WikiDer > SensorML

SensorML

SensorML одобренный Открытый геопространственный консорциум стандарт. SensorML предоставляет стандартные модели и XML кодировка для описания датчиков и процессов измерения. SensorML может использоваться для описания широкого спектра датчиков, включая как динамические, так и стационарные платформы, а также датчики на месте и удаленные.

Поддерживаемые функции включают

  • обнаружение датчика
  • датчик геолокация
  • обработка сенсорных наблюдений
  • механизм программирования датчика
  • подписка на оповещения датчиков

Примеры поддерживаемых датчиков:

  • стационарный, на месте - химический «сниффер», градусник, гравиметр
  • стационарный, удаленный - профилограф скорости потока, атмосферный профилограф, доплеровский радар
  • динамический, на месте - бортовой анализатор озона, установленный на самолете, GPS-приемник, сбрасываемый зонд.
  • динамический, удаленный - спутниковый радиометр, бортовая камера, солдатское видео

Что это?

SensorML предоставляет стандартные модели и кодировку XML для описания любого процесса, включая процесс измерения датчиками и инструкции для получения высокоуровневой информации из наблюдений. Он обеспечивает ориентированное на поставщика представление информации в сенсорной сети, которая дополняется Наблюдения и измерения который обеспечивает ориентированный на пользователя вид.

Процессы, описанные в SensorML, можно обнаружить и выполнить. Все процессы определяют свои входы, выходы, параметры и методы, а также предоставляют соответствующие метаданные. SensorML моделирует детекторы и датчики как процессы, преобразующие реальные явления в данные.

SensorML не кодирует измерения, сделанные датчиками; измерения могут быть представлены в ПреобразовательML, как наблюдения в Наблюдения и измеренияили в других формах, таких как IEEE 1451.

Для чего это?

Электронный лист спецификаций -

В своем простейшем приложении SensorML может использоваться для предоставления стандартных цифровых средств предоставления листов спецификаций для компонентов и систем датчиков.

Открытие сенсора, сенсорных систем и процессов -

SensorML - это средство, с помощью которого сенсорные системы или процессы могут сделать себя известными и доступными для обнаружения. SensorML предоставляет богатый набор метаданных, которые можно добывать и использовать для обнаружения сенсорных систем и процессов наблюдения. Эти метаданные включают идентификаторы, классификаторы, ограничения (время, закон и безопасность), возможности, характеристики, контакты и ссылки в дополнение к входам, выходам, параметрам и расположению системы.

Линия наблюдений -

SensorML может предоставить полное и недвусмысленное описание происхождения наблюдения. Другими словами, он может подробно описать процесс, в результате которого произошло наблюдение ... от получения одним или несколькими детекторами до обработки и, возможно, даже интерпретации аналитиком. Это не только может обеспечить уровень уверенности в отношении наблюдения, в большинстве случаев часть или весь процесс можно повторить, возможно, с некоторыми модификациями процесса или путем моделирования наблюдения с известным источником сигнатур.

Обработка наблюдений по запросу -

Цепочки процессов для геолокации или высокоуровневой обработки наблюдений могут быть описаны в SensorML, обнаружены и распределены через Интернет, а также выполнены по запросу без предварительного знания характеристик датчика или процессора. Это был исходный драйвер для SensorML как средства противодействия распространению разрозненных дымоходных систем для обработки данных датчиков в различных сообществах датчиков. SensorML также обеспечивает распределение обработки в любой точке цепочки датчиков, от датчика до центра обработки данных и КПК отдельного пользователя. SensorML обеспечивает эту обработку без необходимости в специальном программном обеспечении для датчика.

Поддержка служб постановки задач, наблюдения и оповещения -

SensorML-описания сенсорных систем или моделирования могут быть использованы для поддержки создания OGC. Услуги по наблюдению за датчиками (SOS), Услуги по планированию датчиков (SPS) и Службы оповещения датчиков (SAS). SensorML определяет и основывается на общих определениях данных, которые используются в OGC. Включение Sensor Web (SWE) фреймворк.

Plug-N-Play, автонастройка и автономные сенсорные сети -

SensorML позволяет разрабатывать датчики, моделирование и процессы plug-n-play, которые можно легко добавлять в системы поддержки принятия решений. Самоописывающая характеристика датчиков и процессов с поддержкой SensorML также поддерживает разработку сетей датчиков с автонастройкой, а также разработку автономных сетей датчиков, в которых датчики могут публиковать предупреждения и задачи, на которые другие датчики могут подписаться и реагировать.

Архивирование параметров датчика -

Наконец, SensorML предоставляет механизм для архивирования фундаментальных параметров и предположений, касающихся датчиков и процессов, так что наблюдения этих систем все еще могут быть повторно обработаны и улучшены спустя долгое время после завершения исходной миссии. Это оказывается критически важным для приложений дальнего действия, таких как мониторинг и моделирование глобальных изменений.

Какие основные элементы?

Составная часть -

Физический атомарный процесс, преобразующий информацию из одной формы в другую. Например, детектор обычно преобразует физическое свойство или явление в цифровое число. Примеры компонентов включают детекторы, исполнительные механизмы и физические фильтры.

Система -

Составная физически обоснованная модель группы или массива компонентов, которая может включать в себя детекторы, исполнительные механизмы или подсистемы. Система связывает цепочку процессов с реальным миром и, следовательно, предоставляет дополнительные определения относительно относительного положения ее компонентов и интерфейсов связи.

Модель процесса -

Блок атомарной нефизической обработки обычно используется в более сложной цепочке процессов. Он связан с методом процесса, который определяет интерфейс процесса, а также способ выполнения модели. Он также точно определяет свои собственные входы, выходы и параметры.

Цепочка процессов -

Составной блок нефизической обработки, состоящий из взаимосвязанных подпроцессов, которые, в свою очередь, могут быть моделями процессов или цепочками процессов. Цепочка процессов также включает возможные источники данных, а также соединения, которые явно связывают входные и выходные сигналы подпроцессов. Он также точно определяет свои собственные входы, выходы и параметры.

Метод процесса -

Определение поведения и интерфейса модели процесса. Его можно хранить в библиотеке, чтобы его можно было повторно использовать в различных экземплярах модели процесса (с помощью механизма xlink). По сути, он описывает интерфейс и алгоритм процесса и может указать пользователю на существующие реализации.

Детектор -

Атомарный компонент составной измерительной системы, определяющий характеристики выборки и отклика простого устройства обнаружения. Детектор имеет только один вход и один выход, оба являются скалярными величинами. Более сложные датчики, такие как рамочная камера, которые состоят из нескольких детекторов, можно описать как группу или массив детекторов, использующих систему или сенсор. В SensorML детектор - это особый тип модели процесса.

Датчик -

Конкретный тип системы, представляющий полный датчик. Это может быть, например, полный бортовой сканер, включающий несколько детекторов (по одному на каждый диапазон).

Как это произошло?

В 1998 г. под эгидой Международного комитета по спутникам наблюдения за Землей (CEOS) доктор Майк Боттс начал разработку языка моделей датчиков на основе XML для описания геометрических, динамических и радиометрических свойств динамических удаленных датчиков. Первоначальная разработка финансировалась в рамках программы NASA AIST, а в 2000 году SensorML был передан под надзор Открытого геопространственного консорциума (OGC), где он стал катализатором инициативы OGC Sensor Web Enablement (SWE). Дизайн SensorML получил большую пользу от взаимодействия членов рабочей группы OGC Sensor Web Enablement Working Group. Дальнейшая разработка SensorML была поддержана Программой взаимодействия OGC, а также Агентством по охране окружающей среды США (EPA), Национальным агентством гео-пространственной разведки США (NGA), Объединенной командой тестирования совместимости США (JITC), США. Агентство оборонных информационных систем (DISA), SAIC, General Dynamics, Northrop Grumman, Oak Ridge National Labs и НАСА.

Смотрите также

внешние ссылки