如何利用机器视觉监测城市噪音污染

利用机器视觉监测城市噪音污染，主要可以通过以下方式实现：

可以通过机器视觉技术结合人工智能进行噪声源的识别和定位。例如，深圳坪山就首创了“远程喊停”监管执法模式，该模式利用深度学习和视频图像识别等人工智能技术，自动识别出相关的施工违法行为，第一时间视频取证并远程喊停。罗湖则探索了“AI视频+无人机巡查”的工地污染源管控非现场执法新模式，通过AI视频智能应用对工地非道路移动机械冒黑烟治理场景进行智能识别、分析和处置，并利用无人机高空全景扫描航拍巡查，实时掌握工地非道路移动机械排放情况。

可以构建智能环境噪声自动监测系统。这类系统能够全天候、实时地进行噪声监测，不受时间和空间的限制，及时掌握社会生活噪声的情况，为城市管理部门提供及时准确的数据支持。例如，火眼智能环境噪声自动监测系统就具备这样的功能，它还可以进行噪声源的辨识和定位，为城市管理部门提供指导，精确地进行社会生活噪声污染源的管理和治理。

可以利用噪声监测设备结合物联网技术进行实时监测和预警。这类设备通常符合声级计标准，通过物联网技术与现场端仪器仪表进行互联互通，完成对环境噪声数据的实时采集和统计分析。例如，城市噪音扰民监测系统就是一种简易型的户外噪声自动监测系统，它由数据显示大屏、噪声传感器、数据采集统计分析软件等组成，可实现远程视频监控、远程广播喊话等功能。

利用机器视觉监测城市噪音污染，需要结合人工智能、物联网等技术，构建智能监测系统，实现噪声源的识别和定位、全天候实时监测以及数据的统计分析和预警等功能。