Clusterisation de données pour la réduction de la consommation dans les réseaux de capteurs sans fils - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2017

Clusterisation de données pour la réduction de la consommation dans les réseaux de capteurs sans fils

Résumé

Le développement des objets connectés et de l'internet des objets (IoT) ouvre la voie à de nombreuses applications notamment dans l'accumulation et le traitement de grand volume de donnée (Big Data) via par exemple les réseaux de capteurs sans fils. Ceux-ci sont un ensemble de senseurs capable de surveiller leur environnement et de connecter, traiter et transmettre des données. Ce flux conséquent de données temps réel a permis aux villes d'être plus efficace dans la gestion de nombreux domaines (transport public, gestion du trafic routier, sécurité publique) et d'évoluer vers un nouveau modèle, celui des smart cities, dont le but est de continuer à faire évoluer ce modèle via la multiplication des infrastructures équipées et la diversification des usages. Une gestion efficace de l'énergie allouée à ces réseaux devient primordiale. On proposera sur un poster une étude sur la réduction énergétique dans les réseaux de capteurs via un modèle de machine Learning.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01683802 , version 1 (14-01-2018)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01683802 , version 1

Citer

Adrien Russo, François Verdier, Benoît Miramond. Clusterisation de données pour la réduction de la consommation dans les réseaux de capteurs sans fils. Conférence d’informatique en Parallélisme, Architecture et Système (COMPAS), Jun 2017, Sophia-Antipolis, France. , pp.1, 2017. ⟨hal-01683802⟩
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