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Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Données de capteurs“
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Zeitschriftenartikel zum Thema "Données de capteurs"
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Agili, Hachem, Sylvie Daniel und Karem Chokmani. „Revue des méthodes de prétraitement des données d'imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone“. GEOMATICA 68, Nr. 4 (Dezember 2014): 331–43. http://dx.doi.org/10.5623/cig2014-407.
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Les systèmes aériens sans pilote, appelés encore drones, se présentent comme une nouvelle tendance dans le domaine de la télédétection et connaissent un essor sans précédent dans le domaine civil depuis le début de la dernière décennie. Ces systèmes permettent de combler plusieurs lacunes de la télédétection aéroportée. En effet, contrairement aux avions, les drones se caractérisent par une facilité et une rapidité de mise en oeuvre, et par l’acquisition d’images à très haute résolution spatiale. Ce mode d’acquisition à coûts d’opération très réduits offre également des vols à basses altitudes réduisant ainsi les nuisances atmosphériques et l’effet des nuages fréquemment présents dans les acquisitions aéroportées. Les drones sont utilisés en combinaison avec différents capteurs imageurs. Les capteurs hyperspectraux montés sur ce type de plateforme figurent parmi les solutions en émergence. Comme toute donnée de télédétection, les données d’imagerie hyperspectrale acquises depuis un drone doivent être corrigées des différentes distorsions et dégradations avant de pouvoir être exploitées. L’utilisation du drone est encore en phase d’exploration et n’a pas encore atteint sa maturité notamment lorsqu’il est combiné avec un capteur hyperspectral. En effet, peu de travaux ont été consacrés à l’étude de ce système et de ses capacités. Cet article propose de passer en revue les différents types de distorsion affectant les données hyperspectrales acquises depuis un drone ainsi que les prétraitements à mettre en oeuvre pour les corriger.
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Gürgen, Levent, Claudia Roncancio, Cyril Labbé und Vincent Olive. „Gestion de données de capteurs“. Ingénierie des systèmes d'information 14, Nr. 1 (28.02.2009): 13–37. http://dx.doi.org/10.3166/isi.14.1.13-37.
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Gademer, Antoine, Loïca Avanthey, Laurent Beaudouin, Michel Roux und Jean-Paul Rudant. „Micro-charges utiles dédiées à l'acquisition de données par drone pour l'étude des zones naturelles“. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, Nr. 213 (31.03.2017): 19–31. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2017.192.
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Les dernières années ont montré l'intérêt croissant de la télédétection basse altitude (TBA) pour l'étude de zones na-turelles. Mais au-delà de la problématique d'accès au milieu, la cartographie de ces zones à grande échelle pose denombreuses contraintes sur la partie capteurs d'acquisition. En effet, ce sont des milieux difficiles pour les algorithmesclassiques de traitement d'images : intrinsèquement en mouvement (aux échelles d'observations des individus), com-posés d'objets difficilement discernables, ces milieux présentent des conditions météorologiques variables, voir hostiles(éclairage, humidité, température, etc.). Cette cartographie se place généralement dans une étude thématique qui ra-joute ses propres contraintes opérationnelles (besoin d'information 3D comme le relief ou la rugosité, signature spectralespécifique, prises de vues obliques pour simplifier l'identification visuelle par les experts, etc.). Par ailleurs, l'utilisationen télédétection basse altitude de porteurs légers, comme les micro-drones, limite fortement les ressources disponiblespour les capteurs : puissance de calcul embarquée, encombrement, poids, etc.. Nous présenterons dans cet article deuxcapteurs : le capteur tri-caméras et le banc stéréoscopique uEye. Le capteur tri-caméras a été développé en 2009 pour l'ac-quisition d'images stéréoscopiques ou obliques à basse altitude. En analysant l'expérience tirée des campagnes terrainseffectuées, nous soulignerons l'importance cruciale de la synchronisation précise des prises de vues. Nous présenteronsalors notre nouveau banc stéréoscopique amphibie en développement depuis 2013, et qui vise la possibilité d'acquisitionsstéréoscopiques parfaitement synchronisées, ce qui en fait un outil idéal pour l'étude des zones littorales (pour la télédé-tection basse altitude ou in situ à faible profondeur). Nous terminerons par une présentation des premiers résultats obtenusavec ce nouveau banc.
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Dos Santos, Daniel Rodrigues, Antonio Maria Garcia Tommaselli, Quintino Dalmolin und Edson Aparecido Mitishita. „A semi-automatic method for indirect orientation of aerial images using ground control lines extracted from airborne laser scanner data“. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, Nr. 198-199 (21.04.2014): 53–61. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2012.72.
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Cet article présente une méthode d’orientation indirecte d’images aériennes utilisant des lignes d’appui extraites des données d’un système laser aéroporté. Cette stratégie d’intégration de données a démontré son potentiel pour l’automatisation des travaux photogrammétriques, y compris pour l’orientation indirecte des images. La principale caractéristique de l’approche proposée est la possibilité de calculer automatiquement les paramètres d’orientation externe d’une ou plusieurs images au moyen d’une résection spatiale avec des données issues de différents capteurs. La méthode proposée procède comme suit. Les lignes droites sont d’abord extraites automatiquement dans l’image aérienne (s) et dans l’image d’intensités issues des données laser (S). La correspondance entre les lignes de s et S est ensuite établie de manière automatique. Un modèle de coplanarité permet d’estimer les paramètres d’orientation externe de la caméra grâce à un filtre de Kalman étendu itératif IEKF). La méthode a été développée et testée en utilisant desdonnées de différents capteurs. Des expériences ont été réalisées pour évaluer la méthode proposée. Les résultats obtenus montrent que l’estimation des paramètres d’orientation externe est fonction de la précision de localisation dusystème laser.
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Lafrance, Bruno, Xavier Lenot, Caroline Ruffel, Patrick Cao und Thierry Rabaute. „Outils de prétraitements des images optiques Kalideos“. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, Nr. 197 (21.04.2014): 10–16. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2012.78.
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La communauté scientifique a besoin de disposer de séries temporelles d'observations récurrentes, couvrant des sites d'intérêt pour le suivi de l'évolution des surfaces terrestres (études agronomiques par assimilation de données, suivi de traits de côte, glissements de terrain, surveillance des volcans, cartographie littorale, etc.). L'analyse de ces séries temporelles demande à avoir des images superposables entre elles qui renseignent sur la réflectance des sites (grandeur physique indépendante du capteur).Dans l'objectif de rendre accessibles de telles données physiques et de garantir une homogénéité des traitements de séries temporelles d'images, le CNES a mis en place le programme Kalideos. Dans ce cadre, CS SI a développé et opère les chaines de traitement des images.Cet article présente les traitements appliqués aux images optiques des bases Kalideos (capteurs Spot et Formosat). Ces traitements permettent de convertir les produits de niveau 1A en ortho-images, donnant la réflectance mesurée au sommet de l'atmosphère et celle estimée au niveau de la surface après correction des effets atmosphériques.
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Boelle, Pierre-Yves, Rodolphe Thiébaut und Dominique Costagliola. „Données massives, vous avez dit données massives ?“ Questions de santé publique, Nr. 30 (September 2015): 1–4. http://dx.doi.org/10.1051/qsp/2015030.
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Le terme de données massives décrit le recueil, la gestion et l’analyse de données de sources hétérogènes, d’un volume important, avec une grande vitesse de génération. À côté des données omiques, les données de capteurs, les smartphones et les réseaux sociaux créent une énorme quantité d’informations utilisables en épidémiologie. Les méthodes statistiques classiques ont des limites dans ce contexte qu’on soit dans la situation où l’on a un grand nombre de sujets et un grand nombre de variables ou dans celle où le nombre de variables est bien plus grand que le nombre de sujets. Les méthodes data-driven ou hypothesis-driven peuvent être utilisées pour réduire l’information et aider à l’interprétation des associations mises en évidence. Nous illustrons les aléas et les succès de quelques approches développées sur les données massives dans le champ des maladies transmissibles. Il faut garder à l’esprit que les données massives ne sont pas une solution magique pour l’interprétation causale des associations, au cœur de la démarche épidémiologique.
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Servigne, Sylvie, Cyril Ray, Alain Bouju, Thomas Devogele, Frédéric Bertrand, Claudia Gutiérrez und Noel Guillaume. „Gestion de masses de données au sein de bases de données capteurs“. Revue internationale de géomatique 19, Nr. 2 (30.06.2009): 133–50. http://dx.doi.org/10.3166/geo.19.133-150.
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Cherrington, Emil A. „BRDF-CORRECTED VEGETATION INDICES CONFIRM SEASONAL PATTERN IN GREENING OF FRENCH GUIANA’S FORESTS“. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 1, Nr. 211-212 (30.12.2020): 3–9. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.536.
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Parmi les outils de caractérisation de la dynamique forestière, la télédétection est particulièrement adaptée pourl’observation des vastes surfaces forestières de Guyane d’accès difficile. Dans le but de réévaluer les hypothèses énoncées dans des études antérieures sur la capacité des capteurs optiques embarqués sur les satellites à détecter la dynamique de la phénologie, nous avons compilé sur une période de 12 années divers indices de végétation corrigés des effets bi-directionnels de variation des angles d’acquisition (BRDF). Ces indices sont issus de 2 capteurs optiques: SPOT VEGETATION, et MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer). Les données ont été analysées pour évaluer les tendances saisonnières à l'échelle de l’ensemble de la Guyane et également sur quatre sites répartis sur ce territoire. Les données révèlent que les forêts de Guyane présentent un patron de saisonnalité. Le pic annuel des divers indices au cours de la période de septembre à octobre est interprété comme le reflet d’un pic de production de feuilles pendant la saison sèche.
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Vigneau, Nathalie, Corentin Chéron, Aleixandre Verger und Frédéric Baret. „Imagerie aérienne par drone : exploitation des données pour l'agriculture de précision“. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, Nr. 213 (26.04.2017): 125–31. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2017.203.
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La technologie des drones devenant plus accessible et les réglementations nationales encadrant les vols des drones commençant à émerger, de nombreuses sociétés utilisent désormais des drones pour réaliser des acquisitions d'images.Parmi celles-ci AIRINOV a choisi de se spécialiser dans l'agriculture et offre ses services aux agriculteurs ainsi qu'aux expérimentateurs. AIRINOV exploite les drones eBee de senseFly. Le drone a une envergure d'1 m pour un poids de 700 g charge comprise et son vol est entièrment automatique. Le vol est programmé à l'avance puis contrôlé par unauto-pilote connecté à un capteur GPS et à une centrale inertielle embarqués. Ces capteurs enregistrent la position et l'attitude du drone pendant son vol, permettant de géolocaliser les images acquises. Une étude réalisée avec des cibles au sol a permis d'établir que le positionnement absolu des images est de 2,06 m. Toutefois, le recalage sur des points dont on connaît les coordonnées permet d'avoir un géoréférencement avec une précision centimétrique.En parallèle de l'utilisation des appareils photos classiques (RGB), AIRINOV utilise un capteur multispectral quadribande.Les longueurs d'onde de ce capteur sont modulables mais sont généralement vert, rouge, red edge et proche infra-rouge.Ces longueurs d'onde permettent non seulement le suivi d'indices de végétation tels que le NDVI mais également l'accès à des variables biochimiques et biophysiques par inversion d'un modèle de transfert radiatif. Une étude menée conjointement avec l'INRA d'Avignon et le CREAF permet d'accéder au Green Area Index (GAI) et au contenu en chlorophylle (Cab) sur colza, blé, maïs et orge. Cet article présente les résultats d'estimation du GAI avec une RMSE de 0,25 et de Cab avec une RMSE de 4,75 microgrammes/cm2.La qualité des estimations combinée à la forte capacité de revisite du drone ainsi qu'à la multiplicité des indicateurs disponibles démontre le grand intérêt du drone pour le phénotypage et le suivi de plateformes d'essais.
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Le Maire, Pauline, und Marc Munschy. „La mesure magnétique en drone : un nouveau moyen pour cartographier à des résolutions jusque-là inaccessibles“. E3S Web of Conferences 342 (2022): 02007. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202234202007.
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La méthode magnétique permet d’imager les contrastes d’aimantation de dimension centimétrique à kilométrique dans le sous-sol. Pour la bonne caractérisation de ces contrastes, il est nécessaire d’avoir une résolution suffisante (espacement entre les profils et distance entre la source et le capteur). Jusqu’à peu, les méthodes de cartographie magnétique au sol ou aéroportée ne permettaient pas l’acquisition de données dans certaines zones (Terrains accidentés, champs en culture, …). Dans ce document, nous présentons des solutions pour réaliser la mesure magnétique en drone via l’utilisation de fluxgate. La compensation du moment magnétique du drone est faite par la méthode de la calibration scalaire. Deux exemples d’applications sont présentés, l’un portant sur une campagne d’acquisition multi-échelle pour la caractérisation géologique locale. Le second porte sur de la mesure magnétique à 4 capteurs en drone et au sol.
Dissertationen zum Thema "Données de capteurs"
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Brulin, Damien. „Fusion de données multi-capteurs pour l'habitat intelligent“. Thesis, Orléans, 2010. http://www.theses.fr/2010ORLE2066/document.
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Le concept d’habitat intelligent s’est largement développé ces dernières années afin de proposer des solutions face à deux préoccupations majeures : la gestion optimisée de l’énergie dans le bâtiment et l’aide au maintien à domicile de personnes âgées. C’est dans ce contexte que le projet CAPTHOM, dans lequel s’inscrit cette thèse, a été développé. Pour répondre à ces problématiques, de nombreux capteurs, de natures différentes, sont utilisés pour la détection de la présence humaine, la détermination de la localisation et de la posture de la personne. En effet, aucun capteur, ne peut, seul, répondre à l’ensemble de ces informations justifiant le développement d’un dispositif multi-capteurs et d’une politique de fusion de données. Dans ce projet, les capteurs retenus sont les détecteurs infrarouges passifs, les thermopiles et la caméra. Aucun capteur n’est porté par la personne (non invasivité du dispositif). Nous proposons une architecture globale du capteur intelligent composée de quatre modules de fusion permettant respectivement de détecter la présence humaine, de localiser en 3D la personne, de déterminer la posture et d’aider à la prise de décision finale selon l’application visée. Le module de détection de présence fusionne les informations des trois capteurs : les détecteurs IRP pour la détection du mouvement, les thermopiles pour la présence en cas d’immobilité de la personne et la caméra pour identifier l’entité détectée. La localisation 3D de la personne est réalisée grâce à l’estimation de position sur horizon glissant. Cette méthode, nommée Visual Receding Horizon Estimation (VRHE), formule le problème d’estimation de position en un problème d’optimisation non linéaire sous contraintes dans le plan image. Le module de fusion pour la détermination de posture s’appuie sur la théorie des ensembles flous. Il assure la détermination de la posture indépendamment de la personne et de sa distance vis à vis de la caméra. Enfin, un module d’aide à la décision fusionne les sorties des différents modules et permet de déclencher des alarmes dans le cas de la surveillance de personnes âgées ou de déclencher des applications domotiques (chauffage, éclairage) pour la gestion énergétique de bâtimentsThe smart home concept has been widely developed in the last years in order to propose solutions for twomain concerns : optimized energy management in building and help for in-home support for elderly people.In this context, the CAPTHOM project, in which this thesis is in line with, has been developed. To respondto these problems, many sensors, of different natures, are used to detect the human presence, to determinethe position and the posture of the person. In fact, no sensor can , alone, answers to all information justifyingthe development of a multi-sensor system and a data fusion method. In this project, the selected sensorsare passive infrared sensors (PIR), thermopiles and a video camera. No sensor is carried by the person(non invasive system). We propose a global architecture of intelligent sensor made of four fusion modulesallowing respectively to detect the human presence, to locate in 3D the person, to determine the posture andto help to make a decision according to the application. The human presence module fuses information ofthe three sensors : PIR sensors for the movement, thermopiles for the presence in case of immobility and thecamera to identify the detected entity. The 3D localisation of the person is realized thanks to position recedinghorizon estimation. This method, called Visual Receding Horizon Estimation (VRHE), formulates the positionestimation problem into an nonlinear optimisation problem under constraints in the image plane. The fusionmodule for the posture determination is based on fuzzy logic. It insures the posture determination regardlessof the person and the distance from the camera. Finally, the module to make a decision fuses the outputs of the preceding modules and gives the opportunity to launch alarms (elderly people monitoring) or to commandhome automation devices (lightning, heating) for the energy management of buildings
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Alibay, Manu. „Fusion de données capteurs étendue pour applications vidéo embarquées“. Thesis, Paris, ENMP, 2015. http://www.theses.fr/2015ENMP0032/document.
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Le travail réalisé au cours de cette thèse se concentre sur la fusion des données d'une caméra et de capteurs inertiels afin d'effectuer une estimation robuste de mouvement pour des applications vidéos embarquées. Les appareils visés sont principalement les téléphones intelligents et les tablettes. On propose une nouvelle technique d'estimation de mouvement 2D temps réel, qui combine les mesures visuelles et inertielles. L'approche introduite se base sur le RANSAC préemptif, en l'étendant via l'ajout de capteurs inertiels. L'évaluation des modèles de mouvement se fait selon un score hybride, un lagrangien dynamique permettant une adaptation à différentes conditions et types de mouvements. Ces améliorations sont effectuées à faible coût, afin de permettre une implémentation sur plateforme embarquée. L'approche est comparée aux méthodes visuelles et inertielles. Une nouvelle méthode d'odométrie visuelle-inertielle temps réelle est présentée. L'interaction entre les données visuelles et inertielles est maximisée en effectuant la fusion dans de multiples étapes de l'algorithme. A travers des tests conduits sur des séquences acquises avec la vérité terrain, nous montrons que notre approche produit des résultats supérieurs aux techniques classiques de l'état de l'artThis thesis deals with sensor fusion between camera and inertial sensors measurements in order to provide a robust motion estimation algorithm for embedded video applications. The targeted platforms are mainly smartphones and tablets. We present a real-time, 2D online camera motion estimation algorithm combining inertial and visual measurements. The proposed algorithm extends the preemptive RANSAC motion estimation procedure with inertial sensors data, introducing a dynamic lagrangian hybrid scoring of the motion models, to make the approach adaptive to various image and motion contents. All these improvements are made with little computational cost, keeping the complexity of the algorithm low enough for embedded platforms. The approach is compared with pure inertial and pure visual procedures. A novel approach to real-time hybrid monocular visual-inertial odometry for embedded platforms is introduced. The interaction between vision and inertial sensors is maximized by performing fusion at multiple levels of the algorithm. Through tests conducted on sequences with ground-truth data specifically acquired, we show that our method outperforms classical hybrid techniques in ego-motion estimation
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Makhoul, Abdallah. „Réseaux de capteurs : localisation, couverture et fusion de données“. Besançon, 2008. http://www.theses.fr/2008BESA2025.
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Les recherches présentées dans ce mémoire s'inscrivent dans le cadre des réseaux de capteurs. Elles portent sur l'étude et la mise en oeuvre d'algorithmes distribués pour différentes problématiques dans les réseaux de capteurs (localisation, couverture, fusion de données, etc. ). La localisation sert à trouver les positions des nœuds suite à un déploiement aléatoire. Elle est nécessaire pour pouvoir localiser les évènements. Dans ce mémoire, nous introduisons une nouvelle approche de localisation fondée sur l'utilisation d'une ancre mobile. La nouveauté de notre approche réside dans la définition d'une trajectoire prédéfinie couplée à un algorithme de très faible complexité. Dans un second lieu, nous exploitons l'utilisation de l'ancre mobile pour pouvoir ordonner les nœuds dans des ensembles d'activation disjoints, de telle sorte qu'ils puissent économiser leur énergie tout en observant correctement leur environnement. Cet ordonnancement d'activation est connu par le problème de couverture. Nous présentons quatre types d'ordonnancement différents. La troisième partie de ce mémoire traite de la problématique de fusion des données. Pour évaluer la moyenne des données mesurées par un ensemble de capteurs en réseau, nous avons conçu un algorithme itératif asynchrone, en adaptant des techniques développées dans le domaine de l'équilibrage de charge. Cet algorithme est entièrement décentralisé et nous avons montré sa convergence, ainsi que sa tolérance à des variations de topologie du réseau. Enfin, toutes les approches proposées ont fait l'objet d'études de performances approfondies au travers de simulation (OMNeT ++) et comparées aux approches existantes dans la littératureThis thesis tackles the problems of localization, coverage and data fusion in randomly deployed sensor networks. First, we introduce a novel approach for node's localization. It is based on a single mobile beacon aware of its positions. Sensor nodes receiving beacon packets will be able to locate themselves. The mobile beacon follows a defined Hilbert curve. On the other hand, we exploit the localization phase to construct sets of active nodes that ensure as much as possible the zone coverage. To optimize the energy consumption, we construct disjoint sets of active nodes such that only one of them is active at any moment, while ensuring at the same time both the network connectivity and the area coverage. We present and study four different scheduling methods. Ln a third step, we study the problem of data fusion in sensor networks in particular the" average consensus" problem. It allows the nodes of a sensor network to track the average of n sensor measurements. To compute the average, we propose an iterative asynchronous algorithm that is robust to the dynamic topology changes and the loss of messages. To show the effectiveness of the proposed algorithms, we conducted series of simulations based on OMNet++
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Gürgen, Levent. „Gestion à grande échelle de données de capteurs hétérogènes“. Grenoble INPG, 2007. http://www.theses.fr/2007INPG0093.
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Cette thèse traite les aspects liés à la gestion à grande échelle de données issues de capteurs hétérogènes. En effet, les capteurs sont de moins en moins chers, de plus en plus nombreux et hétérogènes dans les applications. Ceci implique naturellement le problème de passage à l'échelle et la nécessité de pouvoir exploiter les données provenant de différents types de capteurs. Nous proposons une architecture distribuée et orientée services dans laquelle les tâches de traitement de données sont réparties sur plusieurs niveaux. Les fonctionnalités de gestion de données sont fournies en termes de < > afin de cacher l'hétérogénéité des capteurs sous des services génériques. Nous traitons également les aspects liés à l'administration de parc de capteurs, un sujet non abordé dans ce contexteThis dissertation deals with the issues related to scalable management of heterogeneous sensor data. Ln fact, sensors are becoming less and less expensive, more and more numerous and heterogeneous. This naturally raises the scalability problem and the need for integrating data gathered from heterogeneous sensors. We propose a distributed and service-oriented architecture in which data processing tasks are distributed at severallevels in the architecture. Data management functionalities are provided in terms of "services", in order to hide sensor heterogeneity behind generic services. We equally deal with system management issues in sensor farms, a subject not yet explored in this context
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Mathieu, Jean. „Intégration de données temps-réel issues de capteurs dans un entrepôt de données géo-décisionnel“. Thesis, Université Laval, 2011. http://www.theses.ulaval.ca/2011/28019/28019.pdf.
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Nous avons pu, au cours des dernières années, assister à une augmentation du nombre de capteurs utilisés pour mesurer des phénomènes de plus en plus variés. En effet, nous pouvons aujourd'hui utiliser les capteurs pour mesurer un niveau d'eau, une position (GPS), une température et même le rythme cardiaque d'un individu. La grande diversité de capteurs fait d'eux aujourd'hui des outils par excellence en matière d'acquisition de données.
En parallèle à cette effervescence, les outils d'analyse ont également évolué depuis les bases de données transactionnelles et ont mené à l'apparition d'une nouvelle famille d’outils, appelés systèmes d’analyse (systèmes décisionnels), qui répond à des besoins d’analyse globale sur les données. Les entrepôts de données et outils OLAP (On-Line Analytical Processing), qui font partie de cette famille, permettent dorénavant aux décideurs d'analyser l'énorme volume de données dont ils disposent, de réaliser des comparaisons dans le temps et de construire des graphiques statistiques à l’aide de simples clics de la souris.
Les nombreux types de capteurs peuvent certainement apporter de la richesse à une analyse, mais nécessitent de longs travaux d'intégration pour les amener jusqu'à un entrepôt géo-décisionnel, qui est au centre du processus de prise de décision. Les différents modèles de capteurs, types de données et moyens de transférer les données sont encore aujourd'hui des obstacles non négligeables à l'intégration de données issues de capteurs dans un entrepôt géo-décisionnel.
Également, les entrepôts de données géo-décisionnels actuels ne sont pas initialement conçus pour accueillir de nouvelles données sur une base fréquente. Puisque l'utilisation de l'entrepôt par les utilisateurs est restreinte lors d'une mise à jour, les nouvelles données sont généralement ajoutées sur une base hebdomadaire, mensuelle, etc. Il existe pourtant des entrepôts de données capables d'être mis à jour plusieurs fois par jour sans que les performances lors de leur exploitation ne soient atteintes, les entrepôts de données temps-réel (EDTR). Toutefois, cette technologie est encore aujourd’hui peu courante, très coûteuse et peu développée.
Ces travaux de recherche visent donc à développer une approche permettant de publier et standardiser les données temps-réel issues de capteurs et de les intégrer dans un entrepôt géo-décisionnel conventionnel. Une stratégie optimale de mise à jour de l'entrepôt a également été développée afin que les nouvelles données puissent être ajoutées aux analyses sans que la qualité de l'exploitation de l'entrepôt par les utilisateurs ne soit remise en cause.In the last decade, the use of sensors for measuring various phenomenons has greatly increased. As such, we can now make use of sensors to measure GPS position, temperature and even the heartbeats of a person. Nowadays, the wide diversity of sensor makes them the best tools to gather data. Along with this effervescence, analysis tools have also advanced since the creation of transactional databases, leading to a new category of tools, analysis systems (Business Intelligence (BI)), which respond to the need of the global analysis of the data. Data warehouses and OLAP (On-Line Analytical Processing) tools, which belong to this category, enable users to analyze big volumes of data, execute time-based requests and build statistic graphs in a few simple mouse clicks. Although the various types of sensor can surely enrich any analysis, such data requires heavy integration processes to be driven into the data warehouse, centerpiece of any decision-making process. The different data types produced by sensors, sensor models and ways to transfer such data are even today significant obstacles to sensors data streams integration in a geo-decisional data warehouse. Also, actual geo-decisional data warehouses are not initially built to welcome new data on a high frequency. Since the performances of a data warehouse are restricted during an update, new data is usually added weekly, monthly, etc. However, some data warehouses, called Real-Time Data Warehouses (RTDW), are able to be updated several times a day without letting its performance diminish during the process. But this technology is not very common, very costly and in most of cases considered as "beta" versions. Therefore, this research aims to develop an approach allowing to publish and normalize real-time sensors data streams and to integrate it into a classic data warehouse. An optimized update strategy has also been developed so the frequent new data can be added to the analysis without affecting the data warehouse performances.
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Valade, Aurelien. „Capteurs intelligents : quelles méthodologies pour la fusion de données embarquées ?“ Thesis, Toulouse, INSA, 2017. http://www.theses.fr/2017ISAT0007/document.
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Fruit d’un travail collaboratif entre le LAAS-CNRS de Toulouse et l’entreprise MEAS-France / TE Connectivity, ces travaux ont consisté en la mise en place d’une méthodologie permettant la réalisation de capteurs embarqués intelligents utilisant la fusion de données multi-physique pour estimer un paramètre en amoindrissant l’impact des variations environnementales.Nous explorons ici les méthodes liées à la modélisation et l’estimation de paramètres au travers des filtres de Kalman, pour les systèmes linéaires, et des filtres de Kalman étendus (EKF) et Unscented Kalman Filter pour les systèmes non-linéaires. Nous proposons ensuite des méthodes hybrides permettant d’obtenir le meilleur rapport charge de calculs/précision pour les systèmes présentant une évolution linéaire et une mesure non-linéaire.Après une étude de la complexité algorithmique des différentes solutions, nous proposons des méthodes permettant de diminuer la charge de calculs afin de satisfaire les contraintes temps-réel avec une faible puissance de calculs, telles que trouvées couramment dans les applications embarquées. La méthode développée est finalement appliquée sur deux cas applicatifs concrets : le capteur de qualité d’urée de la société MEAS-France/TE Connectivity et le capteur d’analyse du mouvement AREM développés au cours de la thèse au sein du LAAS-CNRSThe work detailed in this document is the result of a collaborative effort of the LAAS-CNRS in Toulouse and MEAS-France / TE Connectivity during a period of three years.The goal here is to develop a methodology to design smart embedded sensors with the ability to estimate physical parameters based on multi-physical data fusion. This strategy tends to integrate sensors technologies, currently dedicated to lab measurements, in low powered embedded systems working in imperfects environments. After exploring model oriented methods, parameters estimations and Kalman filters, we detail various existing solutions upon which we can build a valid response to multi-physical data fusion problematics, for linear systems with the Kalman Filter, and for non-linear systems with the Extended Kalman Filter and the Unscented Kalman Filter.Then, we will synthesize a filter for hybrid systems, having a linear evolution model and a non-linear measurement model. For example, using the best of the two worlds in order to obtain the best complexity/precision ratio. Once we selected the estimation method, we detail computing power and algorithm complexity problematics in order to find available optimizations we can use to assess the usability of our system in a low power environment. Then we present the developed methodology application to the UQS sensor, sold by TE Connectivity, study case. This sensor uses near infra-red spectroscopy to determine the urea concentration in a urea/water solution, in order to control the nitrogen-oxyde depolluting process in gasoline engines. After a design principles presentation, we detail the model we created in order to represent the system, to simulate its behavior and to combine the measurement data to extract the desired concentration. During this step, we focus on the obstacles of our model calibration and the deviation compensation, due toworking conditions or to components aging process. Based on this development, we finally designed the hybrid models addressing the nominal working cases and the model re-calibration during the working duration of the product. After this, we presented obtained results, on simulated data, and on real-world measured data. Finally, we enhanced the methodology based on tabulated “black box” models which are easier to calibrate and cheaper to process. In conclusion, we reapplied our methodology to a different motion capture sensor, to compile all possible solutions and limits
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Fan, Qingfeng. „Stratégie de transfert de données dans les grilles de capteurs“. Versailles-St Quentin en Yvelines, 2014. http://www.theses.fr/2014VERS0012.
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Cette thèse se concentre principalement sur la stratégie de transmission de masses de données et l'optimisation des requêtes dans les infrastructures de type grille. Dans un premier temps, elle se focalise sur la transmission au niveau fichier, avec une stratégie de réplication en anneau ou en thread, puis celle au niveau de parties de fichier permettant d'améliorer l'efficacité de la grille de données. Ensuite, la thèse adresse le transfert de paquets de données dans des grilles de capteurs, en utilisant un arbre multicast, largement utilisés dans les réseaux de capteurs. Cette partie explique comment générer une architecture multicast dans le contexte de grilles. Elle propose un modèle d'optimisation qui combine les facteurs de localisation et de données, en un vecteur pondéré. La troisième partie de cette thèse propose une extension du modèle afin de prendre en compte un troisième facteur correspondant à l'énergie pour la grille de capteurs sans fil, ce qui amène à un problème de corrélation entre 3 vecteurs (localisation, données et énergie). La dernière partie de la thèse considère le contexte mobile: les requête d'utilisateurs mobiles sur des sources mobiles. Dans ce contexte, l'optimisation de la requête dépend non seulement de la taille du cache et de sa fraicheur, mais aussi de la mobilité. Nous avons proposé une extension des techniques d'optimisation par cache sémantique pour des requêtes distribuées mobilesBig data era is coming, and the amount of data increases dramatically in many application fields every day. This thesis mostly focuses on the big data transmission strategy for query optimization in Grid infrastructure. Firstly, we discuss over file degree: the ring and thread replication strategy, and under file degree: the file-parted replication strategy to improve the efficiency of Data Grid. We also tackle the data packets degree using multicast data transfer within a Sensor Grid, which is widely utilized in the in-network query operation. The system comprehensively considers the location factor and data factor, and combines them in a general weighted vector. In a third stage, we extended our model to account for the energy factor to deal with wireless sensor grids, which corresponds to a 3 vectors correlation problem. We show that our approach can be extended further to any finite-dimensional factors. The last part deals with the mobile context, i. E. When users and the queried resources are mobile. We proposed an extension of the semantic cache based optimization for such mobile distributed queries. In this context, the query optimization depends, not only on the cache size and its freshness, but also on the mobility of the user
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Belfkih, Abderrahmen. „Contraintes temporelles dans les bases de données de capteurs sans fil“. Thesis, Le Havre, 2016. http://www.theses.fr/2016LEHA0014/document.
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Dans ce travail, nous nous focalisons sur l’ajout de contraintes temporelles dans les Bases de Données de Capteurs Sans Fil (BDCSF). La cohérence temporelle d’une BDCSF doit être assurée en respectant les contraintes temporelles des transactions et la validité temporelle des données, pour que les données prélevées par les capteurs reflètent fidèlement l’état réel de l’environnement. Cependant, les retards de transmission et/ou de réception pendant la collecte des données peuvent conduire au non-respect de la validité temporelle des données. Une solution de type bases de données s'avère la plus adéquate. Il faudrait pour cela faire coïncider les aspects BD traditionnelles avec les capteurs et leur environnement. À cette fin, les capteurs déployés au sein d'un réseau sans fils sont considérés comme une table d'une base de données distribuée, à laquelle sont appliquées des transactions (interrogations, mises à jour, etc.). Les transactions sur une BD de capteurs nécessitent des modifications pour prendre en compte l'aspect continu des données et l'aspect temps réel. Les travaux réalisés dans cette thèse portent principalement sur trois contributions : (i) une étude comparative des propriétés temporelles entre une collecte périodique des données avec une base de données classique et une approche de traitement des requêtes avec une BDCSF, (ii) la proposition d’un modèle de traitement des requêtes temps réel, (iii) la mise en œuvre d’une BDCSF temps réel, basée sur les techniques décrites dans la deuxième contributionIn this thesis, we are interested in adding real-time constraints in the Wireless Sensor Networks Database (WSNDB). Temporal consistency in WSNDB must be ensured by respecting the transaction deadlines and data temporal validity, so that sensor data reflect the current state of the environment. However, delays of transmission and/or reception in a data collection process can lead to not respect the data temporal validity. A database solution is most appropriate, which should coincide with the traditional database aspects with sensors and their environment. For this purpose, the sensor in WSN is considered as a table in a distributed database, which applied transactions (queries, updates, etc.). Transactions in a WSNDB require modifications to take into account of the continuous datastream and real-time aspects. Our contribution in this thesis focus on three parts: (i) a comparative study of temporal properties between a periodic data collection based on a remote database and query processing approach with WSNDB, (ii) the proposition of a real-time query processing model, (iii) the implementation of a real time WSNDB, based on the techniques described in the second contribution
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Ricquebourg, Vincent. „Fusion de données crédibilistes dans le cadre de l'intelligence ambiante“. Valenciennes, 2008. http://ged.univ-valenciennes.fr/nuxeo/site/esupversions/79b899ff-3a94-4816-9d5e-50754ef406c4.
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Le récent concept d’habitat communicant se propose de fournir une offre de services dits contextualisés à l’habitant. Ce nouveau type de « maison intelligente » se base sur l’interprétation de données sensorielles afin de déduire des actions appropriées à réaliser. La première problématique que nous traitons concerne la forte hétérogénéité issue du domaine des capteurs : ceux-ci possèdent leurs propres particularités matérielles, logicielles, et les normes de communications sont faiblement standardisées. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la modélisation du contexte, en élaborant une architecture logicielle orientée services combinant des capteurs complémentaires et/ou redondants. Pour pallier la nature incertaine des ces ensembles d’informations et pour les combiner, nous employons le Modèle des Croyances Transférables (MCT). La fiabilité des données capteurs est également prise en compte au sein du processus de fusion : il nous permet de pondérer l’influence d’un capteur défaillant, qui pourrait empêcher la construction de données contextuelles. Cette fiabilité est estimée à partir de la fusion des données deux à deux des capteurs composant le réseau de perception. Une analyse temporelle des conflits issus des différentes fusions nous aide à détecter et à identifier le capteur en cause. Nous proposons également une seconde approche, consistant à détecter des dérives temporelles de comportement. A partir d’un modèle de comportement connu au préalable, nous réalisons la fusion entre un état symbolique prédit et l’état observé par le capteur étudié. L’analyse temporelle du conflit issu de cette fusion permet de détecter des dérives comportementales. Nous proposons enfin un cas d’application mettant en cascade les approches présentées dans le cadre de la surveillance de l’activité humaine, en traitant le cas concret de la détection de la chute d’une personneThe Smart Home concept aims at providing contextualized services to its inhabitants. Based on a heterogeneous sensors domestic network, this new kind of Smart Home deduces the most adapted action to realize with sensory data interpretation. The first problem concerns the strong heterogeneity in the sensor domain: sensors have their own hardware and software features, and their communication standards are poorly standardised. In this thesis, our interest is the context modelling and we propose a service oriented software architecture combining complementary and/or redundant sensors. We use the Transferable Belief Model (TBM) to merge sensor data and to take into account the uncertain nature of information. This model is a variant of the Dempster-Shafer theory. The sensors reliability is taken into account during the merging process to weight a failing sensor. A sensor failure can prevent context data building. The sensor reliability is estimated with a pairwise sensor fusion. The temporal conflict analysis allows detection and identification of a failing sensor. We present a second method aiming at detecting temporal behaviour drift. A TBM fusion between a predicted symbolic state and the observed symbolic state provided by the sensor is achieved. The predicted symbolic state estimation is based on a known model of behaviour. The temporal conflict analysis allows detecting behaviour drifts. Finally, we present a case study where the previous approaches are implemented in cascade in order to detect a falling person
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Aby, Affoua Thérèse. „Réseaux de capteurs sans fil étendus dédiés aux collectes de données environnementales“. Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2016. http://www.theses.fr/2016CLF22671/document.
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Les réseaux de capteurs sans fil sont utilisés dans de nombreuses applications de surveillance de l’environnement (par exemple, pour surveiller les volcans ou pour détecter les incendies de forêts). Dans de telles applications, les nœuds capteurs disposent d’une quantité limitée d’énergie, mais doivent fonctionner pendant des années sans avoir leurs batteries changées. La principale méthode utilisée pour permettre aux nœuds d’économiser leur énergie est de séquencer les périodes d’activité et d’inactivité. Cependant, la conception de protocoles MAC et de routage pour les applications avec des taux d’activité faibles est un défi. Dans cette thèse nous proposons des protocoles MAC avec de très faibles taux d’activité (moins de 1% d’activité) et des protocoles de routages adaptés pour des réseaux de capteurs sans fil dédiés aux applications de surveillance environnementale. Nos protocoles sont analysés et comparés aux protocoles existants par simulation et par expérimentation sur des nœuds TelosB. Malgré un taux d’activité très faible pour tous les nœuds, nos protocoles sont capables d’obtenir de bonnes performances, contrairement aux autres protocoles de la littérature, qui ne sont pas adaptés à opérer avec de faibles taux d’activitéWireless sensor networks are used in many environmental monitoring applications (e.g., to monitor forest fires or volcanoes). In such applications, sensor nodes have a limited quantity of energy, but must operate for years without having their batteries changed. The main mechanism used to allow nodes to save energy is to sequence periods of activity and inactivity. However, the design of MAC and routing protocols for applications with low duty-cycle is still a challenge. In this thesis, we proposed unsynchronized MAC and routing protocols for wireless sensor networks devoted to environmental monitoring applications. The main specificity of our protocols is that they are adapted to very low duty-cycle (less than 1 % for all nodes). Our protocols are analyzed and compared to existing protocols by simulation and experimentation on TelosB nodes. Despite this low duty-cycle for all nodes, our protocols are able to achieve good performance, unlike other protocols in the literature, which are not adapted to these extreme conditions
Bücher zum Thema "Données de capteurs"
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R, Ganguly Auroop, Hrsg. Knowledge discovery from sensor data. Boca Raton: Taylor & Francis, 2009.
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Séminaire ORSTOM (1991 Université de Savoie). Du capteur aux banques de données: Techniques d'instrumentation en géophysique : Séminaire ORSTOM, Université de Savoie, Aussois, du 10 au 12 juin 1991. Paris: Editions de l'ORSTOM, 1993.
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3
Mobile Crowdsensing. Taylor & Francis Group, 2016.
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Borcea, Cristian, Manoop Talasila und Reza Curtmola. Mobile Crowdsensing. Taylor & Francis Group, 2020.
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5
Borcea, Cristian, Manoop Talasila und Reza Curtmola. Mobile Crowdsensing. Taylor & Francis Group, 2016.
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Borcea, Cristian, Manoop Talasila und Reza Curtmola. Mobile Crowdsensing. Taylor & Francis Group, 2016.
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7
Borcea, Cristian, Manoop Talasila und Reza Curtmola. Mobile Crowdsensing. Taylor & Francis Group, 2016.
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Borcea, Cristian, Manoop Talasila und Reza Curtmola. Mobile Crowdsensing. Taylor & Francis Group, 2016.
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Omitaomu, Olufemi A., Joao Gama, Ranga Raju Vatsavai, Auroop R. Ganguly und Mohamed Gaber. Knowledge Discovery from Sensor Data. Taylor & Francis Group, 2008.
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10
Omitaomu, Olufemi A., Joao Gama, Ranga Raju Vatsavai, Auroop R. Ganguly und Mohamed Gaber. Knowledge Discovery from Sensor Data. Taylor & Francis Group, 2008.
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GARZELLI, Andrea, und Claudia ZOPPETTI. „Analyse multitemporelle d’images Sentinel-1/2 pour le suivi de l’utilisation des sols“. In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1, 221–45. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch8.
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Les données SAR en bande C de Sentinel-1 et les images multispectrales de Sentinel-2 à courte période de revisite offrent un grand potentiel pour améliorer le suivi en continu d'activités à la surface de la Terre. Le suivi de changements à grande échelle exige une longue période d'observation - plusieurs mois à un an pour caractériser les transformations urbaines - et de fréquentes revisites pour assurer une résolution temporelle adéquate. Le volume de données qui en résulte est donc impressionnant et des données prétraitées, c.à.d. des images étalonnées, corrigées géométriquement, géocodées, sont nécessaires pour rendre le problème abordable en un temps raisonnable. Comparés aux instruments optiques, les capteurs SAR peuvent observer la surface de la Terre dans toutes les conditions météorologiques et peuvent fournir des informations utiles sur les zones urbaines, compte tenu de leur sensibilité aux caractéristiques géométriques des structures urbaines. Les attributs SAR forment le jeu de données pour la première étape de la chaîne de traitement proposée pour la détection multitemporelle de bâtiments. Les caractéristiques complémentaires des images multispectrales Sentinel-2 sur la même zone peuvent alors être exploitées pour estimer l'étendue de la transformation urbaine détectée précédemment par les capteurs SAR.
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HAMDI, Omessaad, Mohamed AYMEN CHALOUF und Amal SAMMOUD. „Utilisation de la biométrie pour sécuriser les communications intra-BAN“. In Gestion de la sécurité en e-santé, 137–59. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9179.ch6.
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La sécurité des réseaux BAN (Body Area Networks) est essentielle pour garantir la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données et des communications. Ce chapitre se concentre sur l'utilisation de la biométrie, en particulier l'électrocardiogramme (ECG), comme moyen de renforcer la sécurité des communications entre les capteurs médicaux du WBAN.
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AYMEN CHALOUF, Mohamed, Hana MEJRI und Omessaad HAMDI. „Intelligence artificielle pour la sécurité en e-santé“. In Gestion de la sécurité en e-santé, 213–35. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9179.ch9.
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La e-santé, une des applications IoT, permet l’amélioration de la vie quotidienne des patients. Elle a été propulsée grâce aux différentes capacités de collecte, analyse, transmission et stockage de données médicales. Dans ce chapitre, nous nous intéressons à l’utilisation des techniques d’intelligence artificielle pour sécuriser une des principales composantes des systèmes e-santé, à savoir le réseau de capteurs médicaux sans fil.
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BAJJOUK, Touria, Audrey MINGHELLI, Malik CHAMI und Tristan PETIT. „Inversion de modèle de transfert radiatif et application à l’observation en zone côtière“. In Inversion et assimilation de données de télédétection, 271–302. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9142.ch8.
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Grâce au développement de nouveaux capteurs, la télédétection optique est devenue une alternative permettant d’observer la zone côtière à large échelle. Parmi les techniques développées pour déterminer ses propriétés bio-géophysiques figure le modèle de transfert radiatif (MTR). Ce chapitre livre des clés pour répondre à certaines questions relatives aux méthodes utilisées pour son inversion ainsi que des exemples d’applications côtières.
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GALLAIS, Antoine, und Youcef IMINE. „Cybersécurité des systèmes industriels cyber-physiques“. In Digitalisation et contrôle des systèmes industriels cyber-physiques, 115–35. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9085.ch6.
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La transition numérique dans l’industrie se traduit par de nouveaux services s’appuyant sur les données issues de divers objets (capteurs, actuateurs, robots) au sein des ICPS. L’évolution rapide du nombre d’objets et des tâches qui y sont effectuées a augmenté la surface d’attaque des réseaux industriels. Le risque d’incident cyber augmente alors considérablement. La cybersécurité des systèmes cyber-physiques industriels est aujourd’hui au cœur des préoccupations, amplifiées par les récentes attaques sophistiquées, les exploits et les failles dans la conception de logiciels et de matériels.