解決智慧城市的噪音污染問題
如今，噪音污染是影響人類健康的第二大環境威脅，這可能出乎許多人的意料之外。淩晨時分聽到交通工具的轟鳴聲或俱樂部的音樂聲的確挺讓人心煩，但它真的是第二大威脅嗎？遺憾的是，實際情況確實如此。早在2018年，世界衛生組織就曾估計，僅西歐因噪音污染每年便會損失160萬健康生命年。三年後的今天，有鑒於全球各地的各種噪音源有增無減，因此情況不可避免地變得更加嚴峻。
但是，噪音怎麼會有這麼大的威脅，甚至到了影響健康的地步，而不只是讓人感到心煩而已呢？我們都知道噪音會讓人感覺壓力增大，但我們不知道的是，它所帶來的可不僅只是情緒上的焦慮。噪音污染對身體造成的影響包括呼吸急促、高血壓、胃炎、結腸炎甚至心臟病，而且實際的影響遠不止這些。所有這些問題的發生可能只是緣於越過頭頂的飛機、日常的道路交通或附近的建築施工。
這種現象與人類的早期進化有關，我們腦幹發育的結果是，一聽到哪怕最輕微的異響就準備戰鬥或逃避（fight-or-flight）。如今，這種反應會在無意識中被手提鑽、卡車或起重機觸發。雜訊威脅仍在加劇，最近有報導稱，部分城市（例如溫哥華）的市民投訴在2020年翻了一番。
回想一下，過去幾年中你是否曾經離開城市，來到某個安靜的地方，忽然間發現自己面對突如其來的寂靜竟然感到無所適從，那麼這很有可能是由於你過度暴露於噪音污染所致。
噪音污染問題的當前應對措施
最近，我們拜訪了荷蘭高科技公司Sorama的首席執行官Rick Scholte，該公司是安迅士的合作夥伴，也是噪音污染領域的專業企業。根據Rick的說法，試圖解決日益嚴重的噪音污染問題的大多數智慧城市，採用的實際上都是低於標準的技術，也就是他所說的“笨分貝計”（dumb decibel meter）。這些設備功能非常有限，雖然能夠判斷分貝閾值被附近的某個東西打破，但是卻無法確定其來源。
Rick還強調了另外一個問題，有些城市對噪音污染的認識不足，甚至不知道有這麼一個問題需要解決。他說：「我知道某個城市有人進行了一些雜訊測試。他們在這個城市的各個地方放置了許多分貝計，並且發現某個十字路口的噪音比其他地方要大得多，因為分貝計的讀數明顯偏高。遺憾的是，他們無法確定問題的根源，也沒有預算來解決這個問題，於是他們只得將分貝計後移了大約500英尺，最終獲得了一個比較低的讀數！所以說，地方政府雇員難以解決噪音污染問題，因為他們的資源和知識有限，或者缺乏上級的支持。」
「那麼，每隔五年，這種不精確的、有時候甚至是完全誤導性的資訊就會被整理成一張噪音地圖。噪音地圖是靜態的，一般因為建築工地而購買，也就是說它很快就會完全過時。目前解決噪音污染的方法不夠好，我們至少可以這樣說。」
我們應該如何分析噪音？
諸如Sorama開發的聲音感測器和監控器是關鍵。這些智慧設備的功能可媲美熱顯像攝影機。聲音感測器採用了大量的小型高品質麥克風，可以準確地視覺化聲音從哪裡來、聲音有多大、音量在什麼時候下降，等等。利用這種技術，智慧城市可以確定特定噪音的來源，無論是建築工地還是令人討厭的聚會。
舉一個比較具體的例子，假設某個智慧城市注意到，每天17:00到17:30，有個十字路口都會給附近的居民造成嚴重的噪音污染問題。那麼該城市透過聲音感測器就可以辨識這是來自於哪個方向的交通噪音，並且瞭解到這個十字路口無法有效容納忙碌了一天下班回家的人潮。短期解決方案可能只是簡單地利用這個資訊來修改交通信號燈的控制，讓頻繁停車和加速而製造大量雜訊的那些車道優先通行，從而優化交通流量和降低噪音負荷。從長遠來看，我們可以徹底重新設計這個十字路口。
此外，全天候運行的聲音感測器提供的資訊，還使智慧城市能夠與其市民建立起更加透明的溝通，以類似於空氣品質播報的方式即時報告噪音等級（例如溫哥華）。這樣可以促使城市發展專案負責解決這個問題，而市民也能夠檢驗已知噪音污染問題的處理進度，甚至能夠檢驗相關領域的研究工作。
將影像監控與噪音分析整合的附加價值
Sorama的高品質聲音感測器與收集可運算數據的AI相結合，有助於減少智慧城市的雜訊污染危害。將網路監控攝影機與聲音感測器整合，可以帶來許多額外的優勢。兩者協同發揮作用，就能夠清晰地構建一個更豐富、更準確的場景視野。
例如，聲音感測器提供的資料可以自動而準確地將PTZ影像攝影機導向特定的噪音源，從而對問題進行影像驗證，這樣比上報問題的速度要快得多。噪音突然增大（例如，說話聲音升高或汽車鳴笛）可能預示將會有事情發生，若不及時處理則會進一步升級。玻璃破碎的聲音也可以提醒攝影機注意搶劫或破壞行為。
除了突發事件之外，影像監控攝影機在較長時間內捕捉到的其他影像資料，還有助於分析特定的噪音污染源。一樣以繁忙的十字路口為例，清晨的噪音可能是由施工和送貨車輛造成的，而傍晚的噪音則可能是由通勤交通造成的。如果能夠透過影像辨識噪音源的差異，我們就可以制定更加準確和更具針對性的緩解措施。例如，城市主管部門可以實施某些優先項目，推動最後一階段的貨運使用比較安靜的電動車輛，或者限制工程施工車輛的尺寸。
實現這些優勢無需升級或更換現有的監控基礎設施。採用基於開放式技術的監控攝影機網路，就能夠打造一個幾乎可以無限擴展的解決方案，它可以透過聲音感測器進行升級，而且操作人員可以即時著手分析噪音污染等級並制定因應策略。
如果我們希望為人類確保一個健康、智慧和永續發展的未來，那麼我們就必須更深入地瞭解噪音污染危害以及如何因應噪音污染。
進一步瞭解安迅士可以如何透過環境監控來幫助智慧城市發展。