Identificazione delle sorgenti di rumore SvanNET AI

SvanNET AI è una funzionalità proprietaria di Svantek per SvanNET AMS, una soluzione online che supporta la connessione multi-punto con le stazioni di monitoraggio del rumore e delle vibrazioni di Svantek. Il modulo AI consente il riconoscimento automatico delle sorgenti di rumore e la classificazione utilizzando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Questo sistema AI impiega algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati audio registrati, categorizzando accuratamente le sorgenti sonore in 26 classi distinte, come rumore industriale, traffico e suoni naturali. Automatizzando il processo di identificazione delle fonti di rumore, SvanNET AI fornisce un monitoraggio del rumore preciso e in tempo reale, consentendo alle città di gestire l’inquinamento acustico urbano in modo più efficace.

Soluzione AI
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Monitoraggio del rumore
Monitoraggio del rumore
Segnalazione automatica
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Cos'è l'identificazione delle fonti di rumore?

In acustica, l’identificazione delle fonti di rumore è fondamentale per un controllo efficace del rumore. Riconoscendo la fonte di rumore, gli ingegneri acustici possono identificare dove le modifiche di progettazione miglioreranno più efficacemente la radiazione acustica complessiva. Le principali applicazioni sono nella progettazione di prodotti e nella gestione del rumore ambientale. Nella progettazione di prodotti, vengono utilizzati metodi analogici classici come beamforming, array di microfoni o analisi di frequenza. Tuttavia, nel rumore ambientale, la grande quantità di dati rende impossibile la scalabilità manuale. In particolare con il rumore del traffico, gli esperti di acustica devono identificare i tipi di veicoli (auto, camion), i tipi di treni (merci, passeggeri) o i passaggi di aeromobili e contarli al giorno o alla settimana per valutare modelli a lungo termine. L’AI risolve questo problema elaborando in modo efficiente grandi set di dati e fornendo un’identificazione scalabile e accurata delle fonti di rumore.

Caratteristiche

Identificazione delle fonti di rumore

Identifica e categorizza accuratamente le fonti di rumore in tempo reale.

SvanNET AI eccelle nell'identificazione delle fonti di rumore, utilizzando algoritmi avanzati di apprendimento automatico per analizzare i dati audio registrati. Può classificare le fonti sonore in 26 categorie distinte, come rumore industriale, traffico, costruzione e suoni naturali. Questa identificazione precisa consente alle città di monitorare e gestire l'inquinamento acustico in modo più efficace, garantendo misure di controllo del rumore mirate e migliori condizioni di vita urbana.
Identifica e categorizza accuratamente le fonti di rumore in tempo reale.

Classificazione degli eventi audio

Classifica eventi audio specifici utilizzando trigger di eventi e analisi in tempo reale.

SvanNET AI fornisce una classificazione degli eventi audio affidabile registrando file WAVE con una frequenza di campionamento di almeno 16 kHz e utilizzando trigger di eventi per catturare eventi di rumore. Questo sistema può classificare e analizzare eventi di rumore specifici in tempo reale, offrendo rilevamento e categorizzazione immediati delle fonti. Questa capacità consente risposte tempestive ai problemi di inquinamento acustico e supporta l'analisi dettagliata dei modelli di rumore negli ambienti urbani.
Classifica eventi audio specifici utilizzando trigger di eventi e analisi in tempo reale.

Reporting automatico

Genera report dettagliati con affidabilità di previsione e visualizzazione dei dati.

SvanNET AI automatizza il processo di reporting, fornendo report completi e dettagliati sui dati relativi al rumore. Il sistema include livelli di affidabilità di previsione per ogni evento di rumore identificato, aiutando gli utenti a comprendere l'affidabilità delle classificazioni. Inoltre, SvanNET AI produce visualizzazioni come grafici con classi di suoni e marcatori, semplificando l'interpretazione e l'analisi dei dati relativi al rumore. Questa funzionalità di reporting automatico semplifica la gestione del rumore urbano, supportando un processo decisionale informato e strategie di controllo del rumore efficienti.
Genera report dettagliati con affidabilità di previsione e visualizzazione dei dati.

Applicazioni

Rumore ambientale

SvanNET AI può classificare le fonti sonore in 26 categorie distinte

L'applicazione principale di SvanNET AI è nella gestione del rumore ambientale, in particolare per il rumore urbano e il traffico. Viene utilizzato per monitorare, identificare e categorizzare varie fonti di rumore nelle città, aiutando le autorità e i pianificatori a implementare misure mirate di riduzione del rumore. Fornendo dati accurati e in tempo reale sull'inquinamento acustico, SvanNET AI supporta lo sviluppo di strategie efficaci per mitigare gli effetti negativi del rumore urbano sulla salute pubblica e migliorare le condizioni di vita urbane complessive.

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SvanNET AI può classificare le fonti sonore in 28 categorie distinte

Video

Funzionalità di SvanNET AI

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