ІНТЕГРАЦІЯ AI/ML У СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУШУМОВОГО ЗАБРУДНЕННЯ ДЛЯ ЗАЛІЗНИЧНОГО ТРАНСПОРТУ ТА РОЗУМНИХ МІСТ

Шумове забруднення є значною екологічною та соціальною проблемою для залізничного транспорту та міських територій. У цьому документі описано підхід до моніторингу шуму, заснований на інтеграції штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) в системи збору та аналізу акустичних даних. В якості вимірювального обладнання використовувався спектральний аналізатор SVAN 958A, що дозволяє отримувати точні шумові дані в режимі реального часу. Алгоритми ML використовуються для автоматичного виявлення шуму, зокрема трамвайного, з метою підвищення якості класифікації та аналізу. Для візуалізації даних та управління результатами в середовищі Grafana створені інтерактивні дашборди, які інтегровані в загальну систему управління розумним містом. Ці приладові панелі дають можливість контролювати шумове забруднення в режимі реального часу, прогнозувати його рівень і приймати оперативні рішення щодо зниження впливу шуму на міське середовище. Пропонована система демонструє практичну ефективність завдяки поєднанню засобів збору даних, методів машинного навчання та зручного інтерфейсу візуалізації. Його впровадження дозволяє підвищити якість моніторингу шумового забруднення, сприяти зниженню рівня шуму та покращенню екологічної ситуації, забезпеченню комфортних умов проживання в міському середовищі.