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

Antoine Crinière 1 Aline Roumy 2 Thomas Maugey 2 Michel Kieffer 3 Jean Dumoulin 1
1 I4S - Statistical Inference for Structural Health Monitoring
IFSTTAR/COSYS - Département Composants et Systèmes, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
2 Sirocco - Analysis representation, compression and communication of visual data
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA_D5 - SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE
Résumé : 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
Type de document :
Communication dans un congrès
GRETSI 2017 - XXVIème Colloque, Sep 2017, Juan-les-Pins, France. 2017, GRETSI 2017
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Contributeur : Thomas Maugey <>
Soumis le : vendredi 20 octobre 2017 - 11:08:40
Dernière modification le : mardi 21 novembre 2017 - 15:23:52

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Antoine Crinière, Aline Roumy, Thomas Maugey, Michel Kieffer, Jean Dumoulin. Sélection optimale de capteurs de référence pour le stockage de données spatialement corrélées. GRETSI 2017 - XXVIème Colloque, Sep 2017, Juan-les-Pins, France. 2017, GRETSI 2017. 〈hal-01575610〉

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