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
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.
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https://hal.inria.fr/hal-01575610
Contributor : Thomas Maugey <>
Submitted on : Friday, October 20, 2017 - 11:08:40 AM
Last modification on : Friday, September 13, 2019 - 9:50:02 AM
Long-term archiving on : Sunday, January 21, 2018 - 1:21:26 PM

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  • HAL Id : hal-01575610, version 1

Citation

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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