JP6182676B2

JP6182676B2 - 騒音マップ制作方法及び装置

Info

Publication number: JP6182676B2
Application number: JP2016536824A
Authority: JP
Inventors: 亜楠宋; 海全呉; 瑞文師; 錫年耿; 国忠杜; 嘉云徐
Original assignee: 深▲せん▼市冠旭万達科技有限公司; 深▲せん▼市冠旭電子有限公司; 深▲せん▼市飛科笛系統開発有限公司
Priority date: 2015-01-26
Filing date: 2015-01-26
Publication date: 2017-08-16
Anticipated expiration: 2035-01-26
Also published as: US9728204B2; EP3279818A1; WO2016119107A1; JP2017508130A; US20160372136A1; EP3279818A4

Description

本発明は騒音マップの技術分野に属し、特に騒音マップ制作方法及び装置に関する。

人口の増加及び各種の設備の増加に従って、騒音汚染源もますます多くなって来ている。ユーザにとって、自分の外出及び他の日常活動の指針とするために、実時間の道路状況図のように現在各地の騒音を表示できる騒音マップが必要となっている。同時に、ハードウェアの記憶能力と計算能力の向上、クラウド技術とビッグデータ技術の発展、及び、各種の新規なデータマイニング機械学習ひいては深度データマイニング技術の発展により、位置に関する騒音マップの制作の実現に対して基礎が作られた。

しかしながら、従来の騒音マップ制作方法は室内環境騒音と室外環境騒音とを区別できず、騒音マップの制作精度の向上に不都合である。それは、従来の騒音マップ制作方法は室内環境騒音と室外環境騒音とを区別することなく、環境騒音を一括して描画し騒音マップを生成するのみであるためである。騒音は天気や道路状況等の情報と異なり、位置に非常に敏感なものであり、壁一枚隔てただけでも騒音の大きさに顕著な差異が発生してしまう可能性があり、また、騒音の大きさが異なる原因により突然変化することもあるため、位置に関する騒音マップを制作する場合には、室内環境騒音と室外環境騒音とを区別する必要がある。

本発明の実施例は騒音マップ制作方法を提供することを目的とし、従来の騒音マップ制作方法は室内環境騒音と室外環境騒音とを区別できず、騒音マップの制作精度の向上に不都合であるという問題を解決することを旨とする。

本発明の実施例は、
端末からアップロードされた騒音値と時間情報と位置情報とを含む環境騒音を取得することと、
前記端末が前記環境騒音に対応する写真をアップロードした場合、前記写真が有効写真であるか否かを検出することと、
前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室内である場合、前記環境騒音を室内環境騒音と認識することと、
前記写真がない場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、前記写真が無効写真である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室外である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識することと、
前記室内環境騒音と前記室外環境騒音とに基づいて騒音マップを制作することと、を含む騒音マップ制作方法により実現される。

本発明の実施例は、
端末からアップロードされた騒音値と時間情報と位置情報とを含む環境騒音を取得するための取得モジュールと、
前記端末が前記環境騒音に対応する写真をアップロードした場合、前記写真が有効写真であるか否かを検出するための有効写真検出モジュールと、
前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室内である場合、前記環境騒音を室内環境騒音と認識するための室内環境騒音モジュールと、
前記写真がない場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、前記写真が無効写真である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室外である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識するための室外環境騒音モジュールと、
前記室内環境騒音と前記室外環境騒音とに基づいて騒音マップを制作するための騒音マップ制作モジュールと、を含む騒音マップ制作装置を提供することを他の目的とする。

本発明の実施例では、前記室内環境騒音と前記室外環境騒音とに基づいて騒音マップを制作することにより、従来の騒音マップ制作方法は室内環境騒音と室外環境騒音とを区別できず、騒音マップの制作精度の向上に不都合であるという問題を解決した。騒音マップにより位置に関する騒音をより正確に説明でき、騒音マップの制作精度を高めた上に、騒音マップの信頼性を高めた。

本発明の実施例による騒音マップ制作方法の実現フロー図である。本発明の実施例による騒音マップ制作方法におけるＳ１０２の実施フロー図である。本発明の実施例による騒音マップ制作方法におけるＳ１０３の実施フロー図である。本発明の実施例による騒音マップ制作装置の第一構造ブロック図である。本発明の実施例による騒音マップ制作装置の第二構造ブロック図である。本発明の実施例による騒音マップ制作装置の第三構造ブロック図である。本発明の実施例による騒音マップ制作装置の第四構造ブロック図である。

本発明の目的、技術的解決手段及び利点をより明瞭且つ明らかにするために、以下、図面及び実施例に合わせて本発明をより詳細に説明する。ここで説明される具体的な実施例は本発明を解釈するためのものに過ぎず、本発明を限定するためのものではないことを理解すべきである。

実施例１
図１は、本発明の実施例による騒音マップ制作方法の実現フロー図であり、以下に詳細に説明する。

ステップＳ１０１では、端末からアップロードされた騒音値と時間情報と位置情報とを含む環境騒音を取得する。

そのうち、時間情報は環境騒音を記録する場合の時間情報を示し、分間レベル、即ち年月日時分まで取ってもよく、秒間レベル、即ち年月日時分秒まで取ってもよい。

本実施例は時間情報の時間単位を制限していないことは、説明される必要がある。

位置情報は経緯度及び地理的位置を含むがこれらに限定されるものではない。

前記サーバは従来のいずれか一種のサーバであってもよく、物理サーバ及び仮想サーバを含むがこれらに限定されるものではないことは、説明される必要がある。そのうち、仮想サーバはクラウドサーバであってもよい。

端末とサーバはいずれか一種の有線接続方式で接続されてもよく、又はいずれか一種の無線接続方式で接続されてもよいことは、説明される必要がある。無線接続方式はブルートゥース（登録商標）接続方式、ＷＩＦＩ（登録商標）接続方式、３Ｇ接続方式、４Ｇ接続方式及び５Ｇ接続方式を含むがこれらに限定されるものではない。

ステップＳ１０２では、前記端末が前記環境騒音に対応する写真をアップロードした場合、前記写真が有効写真であるか否かを検出する。

サーバは前記端末が前記環境騒音に対応する写真をアップロードしたか否かを検出し、前記端末が前記環境騒音に対応する写真をアップロードした場合、前記写真と前記環境騒音とについて対応関係を確立してから、記録して記憶する。

ステップＳ１０３では、前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室内である場合、前記環境騒音を室内環境騒音と認識する。

画像認識アルゴリズムで前記写真の内容を認識し、認識結果における前記写真の撮影場所が室内である場合、端末からアップロードされた環境騒音が室内環境騒音であることを示す。

ステップＳ１０４では、前記写真がない場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、前記写真が無効写真である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室外である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識する。

画像認識アルゴリズムで前記写真の内容を認識し、認識結果における前記写真の撮影場所が室外である場合、端末からアップロードされた環境騒音が室外環境騒音であることを示す。

ステップＳ１０５では、前記室内環境騒音と前記室外環境騒音とに基づいて騒音マップを制作する。

騒音マップには、騒音値及び騒音値に対応する時間と経緯度とが含まれている。

描画領域において室内領域で前記室内環境騒音を描画し、室外領域で前記室外環境騒音を描画するように騒音マップを制作し、前記室内領域と室外領域とは描画領域における異なる領域である。

本発明の実施例では、前記室内環境騒音と前記室外環境騒音とに基づいて騒音マップを制作することにより、騒音マップにより位置に関する騒音をより正確に説明でき、騒音マップの制作精度を高めた上に、騒音マップの信頼性を高めた。

実施例２
図２は、本発明の実施例による騒音マップ制作方法におけるＳ１０２の実施フロー図であり、以下に詳細に説明する。

ステップＳ２０１では、前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びているか否かを検出する。

ステップＳ２０２では、前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びている場合、前記写真が有効写真であると判断し、前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びていない場合、前記写真が無効写真であると判断する。

前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びている場合、前記写真は端末におけるリアカメラを起動して生成したものであることを示し、前記写真が有効写真であると判断する。

前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びていない場合、前記写真は端末におけるリアカメラを起動して生成したものであることを示し、前記写真が無効写真であると判断する。

本発明の実施例では、後続で有効写真に基づいて室内環境騒音を取得できるため、写真を有効写真と無効写真とに分けるように区別しているから、室内環境騒音の収集の有効性を高めた。

実施例３
環境騒音クラスタリングモデル、騒音デシベル平均値モデル及び騒音加重値モデルの少なくとも一つを含む環境騒音マイニングモデルを設定する。

そのうち、前記環境騒音クラスタリングモデルは下記の式

で示され（そのうち、Δが類似度であり、∂が開放回数を示し、θ_ｉｊが第ｉ個のベクトルの第ｊ次元の騒音値を示し、θ_ｍｊが第ｍ個のクラスタセンターの第ｊ次元のデータを示し、γ_ｉが重み係数であり、且つΣ_ｉγ＝１）、
そのうち、
∂＝１が市街地区距離を示し、
∂＝２がユークリッド幾何学距離を示し、
∂＝３がミンコフスキー距離を示す。

∂の値を調整すれば、異なる距離における騒音値の類似度を取得することができる。

γｉの値を調整すれば、次元毎の騒音値に異なる重みを付与でき、アルゴリズムのロバスト性と連続性を体現している。

環境騒音と目標位置との間の距離が長いほど、γ_ｉの値が小さくなり、環境騒音と目標位置との間の距離が短いほど、γ_ｉの値が大きくなり、環境騒音の取得時間と現在時間との時間差が大きいほど、γ_ｉの値が小さくなり、環境騒音の取得時間と現在時間との時間差が小さいほど、γ_ｉの値が大きくなることは、説明される必要がある。

そのうち、一定の期間又は一定の地理的範囲において複数の騒音値を収集して、それぞれの騒音値を一次元的データとしてクラスタリングを行い、類似度Δがプリセットされた閾値より小さい場合、当該クラスタセンターは当該集合を説明できることを示し、得られた当該クラスタセンターを当該地理的範囲及び当該期間における騒音値とするようにしてもよい。

そのうち、クラウドに記憶されているベクトルを一組のクラスタリング待ちのデータとし、得られた当該クラスタセンターを当該地理的範囲及び当該期間における騒音値とすることにより、騒音値に対応する地点及び時点が最終的に得られるようにしてもよい。

そのうち、前記騒音デシベル平均値モデルは下記の式

で示され（そのうち、ｖａｌｕｅが騒音デシベル平均値であり、ｖａｌｕｅ_ｉが第ｉ個の環境騒音における騒音値であり、ｎが環境騒音の個数である）、
そのうち、前記騒音加重値モデルは下記の式

で示される（そのうち、ｖａｌｕｅ’が騒音加重値であり、ｖａｌｕｅ_ｉが第ｉ個の環境騒音における騒音値であり、ｎが環境騒音の個数であり、ω_ｉが騒音値毎の重みであり、且つΣω_ｉ＝１）。

本実施例では、それぞれの環境騒音を収集する場合、目標位置からの距離及び現在時間との時間差はいずれも既知のものであり、距離が長くて時間が早いほど、環境騒音の参考価値が小さくなるため、異なる距離と時間帯に応じてそれぞれの環境騒音における騒音値に対して重みを分配し、重みを持つ騒音値に基づいて騒音加重値を生成するようにすれば、現在説明される騒音のデシベル値が短時間において失効することを回避できるとともに、目標位置の面積が大きい場合に環境騒音を認識できないということをも回避でき、目標位置のある時間帯における環境騒音を効果的に説明することが可能になる。

実施例４
図３は、本発明の実施例による騒音マップ制作方法におけるＳ１０３の実施フロー図であり、以下に詳細に説明する。

ステップＳ３０１では、前記室内環境騒音、前記室外環境騒音及び予め設定された環境騒音マイニングモデルに基づいて、室内環境騒音の騒音加重値及び室外環境騒音の騒音加重値を含む騒音加重値を取得する。

前記室内環境騒音及び予め設定された前記騒音加重値モデルに基づいて、前記室内環境騒音の騒音加重値を取得し、前記室外環境騒音及び予め設定された前記騒音加重値モデルに基づいて、前記室外環境騒音の騒音加重値を取得する。

ステップＳ３０２では、前記騒音加重値と前記室内環境騒音及び前記室外環境騒音との対応付け規則をマイニングする。

従来のいずれか一種のデータマイニングアルゴリズムで前記室内環境騒音の騒音加重値と前記室内環境騒音との間の対応付け規則をマイニングし、前記室外環境騒音の騒音加重値と前記室外環境騒音との間の対応付け規則をマイニングすることができる。

ステップＳ３０３では、前記室内環境騒音、前記室外環境騒音及び前記対応付け規則に基づいて騒音マップを制作する。

マイニングされた前記室外環境騒音の騒音加重値と前記室外環境騒音との間の対応付け規則、及び、マイニングされた前記室内環境騒音の騒音加重値に基づいて、前記室内環境騒音の間の対応付け規則をマイニングし、騒音マップを制作する。

騒音加重値のマイニング時間に基づいて最後にマイニングされた騒音加重値を選択し、騒音マップに地理的位置、時間、及び最後にマイニングされた、室内環境騒音の騒音加重値及び室外環境騒音の騒音加重値を含む騒音加重値を表示する。

本実施例では、騒音マップに地理的位置、時間及び最後にマイニングされた騒音加重値を表示することにより、騒音マップの有効性と正確性をさらに高めた。

実施例５
本発明の実施例は主に騒音マップ制作方法の実際の応用での実施フロー図を説明するが、以下に詳細に説明する。

１、端末により環境騒音を収集し、具体的には、時間（分間レベル、即ち年月日時分まで取ったもの）、地点（経緯度や地理的位置）、及び騒音値を記録する必要があるとともに、端末に現在位置の写真を撮ってアップロードすることを許す。

２、端末が写真をアップロードした場合、当該写真が有効写真であるか否かを判断する。

そのうち、端末が写真を送信する前に知能端末におけるリアカメラを起動したことがあると、当該写真が有効写真であると判断し、端末がローカルギャラリーから写真を選択して送信し、又はフロントカメラで写真を撮ったことになると、当該写真が無効写真であると判断する。

３、収集された環境騒音を室内環境騒音と室外環境騒音とに分けるように事前分類を行う。

室内環境騒音の処理方式については、以下に詳細に説明する。

画像分析及び地理座標比較の技術により、同一の地理的位置における環境騒音を分類する。環境騒音を異なる次元に従って区別し、第一次元は季節／月順次元であり、第二次元は時刻次元であり、第三次元は公休日であるか否かであり、第四次元は地理的位置次元である。続いて、異なる次元での環境騒音を環境騒音マイニングアルゴリズムで分析することにより、ある建物のある季節ある日ある時間帯における騒音参考値／経験値を得ることができる。

室外環境騒音の処理方式については、以下に詳細に説明する。

まず環境騒音を異なる次元に従って区別し、第一次元は季節／月順次元であり、第二次元は時刻次元であり、第三次元は公休日であるか否かであり、第四次元は地理的位置次元である。

このような次元に基づく区別によれば、収集された環境騒音は環境騒音倉庫となる。続いて、異なる次元での環境騒音を環境騒音マイニングアルゴリズムで分析することにより、ある地方のある季節ある日ある時間帯における騒音参考値／経験値を得ることができる。

４、分析による騒音値を騒音マップにおける対応する位置にタグ付けすれば、位置に関する騒音マップを得ることができ、この騒音マップは異なる次元では異なる形式として表現されている。同時に、騒音マップの簡略化のため、騒音の具体的な値を、異なる色にそれぞれ対応する高中低の三つのレベルに分けてもよく、騒音分布図においては、色の差異により端末に対して異なる騒音値がタグ付けされる。

５、新しい環境騒音がアップロードされた場合、騒音マップに表示される値は直ちに変わることではなく、新しい値を環境騒音倉庫に組み込んで分析することにより、新しい値の環境騒音倉庫での位置を確定することになり、新しい値が一定の程度まで増分し又は所定時間を経過した後、機械学習アルゴリズムで新しい騒音参考値／経験値を算出する。

６、端末によりある地方の現在の環境騒音を調べようとすると、最後にアップロードされた当該位置付近の複数組の環境騒音を取って、これらの環境騒音の平均値と分散を算出し、分散が小さい場合、端末に騒音平均値をフィードバックし、分散が大きい場合、当該位置での騒音環境が突然変化したことを表し、端末に騒音平均値をフィードバックするとともに、環境騒音が突然変化したことを端末に通知する。

実施例６
本発明の実施例は主に本発明の三つの異なるシーンでの好ましい実施フローを説明するが、以下に詳細に説明する。

第一シーンである位置に関する騒音マップを得るシーンについては、以下に詳細に説明する。

端末により環境騒音を収集し、具体的には、時間（分間レベル、即ち年月日時分まで取ったもの）、地点（経緯度や地理的位置）、及び騒音値を記録する必要があるとともに、端末に現在位置の写真を撮ってアップロードすることを許す。

端末が写真をアップロードした場合、当該写真が有効写真であるか否かを判断する。

収集された環境騒音を室内環境騒音と室外環境騒音とに分けるように事前分類を行う。

分析による騒音値を騒音マップにおける対応する位置にタグ付けすれば、位置に関する騒音マップを得ることができ、この騒音マップは異なる次元では異なる形式として表現されている。同時に、騒音マップの簡略化のため、騒音の具体的な値を、異なる色にそれぞれ対応する高中低の三つのレベルに分けてもよく、騒音分布図においては、色の差異により端末に対して異なる騒音値がタグ付けされる。

第二シーンであるユーザがある地方の現在の騒音環境を調べるシーンについては、以下に詳細に説明する。

最後にアップロードされた現在位置付近の１００組の環境騒音。

これらの１００組の環境騒音の平均値と分散を算出する。

１００組の環境騒音の分散がプリセットされた閾値より小さい場合、データの平均値を現在位置での騒音値としてユーザにフィードバックする。

第三シーンであるユーザが騒音マップ全体を調べるシーンについては、以下に詳細に説明する。

当季の現在時点における騒音マップを選択してユーザにフィードバックする。

ユーザはマップ引き延ばしを選択することにより、スクリーンにおける対応する位置での騒音値がクラウドから読み取られ、ユーザが使用する装置にフィードバックされて現在マップにおける対応する位置に表示される。

ユーザはある建物に入ってその内部の騒音分布状況を調べるのを選択すると、クラウドは自動的に建物内部の騒音値に切り替え、その中から建物内部における各位置での騒音値を読み取り現在のユーザインタフェースに表示して、ユーザによる調べに供する。

実施例７
図４は、本発明の実施例による騒音マップ制作装置の第一構造ブロック図であり、当該騒音マップ制作装置はサーバにおいて動作することができる。説明の便宜上、本実施例に関する部分のみが示されている。

図４を参照して、当該騒音マップ制作装置は、
端末からアップロードされた騒音値と時間情報と位置情報とを含む環境騒音を取得するための取得モジュール４１と、
前記端末が前記環境騒音に対応する写真をアップロードした場合、前記写真が有効写真であるか否かを検出するための有効写真検出モジュール４２と、
前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室内である場合、前記環境騒音を室内環境騒音と認識するための室内環境騒音モジュール４３と、
前記写真がない場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、前記写真が無効写真である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室外である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識するための室外環境騒音モジュール４４と、
前記室内環境騒音と前記室外環境騒音とに基づいて騒音マップを制作するための騒音マップ制作モジュール４５とを含む。

本実施例の一つの実現方式において、図５を参照して、図５は、本発明の実施例による騒音マップ制作装置の第二構造ブロック図であり、当該騒音マップ制作装置では、前記有効写真検出モジュール４２は、
前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びているか否かを検出するための検出ユニット４２１と、
前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びている場合、前記写真が有効写真であると判断し、前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びていない場合、前記写真が無効写真であると判断するための判断ユニット４２２とを含む。

本実施例の一つの実現方式において、当該騒音マップ制作装置では、前記騒音マップ制作モジュール４５は、具体的には、前記室内環境騒音、前記室外環境騒音、及び予め設定された、環境騒音クラスタリングモデル、騒音デシベル平均値モデル、及び騒音加重値モデルの少なくとも一つを含む環境騒音マイニングモデルに基づいて騒音マップを制作するために用いられる。

本実施例の一つの実現方式において、図６を参照して、図６は、本発明の実施例による騒音マップ制作装置の第三構造ブロック図であり、前記騒音マップ制作装置は、
環境騒音クラスタリングモデル、騒音デシベル平均値モデル、及び騒音加重値モデルの少なくとも一つを含む環境騒音マイニングモデルを設定するための環境騒音マイニングモデル設定モジュール４６をさらに含み、
そのうち、前記環境騒音クラスタリングモデルは下記の式

で示され（そのうち、Δが類似度であり、∂が開放回数を示し、θ_ｉｊが第ｉ個のベクトルの第ｊ次元の騒音値を示し、θ_ｍｊが第ｍ個のクラスタセンターの第ｊ次元のデータを示し、γ_ｉが重み係数であり、且つΣ_ｉγ＝１）、
そのうち、前記騒音デシベル平均値モデルは下記の式

本実施例の一つの実現方式において、図７を参照して、図７は、本発明の実施例による騒音マップ制作装置の第四構造ブロック図であり、当該騒音マップ制作装置では、前記騒音マップ制作モジュール４５は、
前記室内環境騒音、前記室外環境騒音及び予め設定された環境騒音マイニングモデルに基づいて、室内環境騒音の騒音加重値及び室外環境騒音の騒音加重値を含む騒音加重値を取得するための騒音加重値取得ユニット４５１と、
前記騒音加重値と前記室内環境騒音及び前記室外環境騒音との対応付け規則をマイニングするための対応付け規則マイニングユニット４５２と、
前記室内環境騒音、前記室外環境騒音及び前記対応付け規則に基づいて騒音マップを制作するための騒音マップ制作ユニット４５３とを含む。

本発明の実施例による装置は前述した対応する方法の実施例に適用でき、詳細は上記実施例の説明を参照し、ここで贅言することをしない。

以上の実施形態の説明によれば、本発明はソフトウェアと必要な汎用ハードウェアとの組合せにより実現可能なものであることを、当業者は明らかに了解できる。前記プログラムは読取可能記憶媒体、例えばランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読取専用メモリー、プログラマブル読取専用メモリー、電気的消却・プログラム可能型読取専用メモリー、レジスタ等に記憶されることができる。当該記憶媒体は記憶装置に位置しており、プロセッサは記憶装置における情報を読み取り、そのハードウェアの協力によって本発明の各実施例に記載の方法を実行する。

上記は本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の保護範囲はこれに制限されるものではなく、当業者が本発明の開示した技術的範囲において容易に想到できるあらゆる変形や置換は、本発明の保護範囲にあるはずである。このため、本発明の保護範囲は請求項による保護範囲を基準とするはずである。

Claims

端末からアップロードされた騒音値と時間情報と位置情報とを含む環境騒音を取得することと、
前記端末が前記環境騒音に対応する写真をアップロードした場合、前記写真が有効写真であるか否かを検出することと、
前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室内である場合、前記環境騒音を室内環境騒音と認識することと、
前記写真がない場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、
前記写真が無効写真である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、
前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室外である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識することと、
前記室内環境騒音と前記室外環境騒音とに基づいて騒音マップを制作することと、を含むことを特徴とする騒音マップ制作方法。
前記端末が前記環境騒音に対応する写真をアップロードした場合、前記写真が有効写真であるか否かを検出することは、具体的には、
前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びているか否かを検出し、
前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びている場合、前記写真が有効写真であると判断し、前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びていない場合、前記写真が無効写真であると判断することであることを特徴とする、請求項１に記載の騒音マップ制作方法。
前記室内環境騒音と前記室外環境騒音とに基づいて騒音マップを制作することは、具体的には、
前記室内環境騒音、前記室外環境騒音、及び予め設定された、環境騒音クラスタリングモデル、騒音デシベル平均値モデル、及び騒音加重値モデルの少なくとも一つを含む環境騒音マイニングモデルに基づいて騒音マップを制作することであることを特徴とする、請求項１に記載の騒音マップ制作方法。
前記騒音マップ制作方法は、前記室内環境騒音、前記室外環境騒音及び予め設定された環境騒音マイニングモデルに基づいて騒音マップを制作する前に、
環境騒音クラスタリングモデル、騒音デシベル平均値モデル、及び騒音加重値モデルの少なくとも一つを含む環境騒音マイニングモデルを設定することをさらに含み、
そのうち、前記環境騒音クラスタリングモデルは下記の式

で示され（そのうち、Δが類似度であり、∂が開放回数を示し、θ_ｉｊが第ｉ個のベクトルの第ｊ次元の騒音値を示し、θ_ｍｊが第ｍ個のクラスタセンターの第ｊ次元のデータを示し、γ_ｉが重み係数であり、且つΣ_ｉγ＝１）、
そのうち、前記騒音デシベル平均値モデルは下記の式

で示され（そのうち、ｖａｌｕｅが騒音デシベル平均値であり、ｖａｌｕｅ_ｉが第ｉ個の環境騒音における騒音値であり、ｎが環境騒音の個数である）、
そのうち、前記騒音加重値モデルは下記の式

で示される（そのうち、ｖａｌｕｅ’が騒音加重値であり、ｖａｌｕｅ_ｉが第ｉ個の環境騒音における騒音値であり、ｎが環境騒音の個数であり、ω_ｉが騒音値毎の重みであり、且つΣω_ｉ＝１）ことを特徴とする、請求項３に記載の騒音マップ制作方法。
前記環境騒音マイニングモデルに前記騒音加重値モデルを採用する場合、前記室内環境騒音、前記室外環境騒音及び予め設定された環境騒音マイニングモデルに基づいて騒音マップを制作することは、具体的には、
前記室内環境騒音、前記室外環境騒音及び予め設定された環境騒音マイニングモデルに基づいて、室内環境騒音の騒音加重値及び室外環境騒音の騒音加重値を含む騒音加重値を取得し、
前記騒音加重値と前記室内環境騒音及び前記室外環境騒音との対応付け規則をマイニングし、
前記室内環境騒音、前記室外環境騒音及び前記対応付け規則に基づいて騒音マップを制作することであることを特徴とする、請求項３又は４に記載の騒音マップ制作方法。
端末からアップロードされた騒音値と時間情報と位置情報とを含む環境騒音を取得するための取得モジュールと、
前記端末が前記環境騒音に対応する写真をアップロードした場合、前記写真が有効写真であるか否かを検出するための有効写真検出モジュールと、
前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室内である場合、前記環境騒音を室内環境騒音と認識するための室内環境騒音モジュールと、
前記写真がない場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、前記写真が無効写真である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識し、あるいは、前記写真が有効写真で前記写真の撮影場所が室外である場合、前記環境騒音を室外環境騒音と認識するための室外環境騒音モジュールと、
前記室内環境騒音と前記室外環境騒音とに基づいて騒音マップを制作するための騒音マップ制作モジュールと、を含むことを特徴とする騒音マップ制作装置。
前記有効写真検出モジュールは、
前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びているか否かを検出するための検出ユニットと、
前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びている場合、前記写真が有効写真であると判断し、前記写真がリアカメラによる生成タグを帯びていない場合、前記写真が無効写真であると判断するための判断ユニットとを含むことを特徴とする、請求項６に記載の騒音マップ制作装置。
前記騒音マップ制作モジュールは、具体的には、前記室内環境騒音、前記室外環境騒音、及び予め設定された、環境騒音クラスタリングモデル、騒音デシベル平均値モデル、及び騒音加重値モデルの少なくとも一つを含む環境騒音マイニングモデルに基づいて騒音マップを制作するために用いられることを特徴とする、請求項６に記載の騒音マップ制作装置。
前記騒音マップ制作装置は、
環境騒音クラスタリングモデル、騒音デシベル平均値モデル、及び騒音加重値モデルの少なくとも一つを含む環境騒音マイニングモデルを設定するための環境騒音マイニングモデル設定モジュールをさらに含み、
そのうち、前記環境騒音クラスタリングモデルは下記の式

で示され（そのうち、Δが類似度であり、∂が開放回数を示し、θ_ｉｊが第ｉ個のベクトルの第ｊ次元の騒音値を示し、θ_ｍｊが第ｍ個のクラスタセンターの第ｊ次元のデータを示し、γ_ｉが重み係数であり、且つΣ_ｉγ＝１）、
そのうち、前記騒音デシベル平均値モデルは下記の式

で示され（そのうち、ｖａｌｕｅが騒音デシベル平均値であり、ｖａｌｕｅ_ｉが第ｉ個の環境騒音における騒音値であり、ｎが環境騒音の個数である）、
そのうち、前記騒音加重値モデルは下記の式

で示される（そのうち、ｖａｌｕｅ’が騒音加重値であり、ｖａｌｕｅ_ｉが第ｉ個の環境騒音における騒音値であり、ｎが環境騒音の個数であり、ω_ｉが騒音値毎の重みであり、且つΣω_ｉ＝１）ことを特徴とする、請求項８に記載の騒音マップ制作装置。
前記騒音マップ制作モジュールは、
前記室内環境騒音、前記室外環境騒音及び予め設定された環境騒音マイニングモデルに基づいて、室内環境騒音の騒音加重値及び室外環境騒音の騒音加重値を含む騒音加重値を取得するための騒音加重値取得ユニットと、
前記騒音加重値と前記室内環境騒音及び前記室外環境騒音との対応付け規則をマイニングするための対応付け規則マイニングユニットと、
前記室内環境騒音、前記室外環境騒音及び前記対応付け規則に基づいて騒音マップを制作するための騒音マップ制作ユニットとを含むことを特徴とする、請求項８又は９に記載の騒音マップ制作装置。