@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00231485,
 author = {????川, 俊平 and 甲斐, 稜大 and 福木, 姫菜子 and 村上, 雄樹 and 村田, 健史 and 河野, 英昭 and Shumpei, Yoshikawa and Ryota, Kai and Hinako, Fukuki and Yuki, Murakami and Ken, T. Murata and Hideaki, Kawano},
 issue = {9},
 month = {Dec},
 note = {著者らは高台に設置された映像 IoT による河川や交通量の監視により，災害を早期に発見する試験的取り組みを行なっている．しかし，霧や雲などのヘイズによって災害の発見が遅れる問題が考えられる．画像からヘイズを除去して鮮明な画像に変換するヘイズ除去の研究で用いられているヘイズのデータセットは，人工的に作成したものが多く，自然に発生したヘイズデータでの学習，適用は少ない．自然ヘイズ画像は，同一画像でのヘイズ有無の対を作ることが難しい．本報告では，自然のヘイズ画像のデータセットを作成し，既存のヘイズ除去技術の比較，検討を行った．, The authors conduct an experimental initiative utilizing elevated video IoT for monitoring rivers and traffic to detect disasters promptly. However, the challenge of delayed disaster detection due to haziness and clouds is acknowledged. Existing datasets for haze removal research predominantly consist of artificially generated haziness, with limited application and learning from naturally occurring haze data. Creating pairs of naturally hazed and haze-free images within the same context proves difficult. This study addresses this gap by developing a dataset of naturally occurring haze images and performs a comparative analysis of established haze removal techniques.},
 title = {映像IoT地域見守りシステムのためのヘイズ除去処理手法の検討},
 year = {2023}
}