Svantek SvanNET AI-3 Noise Sources Identification
Brug vores chat til teknisk support eller kontakt os via +45 31 33 18 19 eller salg@GOmeasure.dk
- Tillad at genkende 50.000 hændelser inden for 12 måneder efter aktivering
- AI-drevet støjklassificering ved hjælp af maskinlæring til automatisk identifikation af miljølyde
- Real-time Genkendelse af lydkilder og klassificering af støjhændelser, efterhånden som de opstår
- Detektion og klassificering af 27+ lydkategorier, inklusive trafik, byggeri, industri og naturlige lyde
- Audiohændelsesklassificering baseret på trigger-drevne optagelser
- Konfidensscore for hver klassificering for at indikere resultatets pålidelighed
- Specifikt designet til overvågning af miljø- og bystøj
- Integration med SvanNET cloud-platformen til centraliseret overvågning og datastyring
- Automatiseret rapportering og visualisering af støjdata til analyse og dokumentation
- Skalerbar arkitektur, der understøtter overvågningsnetværk på flere steder og store områder
Opdag mulighederne
Mere information
Beskrivelse
SvanNET AI er en Svantek proprietær funktionalitet til SvanNET AMS, en online løsning, der understøtter multipunktsforbindelse med Svanteks støj- og vibrationsovervågningsstationer. AI-modulet muliggør automatisk støjkildegenkendelse og klassificering ved at bruge kunstig intelligens og maskinlæring. Dette AI-system anvender maskinlæringsalgoritmer til at analysere optagede lyddata, præcist kategorisere lydkilder i 27 forskellige klasser, såsom industriel støj, trafik og naturlige lyde. Ved at automatisere støjkildeidentifikationsprocessen giver SvanNET AI præcise og real-time støjovervågning, hvilket gør det muligt for byer at håndtere støjforurening i byerne mere effektivt.
Hvad er identifikation af støjkilder?
Inden for akustik er identifikation af støjkilder afgørende for effektiv støjkontrol. Ved at genkende kilden til støj kan akustiske ingeniører identificere, hvor designændringer mest effektivt vil forbedre den samlede støjstråling. De vigtigste anvendelser er inden for produktdesign og håndtering af miljøstøj. I produktdesign anvendes klassiske analoge metoder såsom beamforming, mikrofonarrays eller frekvensanalyse. Men i miljøstøj gør den store mængde data det umuligt at skalere manuelt. Især med trafikstøj skal akustikere identificere typer af køretøjer (bil, lastbil), typer af tog (fragt, passager) eller flypassager og tælle dem pr. dag eller uge for at evaluere langsigtede mønstre. AI løser dette problem ved effektivt at behandle store datasæt og levere skalerbar og nøjagtig støjkildeidentifikation.
Funktioner
Identifikation af støjkilder
Identificerer og kategoriserer støjkilder nøjagtigt i real-time.
SvanNET AI udmærker sig ved identifikation af støjkilder ved at bruge avancerede maskinlæringsalgoritmer til at analysere optagede lyddata. Den kan klassificere lydkilder i 27 forskellige kategorier, såsom industriel støj, trafik, byggeri og naturlige lyde. Denne præcise identifikation gør det muligt for byer at overvåge og håndtere støjforurening mere effektivt, hvilket sikrer målrettede støjkontrolforanstaltninger og forbedrede levevilkår i byerne.
Klassificering af lydbegivenheder
Klassificerer specifikke lydhændelser ved hjælp af hændelsesudløsere og real-time analyse.
SvanNET AI giver robust klassificering af lydhændelser ved at optage WAVE-filer med mindst 16 kHz samplingsfrekvens og bruge hændelsesudløsere til at fange støjhændelser. Dette system kan klassificere og analysere specifikke støjhændelser i real-time, tilbyder øjeblikkelig detektering og kategorisering af kilder. Denne funktion giver mulighed for rettidig reaktion på støjforureningsproblemer og understøtter detaljerede analyser af støjmønstre i bymiljøer.
Automatisk rapportering
Genererer detaljerede rapporter med forudsigelsessikkerhed og datavisualisering.
SvanNET AI automatiserer rapporteringsprocessen og giver omfattende og detaljerede rapporter om støjdata. Systemet inkluderer forudsigelsessikkerhedsniveauer for hver identificeret støjhændelse, hvilket hjælper brugerne med at forstå pålideligheden af klassifikationer. Derudover producerer SvanNET AI visualiseringer såsom diagrammer med lydklasser og markører, hvilket gør det nemmere at fortolke og analysere støjdata. Denne automatiske rapporteringsfunktion forenkler håndteringen af bystøj, understøtter informeret beslutningstagning og effektive støjkontrolstrategier.
Ansøgninger
Miljøstøj
SvanNET AI kan klassificere lydkilder i 28 forskellige kategorier.
Hovedanvendelsen af SvanNET AI er inden for håndtering af miljøstøj, især for bystøj og trafik. Det bruges til at overvåge, identificere og kategorisere forskellige støjkilder i byer, og hjælper myndigheder og planlæggere med at implementere målrettede støjreduktionsforanstaltninger. Ved at give præcise og real-time data om støjforurening understøtter SvanNET AI udviklingen af effektive strategier til at afbøde de negative virkninger af bystøj på folkesundheden og forbedre de overordnede levevilkår i byerne.
Specifikationer
Dokumenter
Valgmuligheder
Video
SvanNET AI functionality
Watch a new handy video about the SvanNET AI functionality that can be used for automatic noise source classification.
SvanNET AI er en Svantek proprietær funktionalitet til SvanNET AMS, en online løsning, der understøtter multipunktsforbindelse med Svanteks støj- og vibrationsovervågningsstationer. AI-modulet muliggør automatisk støjkildegenkendelse og klassificering ved at bruge kunstig intelligens og maskinlæring. Dette AI-system anvender maskinlæringsalgoritmer til at analysere optagede lyddata, præcist kategorisere lydkilder i 27 forskellige klasser, såsom industriel støj, trafik og naturlige lyde. Ved at automatisere støjkildeidentifikationsprocessen giver SvanNET AI præcise og real-time støjovervågning, hvilket gør det muligt for byer at håndtere støjforurening i byerne mere effektivt.
Hvad er identifikation af støjkilder?
Inden for akustik er identifikation af støjkilder afgørende for effektiv støjkontrol. Ved at genkende kilden til støj kan akustiske ingeniører identificere, hvor designændringer mest effektivt vil forbedre den samlede støjstråling. De vigtigste anvendelser er inden for produktdesign og håndtering af miljøstøj. I produktdesign anvendes klassiske analoge metoder såsom beamforming, mikrofonarrays eller frekvensanalyse. Men i miljøstøj gør den store mængde data det umuligt at skalere manuelt. Især med trafikstøj skal akustikere identificere typer af køretøjer (bil, lastbil), typer af tog (fragt, passager) eller flypassager og tælle dem pr. dag eller uge for at evaluere langsigtede mønstre. AI løser dette problem ved effektivt at behandle store datasæt og levere skalerbar og nøjagtig støjkildeidentifikation.
Funktioner
Identifikation af støjkilder
Identificerer og kategoriserer støjkilder nøjagtigt i real-time.
SvanNET AI udmærker sig ved identifikation af støjkilder ved at bruge avancerede maskinlæringsalgoritmer til at analysere optagede lyddata. Den kan klassificere lydkilder i 27 forskellige kategorier, såsom industriel støj, trafik, byggeri og naturlige lyde. Denne præcise identifikation gør det muligt for byer at overvåge og håndtere støjforurening mere effektivt, hvilket sikrer målrettede støjkontrolforanstaltninger og forbedrede levevilkår i byerne.
Klassificering af lydbegivenheder
Klassificerer specifikke lydhændelser ved hjælp af hændelsesudløsere og real-time analyse.
SvanNET AI giver robust klassificering af lydhændelser ved at optage WAVE-filer med mindst 16 kHz samplingsfrekvens og bruge hændelsesudløsere til at fange støjhændelser. Dette system kan klassificere og analysere specifikke støjhændelser i real-time, tilbyder øjeblikkelig detektering og kategorisering af kilder. Denne funktion giver mulighed for rettidig reaktion på støjforureningsproblemer og understøtter detaljerede analyser af støjmønstre i bymiljøer.
Automatisk rapportering
Genererer detaljerede rapporter med forudsigelsessikkerhed og datavisualisering.
SvanNET AI automatiserer rapporteringsprocessen og giver omfattende og detaljerede rapporter om støjdata. Systemet inkluderer forudsigelsessikkerhedsniveauer for hver identificeret støjhændelse, hvilket hjælper brugerne med at forstå pålideligheden af klassifikationer. Derudover producerer SvanNET AI visualiseringer såsom diagrammer med lydklasser og markører, hvilket gør det nemmere at fortolke og analysere støjdata. Denne automatiske rapporteringsfunktion forenkler håndteringen af bystøj, understøtter informeret beslutningstagning og effektive støjkontrolstrategier.
Ansøgninger
Miljøstøj
SvanNET AI kan klassificere lydkilder i 28 forskellige kategorier.
Hovedanvendelsen af SvanNET AI er inden for håndtering af miljøstøj, især for bystøj og trafik. Det bruges til at overvåge, identificere og kategorisere forskellige støjkilder i byer, og hjælper myndigheder og planlæggere med at implementere målrettede støjreduktionsforanstaltninger. Ved at give præcise og real-time data om støjforurening understøtter SvanNET AI udviklingen af effektive strategier til at afbøde de negative virkninger af bystøj på folkesundheden og forbedre de overordnede levevilkår i byerne.
SvanNET AI functionality
Watch a new handy video about the SvanNET AI functionality that can be used for automatic noise source classification.