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기존 EDSR 모델의 과도한 메모리 소모와 복잡한 연산 문제를 해결하기 위해 심층 잔여 농도 신경망(DRDN) 기반의 초고해상도 영상화 기술이 개발되었습니다. 이 기술은 RRDB 구조와 조밀한 연결망을 통해 특징 재사용 효율을 극대화하고 매개변수를 약 67% 절감하여 연산 효율을 높였습니다. 저해상도 입력 영상에서 고주파 세부 정보를 효과적으로 복원하여 인지적 화질 지표인 PIQE 성능을 대폭 향상시킵니다. 따라서 모바일 기기, CCTV, 자율주행 등 저전력 환경에서도 실시간으로 고품질 영상을 구현할 수 있는 최적의 솔루션입니다.
| 기술 분야 | 지능형 영상 처리 시스템 |
| 판매 유형 | 자체 판매 |
| 판매 상태 | 판매 중 |
| 기술명 | |
| 심층 잔여 농도 기반의 딥러닝을 이용한 초고해상도 영상화 장치 | |
| 기관명 | |
| 국립창원대학교 산학협력단 |
| 대표 연구자 | 공동연구자 |
| 권오설 | - |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 1020210169945 | 1026985250000 |
| 권리구분 | 출원일 |
| 특허 | 2021.12.01 |
| 중요 키워드 | |
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