解决智慧城市的噪声污染问题

Andreas Göransson

如今,噪声污染是影响人类健康的第二大环境威胁,这可能出乎了许多人的意料之外。凌晨时分听到交通工具的轰鸣声或俱乐部的音乐声的确挺让人心烦,但它真的是第二大威胁吗?遗憾的是,实际情况确实如此。早在2018年,世界卫生组织就曾估计,仅西欧因噪声污染每年便会损失160万健康生命年。三年后的今天,鉴于全球范围内的各种噪声源有增无减,因此情况不可避免地变得更加糟糕。

但是,噪声怎么会有这么大的威胁,甚至都到了影响健康的地步,而不只是让人感到心烦而已呢?我们都知道噪声会让人感觉压力增大,但我们不知道的是,它所带来的可不仅仅只是情绪上的焦虑。噪声污染对身体造成的影响包括呼吸急促、高血压、胃炎、结肠炎甚至心脏病,而且实际的影响远不止这些。所有这些问题的发生可能只是缘于越过头顶的飞机、日常的道路交通或附近的建筑施工。

这种现象与人类的早期进化有关,我们脑干发育的结果是,一听到哪怕最轻微的异响就准备战斗或逃避(fight-or-flight)。如今,这种应激反应会在无意识中被手提钻、卡车或起重机触发。噪声威胁仍在加剧,最近有报道称,部分城市(比如温哥华)的市民投诉在2020年翻了一番。

回想一下,过去几年中你是否曾经离开城市,来到某个安静的地方,猛然间发现自己面对突如其来的寂静竟然感到无所适从,那么这很有可能是由于你过度暴露于噪声污染所致。

噪声污染问题的当前应对措施

最近,我们拜访了荷兰高科技公司Sorama的首席执行官Rick Scholte,该公司是安讯士的合作伙伴,也是噪声污染领域的专业企业。根据Rick的说法,试图解决日益严重的噪声污染问题的大多数智慧城市,采用的实际上都是低于标准的技术,也就是他所说的“笨分贝计”(dumb decibel meter)。这些设备功能非常有限,虽然能够判断分贝阈值被附近的某个东西打破,但是却无法确定其来源。

Rick还强调了另外一个问题,有些城市对噪声污染的认识不足,甚至不知道有这么一个问题需要解决。他说:“我知道某个城市有人进行了一些噪声测试。他们在这个城市的各个地方放置了许多分贝计,并且发现某个十字路口的噪声比其他地方要大得多,因为分贝计的读数明显偏高。遗憾的是,他们无法确定问题的根源,也没有预算来解决这个问题,于是他们只得将分贝计后移了大约500英尺,最终获得了一个比较低的读数!所以说,地方政府雇员难以解决噪声污染问题,因为他们的资源和知识有限,或者缺乏上级的支持。”

“那么,每隔五年,这种不精确的、有时候甚至是完全误导性的信息就会被整理成一张噪声地图。噪声地图是静态的,一般因为建筑工地而购买,也就是说它很快就会完全过时。目前解决噪声污染的方法不够好,我们至少可以这样说。”

我们应该如何分析噪声?

诸如Sorama开发的声音传感器和监控器是关键。这些智能设备的功能可媲美热成像摄像机。声音传感器采用了大量的小型高质量麦克风,可以准确地可视化声音从哪里来、声音有多大、音量在什么时候下降,等等。利用这种技术,智慧城市可以确定特定噪声的来源,无论是建筑工地还是令人讨厌的聚会。

举一个比较具体的例子,假设某个智慧城市注意到,每天17:00到17:30,有个十字路口都会给附近的居民造成严重的噪声污染问题。那么该城市通过声音传感器就可以识别这是来自于哪个方向的交通噪声,并且了解到这个十字路口无法有效容纳忙碌了一天下班回家的人潮。短期解决方案可能只是简单地利用这个信息来修改交通信号灯的控制,让频繁停车和加速而制造大量噪声的那些车道优先通行,从而优化交通流量和降低噪声负荷。从长远来看,我们可以彻底重新设计这个十字路口。

此外,全天候运行的声音传感器提供的信息,还使智慧城市能够与其市民建立起更加透明的沟通,以类似于空气质量播报的方式实时报告噪声水平(比如温哥华)。这样可以促使城市发展项目负责解决这个问题,而市民也能够检验已知噪声污染问题的处理进度,甚至能够检验相关领域的研究工作。

将视频监控与噪声分析整合起来的附加价值

Sorama的高质量声音传感器与采集可操作数据的AI相结合,有助于减少智慧城市的噪声污染危害。将网络监控摄像机与声音传感器整合起来,可以带来许多额外的优势。两者协同发挥作用,就能够清晰地构建一个更丰富、更准确的场景视图。

例如,声音传感器提供的数据可以自动而准确地将PTZ视频摄像机导向特定的噪声源,从而对问题进行视频验证,这样比上报问题的速度要快得多。噪声突然增大(例如,说话声音升高或汽车鸣笛)可能预示着将会有事情发生,若不及时处理则会进一步升级。玻璃破碎的声音也可以提醒摄像机注意抢劫或破坏行为。

除了突发事件之外,视频监控摄像机在较长时间内捕获的其他视频数据,还有助于分析特定的噪声污染源。仍然以繁忙的十字路口为例,清晨的噪声可能是由施工和送货车辆造成的,而傍晚的噪声则可能是由通勤交通造成的。如果能够通过视频识别噪声源的差异,我们就可以制定更加准确和更具针对性的缓解措施。举例来说,城市主管部门可以实施某些优先项目,推动最后一英里送货使用比较安静的电动车辆,或者限制工程施工车辆的尺寸。

实现这些优势无需升级或更换现有的监控基础设施。采用基于开放式技术的监控摄像机网络,就能够打造一个几乎可以无限扩展的解决方案,它可以通过声音传感器进行升级,而且允许操作人员即时着手分析噪声污染水平并制定应对策略。

如果我们希望为人类确保一个健康、智慧和可持续发展的未来,那么我们就必须更多地了解噪声污染危害以及如何应对噪声污染。

进一步了解安讯士可以如何通过环境监控来帮助智慧城市。

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