Tagungsband - DAGA 2024
Beitrag
Lärmmesssystem mit Richtungs- und KI-gestützter Quellenerkennung zum automatisierten Ausschluss nicht relevanter Geräusche
Zusammenfassung:
In diesem Paper wird ein System zur automatischen Lärmüberwachung vorgestellt, das neben dem Erfassen der Pegeldaten zusätzlich die Möglichkeit der Richtungserkennung, der Klassifizierung und des Ausschlusses von irrelevanten Lärmereignissen bietet. Das cloudbasierte System nutzt eichfähige Messgeräte zur Datenerfassung, die mit zusätzlicher Hardware zur Lokalisierung der dominanten Schallquelle - dem sogenannten „Noise Compass“ - kombiniert werden können. Mittels dieses Noise Compass können Bereiche im 3D-Raum um das Mikrofon herum als relevant oder unrelevant klassifiziert werden und dementsprechend auch automatisch aus der Berechnung ausgeschlossen werden. Zusätzlich bieten KI-gestützte Algorithmen die Möglichkeit der automatisierten Quellenerkennung, Klassifizierung und des automatisierten Ausschlusses bestimmter Quellen aus der Gesamtbeurteilung. Nach der Vorstellung werden neben Vorteilen und Grenzen des Systems auch aktuelle Einsatzbeispiele sowie der mögliche Einsatz der Technologie im Rahmen von Messungen nach TA-Lärm und der AVV Baulärm diskutiert.