【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路灯的，尤其是涉及一种应用于路灯的噪音监测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、目前，随着社会的发展，人们对生活质量的关注逐渐提高，生活中的外界噪音问题也受到人们的重视，居民区因外界噪音问题带来了不小的挑战，因此针对外界噪音问题急需一种预警机制，使其能够防患于未然，提高人们的生活质量。
2、现有的，路面上的大部分路灯都只有照明和充电功能，功能较为单一但占用的面积较大，而对于噪声的监测只在某些路口或学校等地段，覆盖范围较小，将噪声监测搭载在城市路灯中进行智能监测，能够降低对公共空间的占用，还能更方便的对噪声进行全方位的监测。
3、上述中的现有技术方案存在以下缺陷：路灯使用的功能效果较为单一且占用的环境资源量大，因此存在改善空间。
技术实现思路
1、为了提高对环境噪音的监测力度以提升路灯的资源利用率，本申请提供一种应用于路灯的噪音监测方法、装置、设备及介质。
2、本申请的上述专利技术目的一是通过以下技术方案得以实现的：
3、一种应用于路灯的噪音监测方法，所述应用于路灯的噪音监测方法包括：
4、获取环境噪声数据，将所述环境噪声数据传输进噪声处理模型中进行比对分析，得到噪声属性数据；
5、根据所述噪声属性数据，生成噪声分数，当所述噪声分数达到预设的噪声分数阈值时，生成对应的噪声异常消息；
6、根据所述噪声异常消息，获取异常位置信息，并将所述异常位置信息传输到显示端；
7、获取预设
8、通过采用上述技术方案，在路灯获取到含有外界环境噪声的数据时，会将获取到的环境噪声数据传输到对噪声数据进行处理的模型中进行比对分析，得到含有噪声频率、强度以及持续时间的数据，作为噪声属性数据，从而有助于能在获取到外界环境音频数据时，准确分析外界环境中的音频数据；根据获取到的噪声属性数据，将该噪声属性数据与预设的标准噪声属性数据进行比对，进行噪声的评定，以对噪声数据进行准确判断，从而得到噪声分数，当噪声分数达到预设的噪声分数阈值时，会生成噪声异常消息，从而有助于进一步准确对外界环境噪声进行判断，并能快速地对噪声数据出现异常时做出对应的处理操作；在获取到噪声异常消息时，会对噪声出现异常的位置信息进行采集，得到噪声异常位置信息，并将获取到的异常位置信息传输到显示端，以便于工作人员对噪声出现异常的位置进行定位，从而能获取到异常的位置信息，并便于用户进行快速地定位和进行处理。通过获取到预设时间周期内的环境音频数据信息，从该环境音频数据信息中获取到音频数据，计算音频数据在环境音频信息中占有的权重值，当计算出的权重值达到预设的权重阈值时，会生成环境噪声进行预警的消息，作为环境噪声预警消息，从而有助于对噪声即将出现异常时进行预警，便于快速地对出现噪声异常的环境进行定位和处理。
9、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述在所述获取环境噪声数据，将所述环境噪声数据传输进噪声处理模型中进行比对分析，得到噪声类型数据之前，训练生成所述噪声处理模型具体包括：
10、获取标准环境噪声数据，从所述标准环境噪声数据中获取到标准施工噪声数据、标准交通噪声数据以及标准工业噪声数据，并根据所述标准施工噪声数据、标准交通噪声数据以及标准工业噪声数据对所述标准环境噪声数据进行除杂，得到初始数据集；
11、将所述初始数据集中的数据按照预设的决策树算法进行统计分类，得到模型训练数据集，根据所述模型训练数据集对初始数据模型进行训练，生成所述噪声处理模型。
12、通过采用上述技术方案，为了能将环境噪声数据进行准确判断和处理，需要先对噪声处理模型进行训练，因此，通过获取标准环境噪声数据，从标准环境噪声数据中获取到标准施工噪声数据、标准交通噪声数据以及标准工业噪声数据，并根据标准施工噪声数据、标准交通噪声数据以及标准工业噪声数据对标准环境噪声数据进行除杂，滤除掉与该标准施工噪声数据、标准交通噪声数据以及标准工业噪声数据不相关的音频数据，得到初始数据集；通过将初始数据集中的数据按照预设的决策树算法进行统计分类，得到用于对初始数据模型进行训练的数据的集合，作为模型训练数据集，根据模型训练数据集对初始数据模型进行训练，生成噪声处理模型，从而有助于使训练生成的噪声处理模型能更加准确的对输入的外界环境中的音频数据进行分析。
13、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取环境噪声数据，将所述环境噪声数据传输进噪声处理模型中进行比对分析，得到噪声属性数据包括：
14、从所述环境噪声数据中获取施工噪声数据片段、交通噪声数据片段以及工业噪声数据片段，作为噪声数据片段集，并根据所述噪声数据片段集对所述环境噪声数据进行除杂，得到待处理噪声数据；
15、将所述待处理噪声数据中的数据逐个输入至所述噪声处理模型中进行比对分析，得到所述噪声属性数据。
16、通过采用上述技术方案，从环境噪声数据中获取施工噪声数据片段、交通噪声数据片段以及工业噪声数据片段，作为噪声数据片段集，并根据噪声数据片段集对环境噪声数据进行除杂，将该环境噪声数据中的背景音频数据和空气流动音频数据进行滤除，得到待处理噪声数据，从而有助于能快速地对环境噪声数据中的数据进行处理，准确对其进行分析处理。在获取到待处理的噪声数据时，会将该待处理的噪声数据中的数据逐个输入到噪声处理模型中进行比对分析，得到噪声的属性的数据，以便于对噪声进行分析，判断该噪声是否超标，从而能减少在对噪声数据处理时的时间，提高对噪声数据处理时的效率。
17、本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述噪声属性数据，生成噪声分数，当所述噪声分数达到预设的噪声分数阈值时，生成对应的噪声异常消息包括：
18、获取标准噪声频率、标准噪声强度以及标准持续时间，并将所述标准噪声频率、标准噪声强度以及标准持续时间设置为噪声评分标准；
19、根据所述噪声属性数据与所述预设的噪声评分标准，生成所述噪声分数；
20、当所述噪声分数达到预设的噪声分数阈值时，生成对应的所述噪声异常消息。
21、通过采用上述技术方案，获取标准噪声频率、标准噪声强度以及标准持续时间，并将标准噪声频率、标准噪声强度以及标准持续时间设置为噪声评分标准，以将获取到的噪声数据进行划分，从而能根据划分的噪声数据，做出相对应的处理操作，从而有助于提高对噪声数据进行处理时的准确率；在获取到噪声属性数据时，将该噪声属性数据与预设的噪声评分标准映射表进行比对分析，查询噪声评分标准映射表中该噪声属性数据对应的分数，作为噪声分数。当获取到的噪声分数达到预设的噪声分数阈值时，会生成对应的噪声异常消息，以便于工作人员快速地对出现的异常噪声进行对应的处理，从而有助于准确获取到噪声评定的分数，以便根据获取到的噪声分数进行对应的提本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，所述应用于路灯的噪音监测方法包括：获取环境噪声数据，将所述环境噪声数据传输进噪声处理模型中进行比对分析，得到噪声属性数据；
2.根据权利要求1所述的应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，在所述获取环境噪声数据，将所述环境噪声数据传输进噪声处理模型中进行比对分析，得到噪声类型数据之前，训练生成所述噪声处理模型具体包括：
3.根据权利要求2所述的应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，所述获取环境噪声数据，将所述环境噪声数据传输进噪声处理模型中进行比对分析，得到噪声属性数据包括：
4.根据权利要求3所述的应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，所述根据所述噪声属性数据，生成噪声分数，当所述噪声分数达到预设的噪声分数阈值时，生成对应的噪声异常消息包括：
5.根据权利要求4所述的应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，所述根据所述噪声异常消息，获取异常位置信息，并将所述异常位置信息传输到显示端包括：
6.根据权利要求5所述的应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，所述获取预设时间周期内的环境
7.一种应用于路灯的噪音监测装置，其特征在于，所述应用于路灯的噪音监测装置包括：
8.根据权利要求7所述的应用于路灯的噪音监测装置，其特征在于，所述应用于路灯的噪音监测装置还包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述应用于路灯的噪音监测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述应用于路灯的噪音监测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，所述应用于路灯的噪音监测方法包括：获取环境噪声数据，将所述环境噪声数据传输进噪声处理模型中进行比对分析，得到噪声属性数据；
2.根据权利要求1所述的应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，在所述获取环境噪声数据，将所述环境噪声数据传输进噪声处理模型中进行比对分析，得到噪声类型数据之前，训练生成所述噪声处理模型具体包括：
3.根据权利要求2所述的应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，所述获取环境噪声数据，将所述环境噪声数据传输进噪声处理模型中进行比对分析，得到噪声属性数据包括：
4.根据权利要求3所述的应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，所述根据所述噪声属性数据，生成噪声分数，当所述噪声分数达到预设的噪声分数阈值时，生成对应的噪声异常消息包括：
5.根据权利要求4所述的应用于路灯的噪音监测方法，其特征在于，所述根据所述噪声异常消息，获取异常位置信息，并将所述异常位置信...
【专利技术属性】
技术研发人员：王超军，
申请(专利权)人：中山市极成光学有限公司，
类型：发明
国别省市：
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