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위성 및 항공 영상은 촬영 고도의 특성상 해상도가 낮아 자율주행 차량 등 미세 객체를 정확하게 식별하는 데 한계가 있습니다. 본 기술은 스펙트럼 정규화 기반의 컨볼루션 네트워크를 활용하여 학습 과정의 안정성을 높이고 손실을 최소화한 초고해상도 신경망을 제안합니다. 잔차 블록에 가중치 행렬 정규화를 적용하여 화질을 복원하고 이를 YOLOv5 기반의 객체 검출 신경망과 결합하여 계층적으로 특징을 추출하는 방식입니다. 이 기술은 기존 방식보다 우수한 영상 복원력을 보이며 연산 효율이 높아 자율주행 ADAS 및 국방용 원격 영상 분석 시스템의 정밀도를 획기적으로 향상시킵니다.
| 기술 분야 | 지능형 영상 처리 시스템 |
| 판매 유형 | 자체 판매 |
| 판매 상태 | 판매 중 |
| 기술명 | |
| 인공기능 기법을 이용한 영상의 화질 향상 기법 및 장치, 차량에 응용하는 단계 | |
| 기관명 | |
| 국립창원대학교 산학협력단 | |
| 대표 연구자 | 공동연구자 |
| 권오설 | - |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 1020230044507 | 1027441480000 |
| 권리구분 | 출원일 |
| 특허 | 2023.04.05 |
| 중요 키워드 | |
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