an urban study area in Cologne | |
CN109408604B (zh) | 输电线路关联天气因素数据网格化处理方法、装置及*** | |
Beca et al. | An assessment model of urban noise performed through SIMITR subsystem | |
Picaut et al. | Noise mapping based on participative measurements with a smartphone | |
Dubey et al. | Smartphone-based traffic noise mapping system | |
CN112818447A (zh) | 一种城市空间结构分析方法 | |
Anachkova et al. | Urban noise mapping: The impact of traffic noise level in the environmental noise pollution | |
CN116128118B (zh) | 一种公园绿地潜在服务人口测算方法和/或容量预警方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |