ПреобразовательML
TransducerML ( язык разметки преобразователей ) или TML — это устаревший стандарт Открытого геопространственного консорциума, разработанный для описания любого преобразователя ( датчика или передатчика ) с точки зрения общей модели, включая характеристику не только данных, но и формате XML метаданных в , описывающих систему, производящую эти данные.
Процесс
[ редактировать ]TML фиксирует, когда и где происходит измерение датчика или срабатывание передатчика. Его системное описание описывает не только отдельные источники данных, но и системы компонентов, включая конкретные типы компонентов, логические и физические связи между компонентами, а также данные, производимые или потребляемые каждым из компонентов. Собираемая информация включает в себя информацию о производителе, номера моделей конкретных изделий, серийные номера, а также то, как два устройства могут соотноситься друг с другом логически и физически (например, система GPS может предоставлять информацию о местоположении камеры, а антенна GPS может быть расположена в определенном месте). расстояние от центра камеры) и тип данных, создаваемых этими конкретными устройствами. Также фиксируются отметки времени для каждого измерения данных и другая идентифицирующая информация, что делает описание системы TML особенно подходящим для переноса данных, необходимых для автоматического обнаружения системы, и для поддержки поиска данных.
Метаданные, относящиеся к архивированию, индексированию и каталогизации, являются неотъемлемой частью TML, поскольку поток данных TML спроектирован так, чтобы быть автономным 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, создавшей данные, фиксируется точная информация о самих данных. Типы данных, размеры данных, порядок и расположение, информация о калибровке, единицы измерения, точная привязка времени к отдельным группам данных, информация о неопределенности, системы координат (где применимо) и физические явления, связанные с данными, входят в число деталей, которые захватываются и сохраняются. Таким образом, описание системы TML автоматически помечает все поля, которые впоследствии можно сохранить в реестре для обнаружения.
Поля описания системы TML включают описания физической системы, системы данных и продукта данных. Сами данные образуют другой компонент потока данных TML. Описание физической системы включает в себя такую информацию, как информация о модели и серийном номере конкретных датчиков и компонентов системы, информация о калибровке системы, возможностях системы, информация об установке, владельцах и операторах, а также другая информация, непосредственно применимая 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, реакция 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.
Использование
[ редактировать ]Использование метаданных TML позволяет разработать общий архив метаданных, который затем позволяет осуществлять обнаружение, поиск и извлечение на основе общей методики. Независимо от источника данных и их естественной сложности, метаданные о системе генерации данных всегда под рукой, и их можно найти 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 взаимосвязи между несколькими датчиками в системе. Данные всех элементов системы интегрируются в поток данных в реальном времени, что существенно сокращает время, необходимое для обработки и представления этих данных, независимо от того, относятся ли они к метаданным или к самим первичным данным.
Еще одним ключевым преимуществом TML является то, что за счет объединения данных и метаданных из нескольких изменяющихся во времени источников данных в единый поток в общем формате архивирование, извлечение, анализ и обработку данных и метаданных может быть проще выполняться на разнородном аппаратном и программном обеспечении. системы. Временная маркировка как данных, так и метаданных позволяет точно определить состояние системы и, следовательно, представляют ли ее данные интерес, независимо от того, остается ли эта система статичной или ее элементы удалены, заменены или добавлены. Это позволяет осуществлять поиск данных с более высокой степенью детализации, чем это было возможно ранее, при этом поддерживая обнаружение данных более высокого уровня, если пользователь того пожелает, поскольку использование отдельных полей в описании системы TML не является обязательным.
TML может обрабатывать данные от простых стационарных датчиков, установленных на месте, до динамических удаленных устройств с высокой пропускной способностью, таких как радиолокационная система с синтезированной апертурой.