Sélection optimale de capteurs de référence pour le stockage de données spatialement corrélées - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2017

Sélection optimale de capteurs de référence pour le stockage de données spatialement corrélées

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Abstract

Les nouvelles politiques urbaines s’intéressent de près aux villes intelligentes hautement instrumentées faisant naître ainsi des problématiques de gestion et stockage d’un large volume de données émanant d’un nombre croissant de sources. Cette étude détaille une méthode de compression par codage prédictif de données multisources spatialement corrélées, basée sur l’expression de sources de références et l’utilisation du Krigeage comme méthode de prédiction.
Highly instrumented Smart-cities, which are now a common urban policies, are facing problems of management and storage of a large volume of data coming from an increasing number of sources. This study presents a data compression method by predictive coding of spatially correlated multi-source data based on reference selection and prediction by Kriging
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Dates and versions

hal-01575610 , version 1 (20-10-2017)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01575610 , version 1

Cite

Antoine Crinière, Aline Roumy, Thomas Maugey, Michel Kieffer, Jean Dumoulin. Sélection optimale de capteurs de référence pour le stockage de données spatialement corrélées. 26eme Colloque GRETSI Traitement du Signal & des Images, GRETSI 2017, Sep 2017, Juan-les-Pins, France. ⟨hal-01575610⟩
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