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    傳感器數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)語義注釋方法研究

    2018-05-14 14:28:47李紅偉高鴻斌
    關(guān)鍵詞:實(shí)時(shí)性

    李紅偉 高鴻斌

    摘 要:為了對微環(huán)境監(jiān)測平臺上的傳感器所捕獲的異構(gòu)、大量、連續(xù)的數(shù)據(jù)流進(jìn)行語義注釋,從而及時(shí)地根據(jù)語義上下文推理出新的或隱含的知識,以實(shí)現(xiàn)微環(huán)境監(jiān)測平臺的實(shí)時(shí)監(jiān)測,對SASML映射語言和SDRM算法進(jìn)行了研究和改進(jìn),設(shè)計(jì)了S-SASML映射語言和SDS2R算法,用于將傳感器原始數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為符合SOSA/SSN本體的RDF數(shù)據(jù)流;并利用線程池技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法的高并發(fā)處理,提高了方法的實(shí)時(shí)性能。改進(jìn)后的映射語言和算法實(shí)現(xiàn)了微環(huán)境監(jiān)測平臺對連續(xù)、大量的數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)語義注釋,不僅解決了動(dòng)態(tài)傳感器數(shù)據(jù)流語義注釋的問題,而且避免了高頻數(shù)據(jù)流導(dǎo)致的系統(tǒng)過載現(xiàn)象,具有穩(wěn)定高效的處理能力,基本滿足了微環(huán)境監(jiān)測平臺的需求,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)感知;語義注釋;實(shí)時(shí)性;傳感器數(shù)據(jù)流;SOSA/SSN本體;RDF

    中圖分類號:TP399?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號:1008-1542(2018)06-0559-08

    隨著傳感器技術(shù)的高速發(fā)展,傳感器的數(shù)量和傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)正在急劇增加。傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為各個(gè)領(lǐng)域提供了廣泛的機(jī)遇,如環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療保健、商業(yè)智能、城市交通管理等[1-8]。微環(huán)境監(jiān)測平臺是基于物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù)的系統(tǒng)平臺,其上部署了用于對周圍環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測的各種傳感器。這些傳感器產(chǎn)生大量的原始數(shù)據(jù),并且以快速、連續(xù)和時(shí)變的流形式出現(xiàn)。由于傳感器數(shù)據(jù)流的這些特點(diǎn),為如何實(shí)時(shí)地接收、分析以及處理這些數(shù)據(jù)流帶來了一系列重大研究挑戰(zhàn)。目前,豐富傳感器描述的主要方法是利用語義技術(shù),向傳感器數(shù)據(jù)流中添加語義,將觀測的底層原始數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化為更高層次的數(shù)據(jù)流,可以及時(shí)地促進(jìn)自動(dòng)信息發(fā)現(xiàn)[9]。對傳感器數(shù)據(jù)流進(jìn)行語義注釋能夠使機(jī)器理解它,并且,利用語義注釋的傳感器數(shù)據(jù)流,用戶可以導(dǎo)出新的或隱含的知識,有助于微環(huán)境監(jiān)測平臺的智能決策和實(shí)時(shí)監(jiān)測。

    傳感器數(shù)據(jù)流的語義注釋和推理是實(shí)時(shí)應(yīng)用領(lǐng)域中傳感器數(shù)據(jù)的知識提取,信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘的基本要求。目前,已經(jīng)提出了幾種基于語義的傳感器數(shù)據(jù)管理與集成的方法,能夠從大量的數(shù)據(jù)中導(dǎo)出有用的信息[10-15],但是這些方法主要針對靜態(tài)的傳感器數(shù)據(jù)比較有效,而對于大量、連續(xù)到達(dá)的傳感器數(shù)據(jù)流卻力不從心。迄今為止,也有少數(shù)的研究集中于解決傳感器數(shù)據(jù)流的語義注釋[16-19]。在這些研究中,盡管在語義注釋和表示模型方面有大量的工作,但是,很少關(guān)注如何創(chuàng)建高效和靈活的方案來描述傳感器數(shù)據(jù)流以及通過這些數(shù)據(jù)流對環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。因此,本文設(shè)計(jì)了一種方法用于微環(huán)境監(jiān)測平臺的傳感器數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)語義注釋。通過自定義映射語言和算法,將傳感器數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為符合SOSA/SSN[20]本體的RDF[21]數(shù)據(jù)流;并且,利用線程池技術(shù),實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的高并發(fā)處理,提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能。本文主要研究以下內(nèi)容:1)擴(kuò)展SASML[14]映射語言,設(shè)計(jì)了S-SASML(stream-sensors annotation and semantic mapping language)映射語言,它提供了一種對傳感器數(shù)據(jù)流進(jìn)行注釋的模式,S-SASML的元素可以映射到 SOSA/SSN本體的相關(guān)類和屬性;2)設(shè)計(jì)了一種SDS2R(sensor data stream to RDF)算法,根據(jù)S-SASML映射文件中對傳感器流的標(biāo)注,可以將微環(huán)境監(jiān)測平臺上不同傳感器數(shù)據(jù)流自動(dòng)轉(zhuǎn)換為符合SOSA/SSN本體的RDF數(shù)據(jù)流;3)利用線程池技術(shù)提升系統(tǒng)高并發(fā)處理能力,實(shí)時(shí)接收、處理微環(huán)境監(jiān)測平臺上傳感器觀測的原始數(shù)據(jù)流,并且利用隊(duì)列機(jī)制使得接收的數(shù)據(jù)流不易丟失。

    1?傳感器數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)語義注釋框架

    本文研究的目標(biāo)是及時(shí)為大規(guī)模傳感器數(shù)據(jù)流進(jìn)行語義注釋。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),通過擴(kuò)展SASML映射語言以及設(shè)計(jì)SDS2R算法對傳感器數(shù)據(jù)流進(jìn)行語義注釋,利用線程池技術(shù)實(shí)現(xiàn)高并發(fā)處理,提高實(shí)時(shí)性。所設(shè)計(jì)的方法框架主要包括接收和分析數(shù)據(jù)流,創(chuàng)建S-SASML映射文件,語義注釋3部分,如圖1所示。

    1)接收和分析數(shù)據(jù)流?主要分析了微環(huán)境監(jiān)測平臺上傳感器觀測的數(shù)據(jù)流的格式,以及設(shè)計(jì)監(jiān)聽器用來實(shí)時(shí)偵聽傳感器觀測的數(shù)據(jù)流。監(jiān)聽器用來實(shí)時(shí)偵聽和管理微環(huán)境監(jiān)測平臺上傳感器觀測的數(shù)據(jù)流。由于高頻繁的采樣率,傳感器可能在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)流,所以本文采用隊(duì)列機(jī)制,用來緩存數(shù)據(jù)流,防止數(shù)據(jù)的丟失。為了提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,即短時(shí)間內(nèi)處理大量的數(shù)據(jù)流,利用線程池技術(shù)實(shí)現(xiàn)高并發(fā)處理。當(dāng)監(jiān)聽器偵聽到數(shù)據(jù)時(shí),將數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)緩存隊(duì)列中。管理線程Manager不斷的從數(shù)據(jù)緩存隊(duì)列中取走數(shù)據(jù),分配給工作線程來執(zhí)行任務(wù)。當(dāng)工作線程沒有空閑時(shí),管理線程Manager就會(huì)讓數(shù)據(jù)在隊(duì)列中暫時(shí)等待空閑線程。這樣既防止了數(shù)據(jù)的丟失,也最大限度地提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

    2)創(chuàng)建S-SASML映射文件?通過擴(kuò)展SASML映射語言設(shè)計(jì)了S-SASML映射語言,然后根據(jù)S-SASML模式創(chuàng)建XML映射文件,最后利用DOM4J解析生成的S-SASML映射文件,從中提取出該映射文件中元素的內(nèi)容。

    3)語義標(biāo)注?首先,通過分析SOSA/SSN本體的結(jié)構(gòu),標(biāo)注了S-SASML映射文件中的元素和SOSA/SSN本體中的類的對應(yīng)關(guān)系,然后,利用Jena解析SOSA/SSN本體,從中抽取出相關(guān)的類和屬性。最后,根據(jù)設(shè)計(jì)的SDS2R算法自動(dòng)將傳感器觀測的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為符合SOSA/SSN本體的RDF流。

    2?映射語言S-SASML的定義

    SASML是一種對傳感器和數(shù)據(jù)源進(jìn)行注釋的映射語言,根據(jù)該語言可以將不同數(shù)據(jù)源的傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為符合SSN本體的RDF數(shù)據(jù),但是該映射語言僅僅局限于數(shù)據(jù)庫中的傳感器數(shù)據(jù),對于動(dòng)態(tài)的傳感器數(shù)據(jù)流不能很好的支持。因此,本文對SASML映射語言進(jìn)行了擴(kuò)展,從而,設(shè)計(jì)了S-SASML映射語言,用于對微環(huán)境監(jiān)測平臺上不同的傳感器數(shù)據(jù)流進(jìn)行語義注釋。

    S-SASML分為2部分:1)SourceInf。這一部分用來描述傳感器數(shù)據(jù)流中所包含信息的索引。這些索引信息能夠很好地分割接收的數(shù)據(jù)流。其中,AreaID_Index,NodeID_Index,DeviceID_Index,TypeID_Index,Data_Index,Time_Index分別表明微環(huán)境監(jiān)測平臺區(qū)域編號、節(jié)點(diǎn)編號、設(shè)備編號、傳感器類型、觀測具體數(shù)據(jù)和觀測時(shí)間的索引信息。2)SensorInf。這一部分用來標(biāo)注所接收的數(shù)據(jù)流中的傳感器的一些屬性信息,包括傳感器類型、觀測的事件(例如,大棚環(huán)境監(jiān)測)和傳感器所在的位置。其中,Type_name代表傳感器的類型,依據(jù)TypeID_Index所截取的內(nèi)容來確定。Event代表的是觀測事件,依據(jù)NodeID_Index和DeviceID_Index所截取的內(nèi)容共同決定。Location代表的是傳感器所在的區(qū)域位置,它由AreaID_Index所截取的內(nèi)容決定。S-SASML模式如圖2所示。

    由于S-SASML僅僅提供的數(shù)據(jù)流和傳感器屬性信息不足以實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)流到SOSA/SSN本體的映射。因此,在S-SASML和SOSA/SSN本體之間,應(yīng)該定義一些關(guān)系作為映射過程中的隱藏線索,如表1所示。

    根據(jù)表1的描述以及S-SASML映射文件中對數(shù)據(jù)流和傳感器屬性的標(biāo)注,得到傳感器數(shù)據(jù)流、S-SASML映射文件中的元素和SOSA/SSN本體中的類的對應(yīng)關(guān)系,如圖3所示。

    3?轉(zhuǎn)換算法SDS2R的定義

    為了將微環(huán)境監(jiān)測平臺上的傳感器觀測的連續(xù)、大量數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換為符合SOSA/SSN本體的RDF數(shù)據(jù)流,設(shè)計(jì)了一種名為SDS2R的算法。該算法以微環(huán)境監(jiān)測平臺傳感器數(shù)據(jù)流、S-SASML映射文件以及S-SASML和SOSA/SSN本體的對應(yīng)關(guān)系作為輸入。首先,初始化監(jiān)聽器,在初始化過程中使用DOM4J解析S-SASML映射文件,從映射文件中得到SourceInf節(jié)點(diǎn)和SensorInf節(jié)點(diǎn)。然后,根據(jù)SourceInf節(jié)點(diǎn)信息對接收的數(shù)據(jù)流進(jìn)行截取得到數(shù)據(jù)流中的信息;再根據(jù)SensorInf節(jié)點(diǎn)的信息判斷傳感器的屬性(傳感器類型、傳感器位置、傳感器觀察事件)。最后,利用Jena解析SOSA/SSN本體,從SOSA/SSN本體中得到本體類的集合和本體屬性的集合。根據(jù)S-SASML映射文件和SOSA/SSN本體對應(yīng)關(guān)系,為每一條數(shù)據(jù)流創(chuàng)建實(shí)例,并且使用對應(yīng)的屬性將它們進(jìn)行連接。如此便可將微環(huán)境監(jiān)測平臺上不同傳感器數(shù)據(jù)流自動(dòng)轉(zhuǎn)換為符合SOSA/SSN本體的RDF數(shù)據(jù)流。SDS2R算法在表2中進(jìn)行描述。

    如表2所示,SDS2R轉(zhuǎn)換算法首先對監(jiān)聽器進(jìn)行初始化(第1行),在初始化過程中使用DOM4J解析S-SASML映射文件并且得到SourceInf節(jié)點(diǎn)和SensorInf節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)下子元素的內(nèi)容信息(第2~3行)。接著創(chuàng)建數(shù)據(jù)緩存隊(duì)列將接收的數(shù)據(jù)暫存到隊(duì)列中,然后設(shè)計(jì)線程池,從隊(duì)列中取出數(shù)據(jù)并分配任務(wù)線程(第4行)。在算法的第5~7行,根據(jù)映射文件SourceInf節(jié)點(diǎn)截取的數(shù)據(jù)流信息和SensorInf節(jié)點(diǎn)下元素的內(nèi)容進(jìn)行判斷來確定一些傳感器屬性信息。在算法的第8行,根據(jù)對應(yīng)關(guān)系列表L從SOSA/SSN本體模型中得到本體類的集合和本體屬性的集合。然后對于每一條數(shù)據(jù)流而言,創(chuàng)建實(shí)例IPlatform,Isensor,IFeatureOfInterestr,和IObservableProperty,并且使用對應(yīng)的對象屬性將它們進(jìn)行連接(第9~12行)。更進(jìn)一步來說,對于數(shù)據(jù)源的每一個(gè)觀測,創(chuàng)建實(shí)例IObservation,然后,將IObservation與IFeatureOfInterestr 和IObservableProperty連接,將Isensor和IObservation連接(第13~15行),并且為IObservation添加hasSimpleResult 和 resultTime。最后,傳感數(shù)據(jù)流就會(huì)被自動(dòng)轉(zhuǎn)換為SOSA/SSN本體的實(shí)例并且存儲(chǔ)在OWL文件中。

    4?實(shí)?驗(yàn)

    4.1?實(shí)例分析

    本部分利用微環(huán)境監(jiān)測平臺上的傳感器觀察的真實(shí)數(shù)據(jù)流來驗(yàn)證本文方法的正確性和可行性,微環(huán)境監(jiān)測平臺上部署的傳感器可以實(shí)時(shí)地生成各種傳感器數(shù)據(jù)流,包括空氣溫度、空氣濕度、土壤溫度、土壤濕度、光照等。這些傳感器數(shù)據(jù)流主要包括AreaID,NodeID,DeviceID,Type,Data,Time等信息,如表3所示。

    其中,AreaID,NodeID,DeviceID分別表示傳感器的區(qū)域編號、節(jié)點(diǎn)編號和設(shè)備編號,這3個(gè)信息能夠表示微環(huán)境監(jiān)測平臺所監(jiān)測的區(qū)域和所要監(jiān)測的事件信息。TypeID表示傳感器類型,同時(shí)它還代表著傳感器編號。Data和Time分別表示傳感器觀測的具體數(shù)據(jù)和時(shí)間。

    根據(jù)表3中微環(huán)境監(jiān)測平臺上的數(shù)據(jù)流的格式和圖2中S-SASML模式,可以手動(dòng)編輯S-SASML映射文件。生成的S-SASML映射文件的片段如圖4所示。標(biāo)簽表示微環(huán)境監(jiān)測平臺觀察的數(shù)據(jù)流的索引信息。其中,每個(gè)標(biāo)簽分別代表字節(jié)流截取的索引位置。標(biāo)簽表示傳感器的一些屬性信息。其中,,元素的內(nèi)容分別對應(yīng)中截獲的數(shù)據(jù)流的信息,,根據(jù)微環(huán)境監(jiān)測平臺上傳感器的信息由用戶自己定義。

    根據(jù)圖4中生成的S-SASML映射文件和圖3中標(biāo)注的對應(yīng)關(guān)系,使用表2中的SDS2R算法將傳感器數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為符合SOSA/SSN本體的RDF數(shù)據(jù)流,如圖5所示。

    為了驗(yàn)證生成的RDF流的正確性,將其暫時(shí)存儲(chǔ)在OWL文件中。將生成的OWL文件在protégé中檢查,顯示如圖6所示。

    4.2?性能評估

    為了測試本文方法的有效性,分別從最佳線程數(shù)、高并發(fā)處理能力以及系統(tǒng)穩(wěn)定性3個(gè)方面進(jìn)行了測試。本文搭建測試環(huán)境具體配置如下。1)終端采集設(shè)備:微環(huán)境監(jiān)測平臺上用于采集數(shù)據(jù)的一系列傳感器,如溫度傳感器等;2)LoRa網(wǎng)關(guān)與LoRa通信模塊,網(wǎng)關(guān)與上位機(jī)采用RS485串口交互環(huán)境;3)上位機(jī)環(huán)境:CPU為Intel(R) Core(TM)i3-2370,內(nèi)存大小8 GB,VS2015,Windows 7操作系統(tǒng);4)服務(wù)器環(huán)境:Windows8.1操作系統(tǒng),處理器為Intel Core 2.2 GHz, 四核CUP和12 GB內(nèi)存,Tomcat 8.0服務(wù)器,Java1.8開發(fā)語言 My Eclipse 10集成開發(fā)環(huán)境。

    為了測試線程池中的最佳線程數(shù),將傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量固定為1 200個(gè),來評估線程池中不同線程數(shù)時(shí)的系統(tǒng)性能,并且對比了利用線程池和不利用線程池系統(tǒng)所用的時(shí)間。測試過程中對每種情況做10次測試,然后通過求平均值得到圖7的測試結(jié)果??梢钥闯?,隨著線程池中線程數(shù)目的不斷增加,系統(tǒng)所用的時(shí)間會(huì)逐漸減少,但是當(dāng)它再變大時(shí),所用時(shí)間反而增加。這種現(xiàn)象是由于如果容量過小且并發(fā)請求數(shù)量超過該容量,請求將會(huì)加入數(shù)據(jù)緩存隊(duì)列,若隊(duì)列中已包含大量的緩存請求,則對系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間影響巨大。同時(shí)若線程池容量過大,線程的上下文切換也會(huì)造成巨大的系統(tǒng)開銷。所以線程池容量要避免設(shè)置太小或太大,太小不能充分發(fā)揮CPU 的性能,太大會(huì)造成頻繁的上下文切換,帶來巨大的系統(tǒng)開銷。所以線程池容量需要根據(jù)負(fù)載和部署條件動(dòng)態(tài)改變。

    為了測試本文方法的高并發(fā)處理性能,分別對單線程、多線程和線程池技術(shù)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)處理測試。設(shè)定線程池中的線程數(shù)目固定為12,傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為400,800,1 200,1 600,2 000來測試系統(tǒng)性能,測試過程中對每種情況做測試10次,然后通過求平均值得到如圖8的測試結(jié)果??梢钥闯鰺o論是單線程、多線程還是線程池,隨著傳感器節(jié)點(diǎn)的增加系統(tǒng)處理的時(shí)間都呈現(xiàn)線性增長,說明該注釋方法具有較好的可擴(kuò)展性。并且單線程處理時(shí)間明顯高于多線程和線程池很多,而線程池的性能最優(yōu)。這是由于多線程提高了系統(tǒng)的并發(fā)處理能力,所以處理時(shí)間明顯高于單線程。而線程池的性能最優(yōu)是由于線程的創(chuàng)建和銷毀的開銷是巨大的,而通過線程池的重用大大減少了這些不必要的內(nèi)存開銷,所以處理速度優(yōu)于多線程。所以本文方法在處理巨大的任務(wù)數(shù)目時(shí)效率還是比較理想的。

    為了測試本文方法的穩(wěn)定性,設(shè)定傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)固定為1 200,線程池中的線程數(shù)目固定為12,持續(xù)運(yùn)行30 min,統(tǒng)計(jì)每分鐘系統(tǒng)吞吐量。從圖9中看出在30 min內(nèi),系統(tǒng)每分鐘處理傳感器數(shù)據(jù)的條數(shù)在3 600上下波動(dòng)。波動(dòng)的原因主要與測試機(jī)器硬件設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)有關(guān),但是波動(dòng)范圍不大,在可接收的范圍之內(nèi)。所以,本文方法在處理大量傳感器節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流時(shí)相對穩(wěn)定,不會(huì)因?yàn)閭鞲衅鞯母哳l到達(dá)率出現(xiàn)系統(tǒng)過載現(xiàn)象。

    上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的方法在處理海量的傳感器數(shù)據(jù)流時(shí)具有較好的性能。首先,在單線程的情況下,隨著傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加,語義注釋時(shí)間呈線性增長,可見本文設(shè)計(jì)的映射語言S-SASML和SDS2R的算法具有較好的可擴(kuò)展性;其次,引入線程池技術(shù)以后,處理時(shí)間顯著下降,并且處理時(shí)間增長緩慢,說明了本文方法處理海量數(shù)據(jù)的能力;最后,在實(shí)驗(yàn)過程中隨著傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)的增大沒有出現(xiàn)系統(tǒng)過載的現(xiàn)象,證明了本系統(tǒng)相對穩(wěn)定,而且,根據(jù)不同傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)可以選擇不同的線程數(shù),不但增加了系統(tǒng)的靈活性,還節(jié)省了系統(tǒng)的資源。

    5?結(jié)?語

    提出了一種針對微環(huán)境監(jiān)測平臺上的傳感器數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)語義注釋的方法。通過擴(kuò)展SASML映射語言設(shè)計(jì)了S-SASML映射語言,并且設(shè)計(jì)了SDS2R算法,實(shí)現(xiàn)了將傳感器數(shù)據(jù)流自動(dòng)轉(zhuǎn)換為符合SOSA/SSN本體的RDF數(shù)據(jù)流。利用隊(duì)列緩存機(jī)制和線程池技術(shù)解決了傳感器數(shù)據(jù)流易丟失和高并發(fā)處理的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的方法基本滿足微環(huán)境監(jiān)測平臺的需求,能夠有效地處理大規(guī)模的傳感器數(shù)據(jù)流,具有一定的通用性和處理效率。有關(guān)S-SASML的通用性和SDS2R算法的高效性方面的研究尚未開展,今后將對此作進(jìn)一步的探索,使其適用于更多場景。

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