Algorithms for Image Analysis in Traffic Surveillance Systems

Import 23/07/2015The presence of various surveillance systems in many areas of the modern society is indisputable and the most perceptible are the video surveillance systems. This thesis mainly describes novel algorithm for vision-based estimation of the parking lot occupancy and the closely related topics of pre-processing of images captured under harsh conditions. The developed algorithms have their practical application in the parking guidance systems which are still more popular. One part of this work also tries to contribute to the specific area of computer graphics denoted as direct volume rendering (DVR).Přítomnost nejrůznějších dohledových systémů v mnoha oblastech soudobé společnosti je nesporná a systémy pro monitorování dopravy jsou těmi nejviditelnějšími. Hlavní část této práce se věnuje popisu nového algoritmu pro detekci obsazenosti parkovacích míst pomocí analýzy obrazu získaného z kamerového systému. Práce se také zabývá tématy úzce souvisejícími s předzpracováním obrazu získaného za ztížených podmínek. Vyvinuté algoritmy mají své praktické uplatnění zejména v oblasti pomocných parkovacích systémů, které se stávají čím dál tím více populárními. Jedna část této práce se snaží přispět do oblasti počítačové grafiky označované jako přímá vizualizace objemových dat.Prezenční460 - Katedra informatikyvyhově

A novel Big Data analytics and intelligent technique to predict driver's intent

Modern age offers a great potential for automatically predicting the driver's intent through the increasing miniaturization of computing technologies, rapid advancements in communication technologies and continuous connectivity of heterogeneous smart objects. Inside the cabin and engine of modern cars, dedicated computer systems need to possess the ability to exploit the wealth of information generated by heterogeneous data sources with different contextual and conceptual representations. Processing and utilizing this diverse and voluminous data, involves many challenges concerning the design of the computational technique used to perform this task. In this paper, we investigate the various data sources available in the car and the surrounding environment, which can be utilized as inputs in order to predict driver's intent and behavior. As part of investigating these potential data sources, we conducted experiments on e-calendars for a large number of employees, and have reviewed a number of available geo referencing systems. Through the results of a statistical analysis and by computing location recognition accuracy results, we explored in detail the potential utilization of calendar location data to detect the driver's intentions. In order to exploit the numerous diverse data inputs available in modern vehicles, we investigate the suitability of different Computational Intelligence (CI) techniques, and propose a novel fuzzy computational modelling methodology. Finally, we outline the impact of applying advanced CI and Big Data analytics techniques in modern vehicles on the driver and society in general, and discuss ethical and legal issues arising from the deployment of intelligent self-learning cars

3d-gis Based Procedural Modeling In Contemporary Urban Planning And Design Practice

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2016Tüm dünyada şehirler çok hızlı bir şekilde büyümeye devam ediyor. Kentsel planlama ve kentsel tasarım disiplinleri de bu değişime ayak uydurabilmek amacıyla yeni kuramsal kavramlar geliştirmekte ve kendilerini bu değişime adapte etme gayreti göstermektedir. Kentlerin durdurulamayan nüfus artışı beraberinde ciddi çevresel, sosyal, ekonomik ve mekansal sorunlar ortaya çıkarmaktadır. Bu sorunların çözümü için gerekli muayene ve analiz süreçleri büyük miktarlarda veri gerektirmektedir. Bu büyük verinin ve büyük sorunların yönetiminde alışılmış bakış açıları yetersiz kalmaktadır. Dünyada ve Türkiye'de yaygın planlama pratikleriyle üretilen plan çizimleri ve raporlarının kentsel tasarıma konu olan mekanın yaşanabilirliğinin ve mekansal kalitesinin sağlanmasında yetersiz kalabildiği iddiası bir çok araştırmada paylaşılmaktadır. Böylece, kentsel alanın yönetim ve planlamasında alışılmış olanların dışında, yeni parametreler eklenmektedir. Türkiye’deki planlama mevzuatının çokça değişen ve istikrarsız yapısı, mekansal planlamada kullanılan araç ve kuralların sıklıkla değişime uğramasına neden olmaktadır. Yasa, yönetmelik ve plan notlarının getirmiş olduğu düzenleyici araçlardaki değişimlerin, kentlerde yaratacakları mekansal sonuçları incelemek gün geçtikçe daha çok zorlaşmaktadır. Söz konusu araçların değişimiyle planlamanın kentsel çevreyi regüle ediş biçimi de değişmektedir. Bunun yanında, genel anlamda Türkiye’de sonuç ürün olarak üretilen planların, detaylı sosyo-ekonomik ve çevresel analizlere dayalı, mekansal vizyon ve tasarım stratejilerini temel alan bir yapıda olup olmadıkları tartışmaya açıktır. Bu günün pratiklerinde, plancıların ve kentsel tasarımcıların, kente dair mekansal kararlarında tasarımsal kaliteden ziyade mekanik inşaat alanı hesaplarına daha fazla önem atfediği söylenebilir. Teknik olarak, alışılmış plan üretim araçlarının kent plancısını yaratıcı düşünce üretimi noktasında engelledikleri ve bu araçların, bilgi, iletişim ve temsiliyetle ilgili sorunlara sebep oldukları araştırmalarla gösterilmiştir. Diğer yandan, teknolojinin gelişmesiyle kullanımı artan bilgi sistemlerine dayalı yeni teknikler, mekansal planlama pratikleri için dikkate değer araçlar yaratmaktadır. Planlama ve kentsel tasarım pratiklerinde, müdahale edilmekte olan kentsel çevreyi görselleştirmek, tasarımla ilgili fikir alışverişi yapmak ve farklı tasarım senaryolarını deneylemek amacıyla yeni tasarım metodlarının araştırılması bir zorunluk haline gelmektedir. Bu metodlar genellikle kentsel çevreyi tüm boyutlarıyla ele almayı ve her tür bilgiyi yöneterek sentezlemeyi sağlayan kapsamlı araçları içermektedir. Bu çalışmanın merkezinde, kentsel planlama süreçlerinin üç boyutlu modelleri içermesi gerektiği hipotezi bulunmaktadır. Dünyada özellikle üç boyutlu görselleştirme araçları, mekansal planlamada kaliteli tasarımlar üretebilmek amacıyla kullanılmaktadır. Yaygın pratikte üç boyutlu kent modelleri, iki boyutlu çizimlerin genellikle görselleştirme amacıyla belli programlara aktarılmak suretiyle oluşturulmakta ve kent modelleri genellikle halihazır durumu betimlemek amacıyla üretilmektedir. Bunun yanında belirli bir alandaki, tasarımı bitirilmiş bir projenin tanıtımı gibi amaçlarla görselleştirilmesi de yaygın kullanımlardan biridir. “Fakat üç boyutlu modelleme alanındaki yeni teknikler tasarım aşamasını da destekleyecek çalışma yöntemleri sunmaktadır. Bu araçlar kullanılarak mekansal planlama süreçlerinde tasarım boyutuna da kayda değer katkılar yapılabilir. Bu araçlar içinden yordamsal modelleme olarak Türkçe’ye çevrilebilecek olan “procedural modeling”, bahsedilen araçlardan biri olarak öne çıkmaktadır. Yordamsal modelleme araçları vasıtasıyla, küçük veri girdilerini yordamsal kodlar ile tanımlanan işlemler yardımıyla oldukça büyük sonuç ürünlerine dönüştürebilmek mümkündür. Bu modelleme yönteminde, ilk adımda modelleme programının dijital girdileri hangi şartlarla, hangi sıra ve ne şekilde işleyeceğinin tariflendiği “kural kodları” üretilerek, bir parselden anlamlı bir yapılaşma modeli oluşturacak temel komut zinciri tanımlanmaktadır. Bu kodlar, modelleme yapılırken değiştirilebilecek olan parametreleri içermektedir. Söz edilen parametreler parsel bazında CBS tabanlı bilgilere bağlı olarak veya kullanıcı tarafından değiştirilerek, arzu edilen model oluşturulabilmektedir. Bu çalışma özelinde örnek vermek gerekirse, planlama mevzuatında tanımlanan yazılı yapılaşma koşullarının yordamsal parametreler olarak tanımlanması amacıyla yazılacak bir kodun, kentsel tasarım kararları olarak üçüncü boyutta karşılığını hızlı ve dinamik bir arayüzde görselleştirebilmenin mümkün olacağı savıyla yola çıkılmıştır. Tezde, öncelikle 3 boyutlu kent modellerinin, bir meri planın tanımladığı kentsel çevreyi tasavvur edip edemeyeceği sorgulanarak, bir örnek alan çalışması yapılmıştır. Bir diğer önemli soru da Türkiye’de hızla değişen planlama mevzuatının, yeni teknolojilerden biri olan 3 boyutlu CBS tabanlı yordamsal modelleme teknikleriyle entegre olup olamayacağıdır. Bu sorular ışığında, Türkiye’de mevcut kentsel planlama ve tasarım pratiğinde tanımlanmış olan kodlar ve araçlar, yordamsal modelleme parametrelerine dönüştürülerek üç boyutlu modelleri oluşturacak işlem adımları ve kuralları oluşturulmuştur. Bu işlemlerde çekme mesafeleri, taban alanı, kat sayısı, yapı yüksekliği, yapı yaklaşma mesafeleri ve emsal gibi bir çok parametreyi içermektedir. Planlama sisteminde tanımlı kodların yapılaşmayı tam anlamıyla tanımlayamadığı düşünülen noktalarda yeni parametreler eklenerek, yapılaşma kodları oluşturulmuştur. Her yapı parseli özelinde, bu parametrelerdeki her değişim, program tarafından sonuç üründe güncellenerek, kullanıcıya bu değişimin görsel sonucunu gözlemleme imkanı verebilmektedir. Koda göre; parsel içinde, yapı oturum alanı dışındaki alanlar, seçime göre yeşil alan, sert zemin veya otopark alanı gibi düzenlenebilirken, bir parselde bir veya birden fazla yapı yapılabilmektedir. Yapıların oturum düzeni, modelleme esnasında önceden tanımlanmış oturum tipolojileri seçilerek değiştirilebilmektedir. Cephe ve çatı detayları, pencere ve duvar genişlikleri gibi temel özellikler başta olmak üzere, bir çok parametreyle düzenlenebilmektedir. Yapı parselleri dışında bu sisteme yol orta çizgileri ve topoğrafya verisi eklenmiştir. Yol ve parseller, topoğrafya üzerine oturtularak alanın gerçek dokusu görselleştirilmiştir. Yollar; yol genişliği, şerit sayısı, yaya ve bisiklet yolları, kent mobilyaları gibi bir çok parametrelerle kontrol edilebilmektedir. Oluşturulan bu kodlar, genel planlama araçlarını içerdiğinden, bir alana veya bir tasarım tarzına özgü değil, her alanda kullanılabilecek ve farklı tasarımlara izin verebilecek bir sistem sunmaktadır. Bu ön çalışmanın ardından oluşturulan kodlar, İstanbul’un Beylikdüzü ilçesinde seçilen bir çalışma alanında, yürürlükteki uygulama planına tanımlanmıştır. Planda tariflenmiş olan yapı adaları, fonksiyonlar, arazi kullanımı ve yapılaşma kararları, bu dinamik modelleme sisteminde, alanın tamamı için tanımlanan farklı tasarım kriterleriyle yorumlanarak, iki farklı kent modeli oluşturmak amacıyla kullanılmıştır. Bu alternatif tasarımlardaki amaç; plan yönetmelikte belirlenmiş olan yapılaşma kararlarına uygun olması, uyumlu bir tasarım içeriğine sahip olması ve monoton bir model yerine gerçekçi bir kent modeli oluşturabilmektir. Aynı çalışma alanında, aynı plan kararları kullanılarak üretilen iki alternatif tasarım uygulandıktan sonra, modellerin sayısal değerlendirmesi yapılmıştır. İki tasarımda da kullanılan mevcut parsel dokusu ve plan durumları, coğrafi bilgi sistemi kaynaklı olduğundan dolayı, içinde birtakım analitik bilgiler içermektedir. Bununla birlikte, modelleme esnasında yapılan tüm işlemler sonucunda her bir parselin içerdiği yapılaşmaya ait nicel veriler gözlenebilmektedir. Bu değerlendirme; nüfus, yoğunluk, bağımsız birim sayıları gibi demografik verileri; farklı arazi kullanımlarının toplam inşaat alanları, tahmini enerji tüketimleri ile maliyet ve değer hesaplamalarını içermektedir. Bu sonuç raporlamaları verilen her yapılaşma kararının ne gibi sonuçlar oluşturacağı gözlemlenebilmektedir. Sonuç olarak, oluşturulan üç boyutlu coğrafi bilgi sistemleri tabanlı yordamsal modelleme sisteminin, kentleşme ve planlama politikalarında hızlı çözüm üreten bir yapı ihtiyacına ne denli yanıt verebildiği ortaya konmaktadır. Bu çalışmada üretilen modelleme sistemiyle bir plan, plan notları, yasa ve yönetmelikler baz alınarak oluşturulan kentsel tasarım alternatifleri göstermektedir ki; mevzuatın içerdiği yazılı ifadeler yapılaşma şartlarında esneklik sağlamak yerine belirsizlik yaratmaktadır. Bu durumu oluşturan koşulların tanımlanması ve daha analitik koşullara bağlı bir yapıya kavuşmasında bu çalışmaya benzer yordamsal modelleme uygulamaları yardımcı olabilir. Diğer yandan, imar planlarının ve planlama mevzuatında yer alan yasal tanımlamaların tasarım üzerinde fazlasıyla kısıtlayıcı bir rolü olduğu savı da eleştirilerek, yordamsal modellemenin bu arayüzde oynayabileceği roller araştırılmıştır. Aynı plan kurallarına dayanılarak parsel bazında birbirinden çok farklı yerleşim ve biçim alternatiflerinin üretilebilecek olduğu, çalışmada deneyimlenmiştir. İmar kuralları genel anlamıyla çok fazla parametre ve kriter içeriyor gibi gözükse dahi, aslında bu sınırlar içerisinde, tasarımcıya geniş bir alan bırakmaktadır. Bunun yanında, bu sistemin sürdürülebilir planlama pratikleri çerçevesinde nasıl kullanılabileceğine dair görüş ve öneriler aktarılmaktadır. Kentlerin hızla geliştiği günümüzde, kente dair kararların gelecekteki etkilerini görmek ve daha duyarlı imar kararları üretmek kritik öneme sahiptir. Yordamsal modellemenin raporlama özelliği sayesinde mekansal senaryoların çevresel, ekonomik ve sosyal etkileri daha etkin bir şekilde analiz edilerek duyarlı bir planlama pratiği tanımlanabilir. Şehir plancıları çizdikleri planın tüm boyutlarıyla nasıl bir kentsel çevre yaratacağını tahayyül edebildikleri varsayımıyla hareket etmektedir. Bu varsayımın bir yanılgı olduğu, kentlerimiz için yapılan planlardan herhangi birkaçı incelendiğinde bile kendini göstermektedir. Plancı ve tasarımcılar mekansal kararlarının yaratacağı çevreyi zihinlerinde tahayyül etmeye çalışmak yerine, yeni teknoloji ve yöntemler kullanmalıdırlar.The cities keep developing rapidly all over the world. Urban planning and urban design disciplines are striving to enhance new theoretical concepts in order to keep up with these changes. Various researches commonly claim that the outcomes that are generated with the traditional planning techniques in the world and Turkey fall short in providing the livability of urban space and the design quality. The dynamical structure of the planning regulations in Turkey causes frequent changes in the tools and rules applied in spatial planning. The changes in the regulatory tools caused by the law, regulations and plan notes make it harder to investigate them in the spatial changes that will take place in the cities. On the other hand, the new information-based techniques are increasingly used as a result of the developments in technology create remarkable tools for spatial planning practices. Especially three dimensional visualization tools are used in order to produce high-class designs in spatial planning all over the world. Mostly, the three dimensional urban models are produced by transferring two dimensional drawings into particular software for some reason and they are generally produced to describe the current situation. However, novel techniques in 3D modeling field are offering workflows for aiding the design phase. By using such tools, valuable contributions can be achieved in design aspect of planning processes. Procedural modeling steps forward among these tools. With procedural modeling tools, quite remarkable outcome can be produced by means of the operations that identify the small data entries with procedural codes. In this modeling methodology, it is possible to dynamically visualize three dimensional representations of design decisions by defining regulative codes into procedural codes. In this thesis, the codes and tools identified in the current urban planning and designing practices in Turkey are converted into procedural modelling parameters and thus the operation rules that will form the three dimensional models have been set. Then, the current implementation plan of the selected field is transformed into a three dimensional interactive model. The city blocks, functions, land use decisions and housing rights, which are described in the plan, are interpreted with different designing alternatives within this parametrical system. After these alternative designs are modeled in compliance with the criteria specified in the plan and regulations, the quantitative evaluation of these models are conducted. This evaluation includes reports of estimations such as demographic data, calculations of areas, costs and value calculations and consumption demands. As a consequence, the response capacity of produced three-dimensional GIS based procedural modeling system on urbanization and planning policies is investigated. Additionally, opinions on the utilization of this system within the framework of sustainable planning practices are expressed. Meanwhile, by criticizing the arguement that legal codes exceedingly restrict the design process, it is showed that various design alternatives can be created within this interface by utilizing procedural modeling.Yüksek LisansM.Sc

Software Protection and Secure Authentication for Autonomous Vehicular Cloud Computing

Artificial Intelligence (AI) is changing every technology we deal with. Autonomy has been a sought-after goal in vehicles, and now more than ever we are very close to that goal. Vehicles before were dumb mechanical devices, now they are becoming smart, computerized, and connected coined as Autonomous Vehicles (AVs). Moreover, researchers found a way to make more use of these enormous capabilities and introduced Autonomous Vehicles Cloud Computing (AVCC). In these platforms, vehicles can lend their unused resources and sensory data to join AVCC. In this dissertation, we investigate security and privacy issues in AVCC. As background, we built our vision of a layer-based approach to thoroughly study state-of-the-art literature in the realm of AVs. Particularly, we examined some cyber-attacks and compared their promising mitigation strategies from our perspective. Then, we focused on two security issues involving AVCC: software protection and authentication. For the first problem, our concern is protecting client’s programs executed on remote AVCC resources. Such a usage scenario is susceptible to information leakage and reverse-engineering. Hence, we proposed compiler-based obfuscation techniques. What distinguishes our techniques, is that they are generic and software-based and utilize the intermediate representation, hence, they are platform agnostic, hardware independent and support different high level programming languages. Our results demonstrate that the control-flow of obfuscated code versions are more complicated making it unintelligible for timing side-channels. For the second problem, we focus on protecting AVCC from unauthorized access or intrusions, which may cause misuse or service disruptions. Therefore, we propose a strong privacy-aware authentication technique for users accessing AVCC services or vehicle sharing their resources with the AVCC. Our technique modifies robust function encryption, which protects stakeholder’s confidentiality and withstands linkability and “known-ciphertexts” attacks. Thus, we utilize an authentication server to search and match encrypted data by performing dot product operations. Additionally, we developed another lightweight technique, based on KNN algorithm, to authenticate vehicles at computationally limited charging stations using its owner’s encrypted iris data. Our security and privacy analysis proved that our schemes achieved privacy-preservation goals. Our experimental results showed that our schemes have reasonable computation and communications overheads and efficiently scalable

Context Exploitation in Data Fusion

Complex and dynamic environments constitute a challenge for existing tracking algorithms. For this reason, modern solutions are trying to utilize any available information which could help to constrain, improve or explain the measurements. So called Context Information (CI) is understood as information that surrounds an element of interest, whose knowledge may help understanding the (estimated) situation and also in reacting to that situation. However, context discovery and exploitation are still largely unexplored research topics. Until now, the context has been extensively exploited as a parameter in system and measurement models which led to the development of numerous approaches for the linear or non-linear constrained estimation and target tracking. More specifically, the spatial or static context is the most common source of the ambient information, i.e. features, utilized for recursive enhancement of the state variables either in the prediction or the measurement update of the filters. In the case of multiple model estimators, context can not only be related to the state but also to a certain mode of the filter. Common practice for multiple model scenarios is to represent states and context as a joint distribution of Gaussian mixtures. These approaches are commonly referred as the join tracking and classification. Alternatively, the usefulness of context was also demonstrated in aiding the measurement data association. Process of formulating a hypothesis, which assigns a particular measurement to the track, is traditionally governed by the empirical knowledge of the noise characteristics of sensors and operating environment, i.e. probability of detection, false alarm, clutter noise, which can be further enhanced by conditioning on context. We believe that interactions between the environment and the object could be classified into actions, activities and intents, and formed into structured graphs with contextual links translated into arcs. By learning the environment model we will be able to make prediction on the target\u2019s future actions based on its past observation. Probability of target future action could be utilized in the fusion process to adjust tracker confidence on measurements. By incorporating contextual knowledge of the environment, in the form of a likelihood function, in the filter measurement update step, we have been able to reduce uncertainties of the tracking solution and improve the consistency of the track. The promising results demonstrate that the fusion of CI brings a significant performance improvement in comparison to the regular tracking approaches

Understanding Deregulated Retail Electricity Markets in the Future: A Perspective from Machine Learning and Optimization

On top of Smart Grid technologies and new market mechanism design, the further deregulation of retail electricity market at distribution level will play a important role in promoting energy system transformation in a socioeconomic way. In today’s retail electricity market, customers have very limited ”energy choice,” or freedom to choose different types of energy services. Although the installation of distributed energy resources (DERs) has become prevalent in many regions, most customers and prosumers who have local energy generation and possible surplus can still only choose to trade with utility companies.They either purchase energy from or sell energy surplus back to the utilities directly while suffering from some price gap. The key to providing more energy trading freedom and open innovation in the retail electricity market is to develop new consumer-centric business models and possibly a localized energy trading platform. This dissertation is exactly pursuing these ideas and proposing a holistic localized electricity retail market to push the next-generation retail electricity market infrastructure to be a level playing field, where all customers have an equal opportunity to actively participate directly. This dissertation also studied and discussed opportunities of many emerging technologies, such as reinforcement learning and deep reinforcement learning, for intelligent energy system operation. Some improvement suggestion of the modeling framework and methodology are included as well.Ph.D.College of Engineering & Computer ScienceUniversity of Michigan-Dearbornhttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/145686/1/Tao Chen Final Dissertation.pdfDescription of Tao Chen Final Dissertation.pdf : Dissertatio

Convergence of Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems

This book is a collection of published articles from the Sensors Special Issue on "Convergence of Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems". It includes extended versions of the conference contributions from the 10th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS’2019), Metz, France, as well as external contributions

Switching GAN-based Image Filters to Improve Perception for Autonomous Driving

Autonomous driving holds the potential to increase human productivity, reduce accidents caused by human errors, allow better utilization of roads, reduce traffic accidents and congestion, free up parking space and provide many other advantages. Perception of Autonomous Vehicles (AV) refers to the use of sensors to perceive the world, e.g. using cameras to detect and classify objects. Traffic scene understanding is a key research problem in perception in autonomous driving, and semantic segmentation is a useful method to address this problem. Adverse weather conditions are a reality that AV must contend with. Conditions like rain, snow, haze, etc. can drastically reduce visibility and thus affect computer vision models. Models for perception for AVs are currently designed for and tested on predominantly ideal weather conditions under good illumination. The most complete solution may be to have the segmentation networks be trained on all possible adverse conditions. Thus a dataset to train a segmentation network to make it robust to rain would need to have adequate data that cover these conditions well. Moreover, labeling is an expensive task. It is particularly expensive for semantic segmentation, as each object in a scene needs to be identified and each pixel annotated in the right class. Thus, the adverse weather is a challenging problem for perception models in AVs. This thesis explores the use of Generative Adversarial Networks (GAN) in order to improve semantic segmentation. We design a framework and a methodology to evaluate the proposed approach. The framework consists of an Adversity Detector, and a series of denoising filters. The Adversity Detector is an image classifier that takes as input clear weather or adverse weather scenes, and attempts to predict whether the given image contains rain, or puddles, or other conditions that can adversely affect semantic segmentation. The filters are denoising generative adversarial networks that are trained to remove the adverse conditions from images in order to translate the image to a domain the segmentation network has been trained on, i.e. clear weather images. We use the prediction from the Adversity Detector to choose which GAN filter to use. The methodology we devise for evaluating our approach uses the trained filters to output sets of images that we can then run segmentation tasks on. This, we argue, is a better metric for evaluating the GANs than similarity measures such as SSIM. We also use synthetic data so we can perform systematic evaluation of our technique. We train two kinds of GANs, one that uses paired data (CycleGAN), and one that does not (Pix2Pix). We have concluded that GAN architectures that use unpaired data are not sufficiently good models for denoising. We train the denoising filters using the other architecture and we found them easy to train, and they show good results. While these filters do not show better performance than when we train our segmentation network with adverse weather data, we refer back to the point that training the segmentation network requires labelled data which is expensive to collect and annotate, particularly for adverse weather and lighting conditions. We implement our proposed framework and report a 17\% increase in performance in segmentation over the baseline results obtained when we do not use our framework