맞춤기술찾기

이전대상기술

위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021002197
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 일 실시 예는 위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 방법에 관한 것으로, 제1 해상도를 갖는 제1 영상 및 제1 해상도보다 높은 제2 해상도를 갖는 제2 영상을 획득하는 영상 획득단계, 제1 영상을 영상 생성 네트워크에 입력하여 제2 해상도에 상응하는 제1-1 영상을 생성하는 단계, 제1-1 영상 및 제2 영상을 판별 네트워크에 입력하여, 제1-1 영상과 제2 영상 각각으로부터 주파수 정보를 추출하고, 추출된 주파수 정보를 이용하여, 제3 영상과 제4 영상을 각각 생성하고, 제3 영상과 제4 영상의 차이를 판별하는 단계, 제3 영상 및 제4 영상 중 적어도 어느 하나를 기초로 제3 영상 및 제4 영상 중 적어도 어느 하나에 존재하는 물체의 종류를 분류하는 단계 및 판별 결과에 따른 제1 로스값 및 분류 결과에 따른 제2 로스값을 기초로 영상 생성 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하는 위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 방법이 제광 될 수 있으며, 그에 따라 식별이 필요한 주요 타겟 물체의 구조적인 특성을 포함한 시각적인 해상도 복원 성능이 향상될 수 있다.
Int. CL G06T 3/40 (2006.01.01) G06T 5/50 (2006.01.01)
CPC G06T 3/4053(2013.01) G06T 3/4046(2013.01) G06T 5/50(2013.01) G06T 2207/10032(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020200067873 (2020.06.04)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자 10-2188035-0000 (2020.12.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20201207) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.06.04)
심사청구항수 9

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 신창엽 대전광역시 유성구
2 김성호 대전광역시 유성구
3 김영중 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.06.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-0577719-68
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2020.06.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-0586896-31
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.06.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.07.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0095027-24
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.08.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0552876-34
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.10.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1075342-42
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.10.12 수리 (Accepted) 1-1-2020-1075341-07
8 등록결정서
Decision to grant
2020.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0824220-62
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 방법으로서,제1 해상도를 갖는 제1 영상 및 상기 제1 해상도보다 높은 제2 해상도를 갖는 제2 영상을 획득하는 영상 획득단계;상기 제1 영상을 영상 생성 네트워크에 입력하여 상기 제2 해상도에 상응하는 제1-1 영상을 생성하는 단계;상기 제1-1 영상 및 상기 제2 영상을 판별 네트워크에 입력하여, 상기 제1-1 영상과 상기 제2 영상 각각으로부터 주파수 정보를 추출하고, 상기 추출된 주파수 정보를 이용하여, 제3 영상과 제4 영상을 각각 생성하고, 상기 제3 영상과 상기 제4 영상의 차이를 판별하는 단계;상기 제3 영상 및 상기 제4 영상 중 적어도 어느 하나를 기초로 상기 제3 영상 및 상기 제4 영상 중 적어도 어느 하나에 존재하는 물체의 종류를 분류하는 단계; 및상기 판별 결과에 따른 제1 로스값 및 상기 분류 결과에 따른 제2 로스값을 기초로 상기 영상 생성 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하고,상기 영상 획득단계는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 물체가 포함된 경우, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 획득한 후에 레이블(Lable)을 부여하는 단계를 더 포함하고,상기 물체의 종류를 분류하는 단계는, 상기 판별 네트워크의 중간 특징 정보와 상기 레이블을 기초로 물체의 종류를 분류하고,상기 영상 생성 네트워크를 학습시키는 단계는 상기 영상 생성 네트워크를 학습시킨 후에 상기 제1 로스값 및 상기 분류 결과에 따른 상기 제2 로스값을 기초로 상기 판별 네트워크를 학습시키는 단계를 더 포함하는, 위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 제3 영상 및 상기 제4 영상은 상기 물체에 대한 구조 속성을 반영하기 위해 생성되는, 위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 주파수 정보는 하나 이상의 주파수 정보들인, 위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 방법
4 4
제 3 항에 있어서,상기 제3 영상 및 상기 제4 영상 각각은 상기 주파수 정보들의 합으로 각각 생성되는, 위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 제3 영상과 상기 제4 영상은 가우시안 커널(Gaussian Kernel)을 통해 생성되는, 위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 방법
6 6
삭제
7 7
제 1 항에 있어서,상기 영상 생성 네트워크 및 상기 판별 네트워크를 사전 학습하는, 위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 방법
8 8
삭제
9 9
제 1 항 내지 제 5 항 및 제 7 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체
10 10
위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 장치로서,메모리; 및프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,제1 해상도를 갖는 제1 영상 및 상기 제1 해상도보다 높은 제2 해상도를 갖는 제2 영상을 획득하고, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 물체가 포함된 경우, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 획득한 후에 상기 물체의 종류에 해당하는 레이블(Lable)을 부여하고, 상기 제1 영상을 영상 생성 네트워크에 입력하여 상기 제2 해상도에 상응하는 제1-1 영상을 생성하고, 상기 제1-1 영상 및 상기 제2 영상을 판별 네트워크에 입력하고, 상기 제1-1 영상과 상기 제2 영상으로부터 주파수 정보를 추출하고, 상기 추출된 주파수 정보를 이용하여, 제3 영상과 제4 영상을 각각 생성하고, 상기 제3 영상과 상기 제4 영상의 차이를 판별하고, 상기 제3 영상 및 상기 제4 영상 중 적어도 어느 하나, 상기 판별 네트워크의 중간 특징 정보 및 상기 레이블을 기초로 상기 제3 영상 및 상기 제4 영상 중 적어도 어느 하나에 존재하는 물체의 종류를 분류하고, 상기 판별 결과에 따른 제1 로스값 및 상기 분류 결과에 따른 제2 로스값을 기초로 상기 영상 생성 네트워크를 학습시키고, 상기 영상 생성 네트워크를 학습시킨 후에 상기 제1 로스값 및 상기 분류 결과에 따른 상기 제2 로스값을 기초로 상기 판별 네트워크를 학습시키는, 위성영상의 해상도 복원을 위한 학습 장치
11 11
삭제
12 12
위성영상의 해상도 복원 방법에 있어서,제1 해상도를 갖는 제1 영상을 획득하는 단계;상기 제 1 항 내지 제 5 항 및 제 7 항 중 어느 한 항에 따른 학습 방법에 의해 학습된 영상 생성 네트워크에 상기 제1 영상을 입력하는 단계; 및상기 제1 해상도보다 높은 제2 해상도에 상응하는 제1-1 영상을 생성하는 단계를 포함하는, 위성영상의 해상도 복원 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.