TransducerML - Википедия - TransducerML
ПреобразовательML (Преобразователь Язык разметки ) или TML - пенсионер Открытый геопространственный консорциум стандарт разработан для описания любых преобразователь (датчик или же передатчик ) в рамках общей модели, включающей характеристику не только данных, но и XML сформированный метаданные описание системы, производящей эти данные.
Процесс
TML фиксирует, когда и где происходит измерение датчика или срабатывание датчика. Его системное описание описывает не только отдельные источники данных, но и системы компонентов, включая конкретные типы компонентов, логические и физические отношения между компонентами, а также данные, производимые или потребляемые каждым из компонентов. Собранная информация включает информацию о производителе, номера моделей конкретных элементов, серийные номера, а также то, как два устройства могут соотноситься друг с другом как логически, так и физически (например, GPS система может предоставлять информацию о местоположении для камеры, а антенна GPS может быть расположена на определенном расстоянии от центра камеры), а также о типе данных, производимых этими конкретными устройствами. Отметки времени для каждого измерения данных и другая идентифицирующая информация также фиксируются, что делает описание системы TML особенно подходящим для переноса данных, необходимых для автоматического обнаружения системы, и для поддержки поиска данных.
Метаданные, относящиеся к архивированию, индексации и каталогизации, являются неотъемлемой частью TML, поскольку поток данных TML разработан так, чтобы быть самодостаточным и самодостаточным. Любая информация о системе, а также информация, необходимая для последующего анализа и обработки данных, фиксируется в описании системы TML. Помимо информации о системе, которая произвела данные, собирается точная информация о самих данных. Типы данных, размеры данных, порядок и расположение, информация о калибровке, единицы измерения, точная временная привязка отдельных групп данных, информация о неопределенности, системы координат координат (если применимо) и физические явления, относящиеся к данным, относятся к числу деталей, которые захватываются и сохраняются. Поэтому описание системы TML автоматически помечает все поля, которые впоследствии могут быть сохранены в реестре для обнаружения.
Поля описания системы TML включают в себя описания физической системы, системы данных и информационного продукта. Сами данные образуют другой компонент потока данных TML. Описание физической системы включает такую информацию, как информация о модели и серийном номере конкретных датчиков и компонентов системы, информация о калибровке системы, возможности системы, информация об установке, владельцах и операторах, а также другую информацию, непосредственно применимую к поиску, связанному с общим обменом данными, независимо от условия эксплуатации. Описание системы данных содержит информацию о конкретных преобразователях и компонентах, такую как их поведение, реакции на физические явления, чувствительность и другие рабочие параметры. Описание продукта данных касается конкретного потока данных, такого как типы данных, макеты, кодирование и другая информация, необходимая потребителю потока данных TML для интерпретации потока.
Использует
Использование метаданных TML позволяет разработать общий архив метаданных, который затем разрешает обнаружение, поиск и извлечение на основе общей техники. Независимо от источника данных и их внутренней сложности, метаданные о системе генерации данных всегда под рукой, и их можно искать для обнаружения конкретных интересующих систем на основе ряда критериев.
Ключевым преимуществом TML является то, что он обеспечивает временную корреляцию измерений с помощью часов высокого разрешения, привязанных к каждому отдельному источнику данных, и моделирует логические и физические отношения между несколькими датчиками в системе. Данные от всех элементов системы интегрируются в поток данных в реальном времени, чтобы существенно сократить время, необходимое для обработки и представления этих данных, независимо от того, относятся ли они к метаданным или к самим первичным данным.
Еще одно ключевое преимущество TML заключается в том, что за счет объединения данных и метаданных из нескольких изменяющихся во времени источников данных в единый поток в общем формате архивирование, извлечение, анализ и обработка данных и метаданных можно упростить с помощью разнородного оборудования и программного обеспечения. системы. Маркировка по времени как данных, так и метаданных позволяет точно определить состояние системы и, следовательно, то, представляют ли ее данные интерес, независимо от того, остается ли эта система статичной или в ней элементы были удалены, заменены или добавлены. Это позволяет искать данные с более высокой степенью детализации, чем это было возможно ранее, при этом поддерживая обнаружение данных более высокого уровня, если пользователь того желает, поскольку использование отдельных полей в описании системы TML является необязательным.
TML может обрабатывать данные от простых стационарных датчиков на месте до динамических удаленных устройств с высокой пропускной способностью, таких как радар с синтезированной апертурой.