基于噪音監測技術的圖書館座位最優利用問題的研究

王亞嬌 李月 房蕊 唐澤梓 顏春陽

一、引言

實現圖書館內座位使用的高效率，利用新的技術監控和管理，是高等院校致力于解決的難題之一，在圖書館內經常會出現占座位的行為，或者因為別人占座位而找不到自己的位置。根據長安大學信息工程學院數據調查顯示，18%的人總是遇到圖書館內找不到座位的情況，46%的人經常遇到別人占座位，而自己找不到圖書館座位的情況，而且這種圖書館座位利用率很低的情況常常出現在考試前夕。圖書館座位的占用不具備人性化使用，沒有辦法實現可行度更高的智能圖書館作為管理系統，是一直以來高等院校圖書館所面臨的難題。

二、噪音監測技術與圖書館座位最優化利用的研究背景

在高等院校圖書館座位的監控和管理問題常年存在，而且學生占座位或者為別人占座位，不按規定使用圖書館座位的情況時有發生，這種情況在考試前夕變得非常嚴重，而在平時作為監控的方法，常常有硬件識別方式和硬件設備的精準識別方式。由于高等院校的圖書館面積較大，無法完全通過人為或軟件為學生分配座位號碼，學生在根據軟件所分配的座位的同時，不排除代為占座，浪費圖書館位置資源的情況。而針對于圖書館座位的使用，使用軟件約定方式對于使用者操作培訓之后，仍然會發現有很多圖書館用戶鉆了軟件的空子。其突出的表現在于很多圖書館用戶為了為別人占座位，或者被別人占座，直接不通過軟件入座或學習，這給圖書館座位的使用帶來了很大的管理難度，而且軟件技術實現的管理成本并不低。比如中國比較著名的清華大學、深圳大學、廈門大學，廣大圖書館學生在使用座位的時候，必須要通過軟件申請使用座位，并根據軟件分配的號碼入座，如果在使用過程中要離開座位，也必須要自動或操作退出。最大的問題就是如果學生提前離開座位或者系統所分配的座位不能夠釋放，那么圖書館座位就會因此而浪費，清華大學會同步結合校園卡刷卡的情況來判斷學生是否離開圖書館座位，但是這種圖書館座位的使用率監測情況在學生離開座位尋找圖書或進行電子信息查詢時，可能會出現偏差。即使是如哈爾濱大學，安徽師范大學等利用紅外線技術結合RFID技術來實現圖書館座位的分配優化，仍然存在著資源沖突和座位資源約束力差的問題。

三、噪音監測技術與圖書館座位最優化利用的研究思路

（一）噪音監控技術的使用前提

噪音監測技術最早被使用在噪音污染的監測之中，這是一個比較有趣的環保概念，在活動使用時，工作內容常常是幫助各個功能街區內進行噪音監測，可能包括道路交通的噪音監測，當然也包括在區域內環境噪音監測和噪音來源的監測。結合環境工程和環境科學使用頻率分析儀，對固定及流動的噪音聲源實現測量技術可以控制噪音對人體的影響。而與此同時，在圖書館內，雖然大部分學生都會盡量的遏制自己的聲音高度，但是比較精密的聲音來源監測技術可以判斷密集的呼吸聲音也可以判斷在圖書館座位周邊一定范圍之內產生的噪音情況。因此如果采用一定的監測技術，實現對于圖書館座位一米范圍之內的噪音監測，就可以配合紅外監測技術和座位號碼的軟件監測共同實現圖書館座位的最優化使用。這是一個比較大膽的創意，也是結合噪音規劃管理和綜合監測技術與圖書館座位最優化利用技術的一個全新思路。

（二）噪音監測技術與圖書館座位最優化使用的全新策略

噪音的監測技術防治為圖書館內噪音控制和優化提供了物理前提，其主要的監測手段包括：控制聲音的來源，采用合理的操作方法來降低聲音來源聲音的發射功率，利用對于聲音的吸收和反射，使用必要的物理干涉，控制聲音源頭的噪音輻射，并且記錄噪音輻射的數據。控制傳播聲音的途徑，為了使噪音遠離，需要安靜的地方，設立噪音的隔離屏障，利用吸納材料和結構合理規劃一定范圍之內的噪音防范布局。對于圖書館內管理員和其他用戶的防護，也盡量使噪音的暴露時間和暴露波段根據聽力檢測結果而記錄。

為了解決圖書館內座位監測和常年管理障礙，利用移動噪音監測感知軟件是基于物聯網技術的新興概念，通過開發敏感的噪音監測感知元件，就可以對圖書館范圍內不同區域塊噪音感知的數據予以監測利用，目前比較流行的人工智能大數據物聯網系統，將圖書館內環境監測的應用場景數據全面掌控到中央電腦之內。將移動群體的智慧感知技術與圖書館作為資源的實時信息采集相結合，因此通過中央電腦可以發現不同區域內每一平方米噪音數據的波動，從而實現對于該技術與圖書館座位管理的相關研究。在高等院校及政府公共資源設立的圖書館內，使用移動群體感知就可以實現對于整個閱覽室室內和室外部分的監控，而且這種監控數據可以利用智能手機等移動終端反饋到圖書館管理員所在位置。與WiFi信號連接結合室內定位技術，可以確認用戶目前處于哪個閱覽室或是否處于圖書館閱覽室之內。

利用噪音監測技術實現對于圖書館內作為優化監測管理的建議，其評價的精度和監測的精準度非常重要，通過改進一些常用的算法：Horus、ActiveCampus、OLL、PlaceLab等，對于目標用戶的具體坐標位置可以進行實時的跟進。

（三）噪音監測技術對于圖書館座位優化使用的未來發展

噪音監測技術對于圖書館座位的優化使用，是人工智能與人工物聯網技術相結合的應用場景，針對于傳統的算法來說，能夠識別閱覽室的入座率，并且根據專業設備的檢測實現數據的感知。其最終的解決方式是利用軟件模塊模擬圖書館內座位資源的變動情況，在敏感點一側的邊界布點，采用等聲級布點法，兩點之間等效聲級值差值不超過3.0dB（A）。也可在所有邊界平均布點，測點數目可根據驗收項目規模而確定。對項目外環境可能會造成影響的地段，應作為測量重點。邊界噪聲變化較大的地段（起伏值大于3—5dB（A））可適當加密布點。這種比較新穎的技術通過現場勘測就可以實現對于圖書館內用戶的實時定位。定位算法是基于噪音監測技術，并且利用K隨機臨近方法所進行的監測。該監測技術既支持WiFi信號指紋識別技術，也支持基于藍牙的入座率推算算法。在未來，噪音監測技術對于圖書館作為優化使用的策略，將有助于閱覽室內入座情況與閱覽室數目之間的耦合研究，該算法通過噪音群體感知獲得閱覽室內人員變化及運動的有關數據。

四、結語

新穎地提出噪音監測技術對于圖書館座位和圖書館資源浪費的改進方案，本文這種基本思路是基于噪音監測技術與閱覽室內用戶的數據感知，通過入座率的推算算法，識別閱覽室內人數和作為使用情況的方案。在圖書館內高效率的實踐圖書館作為資源的監控和管理，實現移動數據終端的軟件管理，可以通過圖書館管理員的后臺，自動對于一定時段內沒有被使用的圖書館座位進行解鎖處理。這種類似于網吧網絡終端管理的方法將增加計算的精準性，而且通過大規模的測試，有望提高系統可用性和可靠性。（作者單位：沈陽師范大學，數學與系統科學學院）