技術
音の検知から、判断までの技術
センサーのハードウェア、マイクアレイ、現場のAI、データの構造まで、自社で設計しています。設置環境が変わっても性能を保てるよう、実際の設置現場で検証しています。
エッジAI音響センサー
この項目でわかること都市の各所に設置する小型センサーの構造と、6つの機能
音はセンサー内で分析するため、すべての音をサーバーに送る必要はありません。太陽光パネルと一体型の構造で、電源工事の負担を減らせます。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| リアルタイム検知 | 人手をかけず、24時間の常時測定 |
| 位置推定 | 音が発生した位置と方向を計算 |
| AI分類 | 二輪車・クラクション・工事音・設備の異常音などを分類 |
| エッジ処理 | センサー内でAIの推論を実行 |
| マルチモーダル | 映像など別のセンサーと組み合わせて判断 |
| データ分析 | 蓄積した記録を、地域別・時間帯別に分析 |
測定方式、電源、データ量の条件はトップページの「仕様」にまとめています。
マイクアレイ設計
この項目でわかること目的の音と現場に合わせたマイクの間隔と、性能検証の手順
すべての現場で同じ配列を使うわけではありません。どの音を、どこで捉えるかに応じて、マイクの間隔と信号処理の方法を決めます。
| 項目 | 内容 | 条件・備考 |
|---|---|---|
| 広い間隔 | 遠くで鳴る音や低い音の方向を、より正確に見分けます。 | 広い道路や開けた空間に向いています。 |
| 狭い間隔 | 高い音や近くの音を細かく捉えます。 | 装置を小さくできるため、設置場所の制約が少なくなります。 |
| 複合間隔 | 広い間隔と狭い間隔を組み合わせます。 | 複数の種類の音が同時に鳴る現場に対応します。 |
現場データの収集から性能検証まで
| 段階 | 内容 |
|---|---|
| 01現場データの収集 | 始興市ペゴッ地区などの実際の設置現場で、騒音データを集めます。 |
| 02信号処理とAIの設計 | マイクアレイの信号処理で位置を求め、AIモデルで音の種類を分類します。 |
| 03試験による性能検証 | あらかじめ定めた試験の基準に沿って、音の分類性能を確認します。 |
現場分析と選別送信
この項目でわかること現場で先に分析し、必要な音だけを送る仕組みと、データ量の計算条件
映像や音声をすべてサーバーに送る方式では、通信費と保存費用が増え続けます。CUSMOSのセンサーは、現場での分析結果と、事象が起きた瞬間の原音だけを選んで送ります。
| 項目 | 内容 | 条件・備考 |
|---|---|---|
| 原音を続けて送信 | 2.76 GB/日 | 16kHz・16bitモノラルの原音を24時間送り続けた場合の計算値 |
| CUSMOSの選別送信 | 147 MB/日 | 原音の5%と分析結果だけを送ると仮定した計算値 |
| 削減率 | 約95%減 | 通信費の実際の削減率は、料金プランや運用条件によって変わります。 |
通信方式は確認中です。確認でき次第、掲載します。
音・場所・判断の記録
この項目でわかること音・場所・判断の記録を一つにつなぐ理由と、記録の4つの要素
騒音レベルの数値だけでは、住民がなぜ困っているのかを説明しにくいものです。CUSMOSは、音が発生した場所と時刻、担当者が下した判断を一緒に記録します。似た出来事が起きたとき、過去の記録を根拠として使えます。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 観測 | 音の種類、大きさ、位置、時刻 |
| 空間 | 住宅地、学校、道路など、周辺の生活空間の情報 |
| 判断 | 担当者の検討結果と、対応の履歴 |
| 指標 | 地域ごとの騒音の影響と、施策の効果の評価 |
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この項目でわかること技術の詳細や検証の条件の問い合わせ先
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