Lärmquellenidentifizierung SvanNET AI

SvanNET AI ist eine proprietäre Funktion von Svantek für SvanNET AMS, eine Online-Lösung, die Mehrpunktverbindungen mit den Lärm- und Vibrationsüberwachungsstationen von Svantek unterstützt. Das KI-Modul ermöglicht die automatische Erkennung und Klassifizierung von Lärmquellen durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Dieses KI-System verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um aufgezeichnete Audiodaten zu analysieren und Schallquellen genau in 28 verschiedene Klassen zu kategorisieren, wie z. B. Industrielärm, Verkehr und Naturgeräusche. Durch die Automatisierung des Prozesses zur Identifizierung von Lärmquellen ermöglicht SvanNET AI eine präzise Lärmüberwachung in Echtzeit, sodass Städte die Lärmbelästigung in Städten effektiver bewältigen können.

KI-Lösung

Lärmüberwachung

Automatische Berichterstattung

Was ist Lärmquellenidentifizierung?

In der Akustik ist die Identifizierung von Lärmquellen für eine effektive Lärmkontrolle von entscheidender Bedeutung. Durch die Erkennung der Lärmquelle können Akustikingenieure feststellen, wo Designänderungen die Gesamtlärmabstrahlung am effektivsten verbessern. Die Hauptanwendungen liegen im Produktdesign und im Umweltlärmmanagement. Im Produktdesign werden klassische analoge Methoden wie Beamforming, Mikrofonarrays oder Frequenzanalyse verwendet. Bei Umweltlärm ist jedoch aufgrund der großen Datenmenge eine manuelle Skalierung unmöglich. Insbesondere bei Verkehrslärm müssen Akustiker Fahrzeugtypen (Auto, LKW), Zugtypen (Fracht, Passagier) oder Flugzeugdurchgänge identifizieren und diese pro Tag oder Woche zählen, um langfristige Muster auszuwerten. KI löst dieses Problem, indem sie große Datensätze effizient verarbeitet und eine skalierbare und genaue Lärmquellenidentifizierung ermöglicht.

SvanNET AI

Erkennung von Lärmquellen

Erkennt und kategorisiert Lärmquellen präzise in Echtzeit.

SvanNET AI zeichnet sich durch die Erkennung von Lärmquellen aus und verwendet fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens zur Analyse aufgezeichneter Audiodaten. Es kann Schallquellen in 28 verschiedene Kategorien einteilen, wie z. B. Industrielärm, Verkehrslärm, Baulärm und natürliche Geräusche. Diese präzise Erkennung ermöglicht es Städten, Lärmbelästigung effektiver zu überwachen und zu bewältigen, um gezielte Lärmschutzmaßnahmen und verbesserte Lebensbedingungen in der Stadt sicherzustellen.

Klassifizierung von Audioereignissen

Klassifiziert bestimmte Audioereignisse mithilfe von Ereignisauslösern und Echtzeitanalyse.

SvanNET AI bietet eine robuste Klassifizierung von Audioereignissen, indem es WAVE-Dateien mit einer Abtastrate von mindestens 16 kHz aufzeichnet und Ereignisauslöser zur Erfassung von Lärmereignissen verwendet. Dieses System kann bestimmte Lärmereignisse in Echtzeit klassifizieren und analysieren und bietet eine sofortige Erkennung und Kategorisierung von Quellen. Diese Funktion ermöglicht zeitnahe Reaktionen auf Lärmbelästigungsprobleme und unterstützt eine detaillierte Analyse von Lärmmustern in städtischen Umgebungen.

Automatische Berichterstattung

Erstellt detaillierte Berichte mit Vorhersagesicherheit und Datenvisualisierung.

SvanNET AI automatisiert den Berichtsprozess und bietet umfassende und detaillierte Berichte zu Lärmdaten. Das System enthält Vorhersagesicherheitsstufen für jedes identifizierte Lärmereignis, damit Benutzer die Zuverlässigkeit von Klassifizierungen besser verstehen. Darüber hinaus erstellt SvanNET AI Visualisierungen wie Diagramme mit Tonklassen und Markierungen, die die Interpretation und Analyse von Lärmdaten erleichtern. Diese automatische Berichtsfunktion vereinfacht das Management von Stadtlärm und unterstützt fundierte Entscheidungen und effiziente Lärmschutzstrategien.

Erkennung von Lärmquellen

Erkennt und kategorisiert Lärmquellen präzise in Echtzeit.

Klassifizierung von Audioereignissen

Klassifiziert bestimmte Audioereignisse mithilfe von Ereignisauslösern und Echtzeitanalyse.

Automatische Berichterstattung

Erstellt detaillierte Berichte mit Vorhersagesicherheit und Datenvisualisierung.

Erkennung von Lärmquellen

Umgebungslärm

SvanNET AI kann Schallquellen in 28 verschiedene Kategorien einteilen

Die Hauptanwendung von SvanNET AI liegt im Umweltlärmmanagement, insbesondere für Stadtlärm und Verkehr. Es wird verwendet, um verschiedene Lärmquellen in Städten zu überwachen, zu identifizieren und zu kategorisieren und hilft Behörden und Planern bei der Umsetzung gezielter Lärmminderungsmaßnahmen. Durch die Bereitstellung präziser Echtzeitdaten zur Lärmbelästigung unterstützt SvanNET AI die Entwicklung wirksamer Strategien zur Milderung der negativen Auswirkungen von Stadtlärm auf die öffentliche Gesundheit und zur Verbesserung der allgemeinen städtischen Lebensbedingungen.

SvanNET AI

SvanNET AI-Funktionalität

Sehen Sie sich ein neues praktisches Video über die SvanNET AI-Funktionalität an, die zur automatischen Klassifizierung von Lärmquellen verwendet werden kann.

KI-Lärmüberwachungssystem

SvanNET AI

SvanNET AI ist eine proprietäre Funktion von Svantek für SvanNET AMS, eine Online-Lösung, die Mehrpunktverbindungen mit den Lärm- und Vibrationsüberwachungsstationen von Svantek unterstützt. Das KI-Modul ermöglicht die automatische Erkennung und Klassifizierung von Lärmquellen durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Dieses KI-System verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, um aufgezeichnete Audiodaten zu analysieren und Schallquellen präzise in 28 verschiedene Klassen zu klassifizieren, wie z. B. Industrielärm, Verkehrslärm und Naturgeräusche. Durch die Automatisierung des Lärmquellenidentifizierungsprozesses bietet SvanNET AI eine präzise Lärmüberwachung in Echtzeit, sodass Städte die Lärmbelästigung in Städten effektiver bekämpfen können.

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