Dados de ruído mais fiáveis para cidades mais inteligentes
Uma aplicação web para identificar e remover anomalias em leituras de sensores acústicos.
A monitorização do ruído urbano depende da qualidade dos dados recolhidos por sensores distribuídos pela cidade. Com o apoio da AI-Center Testbed, uma empresa especializada em soluções para Smart Cities desenvolveu o SoundWatch, uma aplicação que identifica valores fora do padrão, remove os registos considerados anómalos e disponibiliza um conjunto de dados tratado para análise.
O DESAFIO
O Problema
Os sensores acústicos recolhem continuamente informação sobre os níveis de ruído em diferentes zonas urbanas. Estes dados podem, contudo, incluir picos inesperados, falhas de sensor e leituras fora da gama habitual, comprometendo a monitorização ambiental e as análises realizadas posteriormente. A identificação manual destas ocorrências é demorada e pouco consistente, sobretudo quando é necessário analisar grandes volumes de informação. Além disso, o comportamento normal do ruído varia consoante a localização e a hora do dia, dificultando a aplicação de limites fixos.
Setor e Área de Atuação
Soluções de Smart Cities aplicadas à monitorização ambiental e à análise de níveis de ruído em espaço urbano.
Definição e Objetivos
O SoundWatch é uma aplicação web que permite carregar ficheiros com leituras de sensores acústicos, selecionar o método de análise e remover automaticamente os registos considerados anómalos. A solução disponibiliza diferentes métodos estatísticos e de inteligência artificial, incluindo um modo combinado, e permite ajustar os critérios de deteção às características dos dados. Após o processamento, o utilizador pode consultar as ocorrências removidas e descarregar uma versão limpa do ficheiro.
IMPACTO
Vantagens competitivas
Dados mais limpos e consistentes
A remoção automática de valores anómalos melhora a qualidade dos conjuntos de dados utilizados na monitorização e análise do ruído urbano.
Análises ambientais mais fiáveis
A identificação de leituras fora do padrão reduz o risco de valores incorretos influenciarem indicadores, relatórios e processos de decisão.
Processamento mais eficiente
A automatização da limpeza dos dados reduz o esforço necessário para rever manualmente milhares de registos recolhidos por sensores.
Desenvolvimento e Testes
O desenvolvimento começou com a análise das características das séries temporais de ruído e com a definição dos critérios de deteção e limpeza. Foram integrados diferentes métodos estatísticos e de inteligência artificial numa aplicação web que permite carregar ficheiros CSV ou Excel, configurar a análise, consultar as ocorrências removidas e descarregar os dados tratados. A solução foi testada com dados reais de sensores acústicos e com diferentes parâmetros de deteção.
Implementação e Resultados Iniciais
O protótipo funcional foi demonstrado com um conjunto de mais de 8 000 registo. O produto evoluiu de TRL 3 para TRL 6, ficando preparado para validação continuada em ambiente real.
PERSPETIVAS FUTURAS
Os próximos passos
A utilização continuada com dados recolhidos em diferentes localizações pode permitir ajustar os critérios de deteção às características acústicas de cada zona urbana.