噪音污染是城市環境中居民的一個長期問題。最近的研究估計，主要城市中有十分之九的人每天都會接觸超過國際準則的噪音水平。過度噪音對健康的負面影響包括睡眠不安，聽力喪失，認知障礙和高血壓。市政噪聲條例旨在減少噪音污染，但噪音和監測的評估不經常進行，主要是投訴驅動。卡爾加里市開始建立低成本聲學傳感器網絡，以便持續監測城市環境中的噪聲。為該項目確定的物聯網(IoT)平臺：有人的lora自組網技術，是網關和模塊(DTU)搭配完成。
通過lora技術實現智能城市噪音監測應用的結果，比使用WIFI實現的成本要低得多。通過WIFI這種無線傳輸方式實現噪音監測，需要大量資源才能可靠地運營和維持。因此行業中有人提出用低功耗廣域網的非授權頻段lora技術實現解決方案，而不需要為設備提供電源，只需一塊電池就可以實現。
自組網使用低功率廣域無線電收發器來實現節點和網絡服務器之間的數據傳輸。基于lora的傳感器采用電池供電，易于部署，低功耗可限制網絡維護，可在極端天氣條件下連續運行，并且具有有限的現場數據處理能力。
數據分析算法的開發和測試，允許傳感器自動檢測和分類聲學事件。研究人員將使用機器學習來區分噪聲源，如建筑，交通，槍聲和音樂。
為了分辨噪音，一些新的基于LoRa的傳感器被放置公園活動中。安裝在公園周圍的不同位置，傳感器被編程為每三個計算一次平均噪聲水平分鐘。當噪音水平超過85dBC時，傳感器通過基于LoRaWAN的網絡發送警告包。將來，可以主動向音樂會發起人提供此反饋，以確保符合噪音限制。
接下來的演變是對諸如火車，道路噪音，飆車，槍擊和建筑等聲音進行分類，并在時間和位置上對其進行空間相關。這些數據將有助于改善公共活動期間的噪音管理和執法，在超過噪音閾值時自動提醒法律人員，從而節省城市時間和金錢。
