監視システムは、主にビデオカメラに関連付けられており、原則としてマイクはありません。 音響観測はエキゾチックで、潜水艦とスパイ戦闘機の世界からの何かです。 視覚は人間が情報を知覚するための主要なチャネルであり、音声情報は視覚にほとんど影響を与えない可能性があり、モニターの前に座っているオペレーターは監視システムの重要な要素だったため、驚くことではありません。
しかし、コンピューターの大規模な普及と人工知能システムの開発により、より多くの情報が自動的に分析されるようになりました。 ビデオ分析システムは、すでに車の番号、顔、人物の数字を認識できます。 人間の耳の適度な能力を考えると、コンピューターの聴覚はコンピューターの視覚よりもはるかに速く人を上回ることができます。 サウンドには多くの利点があります-マイクは視界内にある必要はなく、デッドゾーンもありません。 優れたマイクは、優れたカメラよりも安価であり、そこからの情報の流れははるかに小さいため、リアルタイムでの保存と処理が容易になります。 どのビデオが非常に重要なコンピュータービジョンアルゴリズムを必要とするかを認識する多くの状況がありますが、音響観測の場合、音のレベルとスペクトルの簡単な分析で十分です。
近年、音響監視技術が日常生活に浸透し始めています。 これまでのところ、最も広く使用されている射撃検知システムは、犯罪率の高い地域に設置されています。 米国では、数十の警察署が同様のシステムをすでに設置しています。
射撃検出システムには何世紀も昔の歴史があります。 彼らは第一次世界大戦中にさえ敵の大砲をローカライズするために使用され始めました。 第二次世界大戦中、彼らは空襲について警告するために使用されました-戦争の終わりまでに、彼らはレーダーに置き換えられました。 最初のそのようなシステムはマイクさえも持たず、巨大な聴診器に似ていました。 近代的な検出器は、狙撃兵と戦うためによく使用されます。
民間の火災検知システムの大手メーカーの1つはShotSpotterです。 指向性マイクのネットワークは、建物の屋根、柱、その他の高い場所に設置されています。 三角測量の助けを借りて、音源は数メートルの精度でローカライズされます。 恵まれない地域では、事例のわずか25％で、誰かが銃声を聞いた後に警察に電話します。 通常、これには数分かかります。 ShotSpotterは数秒でサイトに信号を送信し、ショットの正確な位置が地図上にマークされます。
すべての音響情報は警察だけでなく、分析のために会社のサーバーにも送信されます。 これは、爆竹、花火、および車のマフラーからのポップによる誤検知の数を減らすために必要です。 システムの動作の各ケースは、機械学習システムに新しい情報を提供し、ショットに特徴的な音の兆候を正確に認識することを学習します。 たとえば、他の同様の音とは異なり、発射されると、バレルから逃げる粉末ガスによって生成される綿だけでなく、超音速で動く弾丸からの衝撃波も聞こえます。
当然、サイレンサー付きの武器からのショットはシステムに気付かれることはありませんが、FBIによると、そのような武器は100件のうち1件だけで犯罪者に使用されています。 一般に、システムは良好な結果を示しており、すでに米国、英国、ブラジルのいくつかの主要都市で機能しています。
カムコーダーおよび赤外線センサーと組み合わせて音響検出器を使用することにより、追加の利点が得られます。 制御されたカメラは、ショットの方向に自動的に回転できます。 そのようなカメラからの記録は、ショットの正確な時間と場所に関する情報を伴い、犯罪の調査に大いに役立ち、法廷で証拠として役立ちます。
EUが資金を提供するEAR-ITプロジェクトには、より広範な目標があります。 音響センサーのネットワークは、セキュリティ目的だけでなく、都市や建物の交通流や歩行者の分析、環境監視にも使用される予定です。 交差点に置かれたマイクは、通過する車の数、速度、種類に関するかなり正確な情報を提供します。 サイレンの接近する音を聞くと、システムは信号を調整して特別な車両を遅滞なくスキップすることができます。
建物内では、騒音レベルによって部屋のさまざまな部分の人数を判断し、これらのデータに基づいて、換気および空調システムの動作を調整し、部屋の音響マップを作成して、より合理的に再構築を計画し、建物の動作を最適化することができます。 センサーネットワークは、多数の小型で安価なマイクと、高品質のマイクと信号処理用のプロセッサを備えた少数のノードで構成されます。
このプロジェクトには、いくつかのヨーロッパの研究機関や組織が関与しています。 このプロジェクトの長期的な目標は、「スマートな」都市や建物を作成することです。これらの建物は、内部で発生するすべての情報を見るだけでなく聞くこともできます。