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IoTの進展に伴い，様々な監視カメラが展開され，膨大なデータが常時，連続入力されている．このようなデータの解析を行うには，まず，対象部分を自動認識し，その上で解析を行うのが効率的である．本研究は，フォグノードで連続的に一次処理を行うフォグコンピューティングの特徴を活用し，深層学習やコンピュータグラフィックス（CG）を活用して効率的な自動認識の仕組みを提案，評価した点に学術的意義がある．また，自動運転の車載カメラや，災害防止用の河川カメラなど，動画からの情報抽出の需要は高まっており，この点で社会的意義がある．
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