@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00210036,
 author = {陳, 明康 and 孫, 静涛 and 佐賀, 一繁 and 丹生, 智也 and 合田, 憲人},
 issue = {13},
 month = {Mar},
 note = {スマートシティの実現において,屋外カメラから収集されるデータの精度の高い分析が多くのアプリケーションで必要とされるが,悪天候の影響を受け,ビデオストリームデータの視認性の低下により,AI 解析における物体検知や物体認識をはじめとするデータ分析の精度が下がるという課題がある.本稿では,天候変化のある環境下でも,ビデオストリーミングデータから天候によるノイズを除去することにより,精度の高い物体認識や物体追跡を可能とするシステムを提案するとともに,そのプロトタイプ実装について報告する.本プロトタイプでは,センサカメラを搭載した IoT デバイスを用いて,著者らが開発している IoT アプリケーション開発を支援するためのメッセージングライブラリ SINETStream を利用し,IoT デバイスと,Edge サーバおよびクラウド上のサーバとの間でのデータ通信を実現した.また,各種の天気条件によるノイズの含まれる入力データに対して,天気分類モデルおよびノイズ除去アルゴリズムをオンラインに適用することにより,雨や雪,霧などの悪天候に関わるノイズを除去し,鮮明なデータに復元できるフレームワークを設計・実装した.さらに,現実の動画を用いた画質評価ベンチマークの実験により,提案システムの有用性を確認した.},
 title = {天候要素を考慮したビデオストリーミングのノイズ除去フレームワークの設計と実装},
 year = {2021}
}