雜訊監測在社會生活中的適用場景及系統組成

隨著社會的發展，人們的生活質量逐漸提高，生活環境也開始有了更高的追求，噪音在我們的生活中無處不在，城市公園、住宅小區、廣場、酒吧、KTV、電影院，都存在噪音打擾人們的風險。

應用場景

系統組成

感知層。 它由前端工業企業雜訊監測系統裝置組成，通過4G無線網路將監測資料傳輸到伺服器。

平台層。 接收感知層實時資料進行分析，利用大資料分析進行資料處理、聚合和排序。

應用層。 通過平台，可以直觀、生動地實時展示各監測點和整個區域的雜訊汙染情況，並提供異常報警、區域雜訊汙染變化趨勢等多種服務。 管平台執行可靠，節省儲存空間。

Osn Social Life 雜訊監測功能：

不斷溫熱加熱裝置、斷開傳輸、超標報警、遠端停止、超標變色、超標錄音、遠端校準、聲源定位

雜訊源識別

基於雜訊源特徵資料庫和機器學習技術，實現超標音訊檔案和異常音訊檔案的匹配識別分析，識別超標或異常雜訊源的特徵型別，並標註時間標籤，包括以下幾類雜訊源：

1）交通雜訊：包括機動車、輪船、地鐵、火車、飛機等發出的雜訊。 由於機動車數量的迅速增加，交通雜訊是城市的主要雜訊**。

2）工業雜訊：工廠內各種裝置產生的雜訊。工業噪音水平普遍較高，對工人和周圍居民的影響較大。

3）施工雜訊：主要是工程機械發出的雜訊。施工噪音的特點是強度高，大多發生在人口稠密的地區，因此嚴重影響居民的休息和生活。

4）生活雜訊：包括人們的社交活動和家用電器和音響裝置發出的雜訊。

5）自然雜訊：包括鳥鳴聲、雨聲、雷聲、臺風聲、自然雜訊。