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밀집 순환 합성곱 신경망을 이용한 블라인드 동영상 잡음 제거 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2022006656
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 본 발명은 동영상 잡음 제거 시스템 및 방법에 관한 것으로, 복수의 프레임을 포함하는 동영상 데이터를 수신하는 동영상 데이터 수신부, 잡음 제거 대상 프레임 및 상기 잡음 제거 대상 프레임 전후 2개씩의 프레임을 포함하는 5개의 입력 프레임을 선택하는 입력 프레임 선택부, 상기 선택된 5개의 입력 프레임 각각을 공간 잡음 제거 블록에 입력하여 공간 잡음 제거를 수행하는 공간 잡음 제거부, 상기 공간 잡음 제거된 5개의 프레임을 순서대로 3개씩 묶어 시공간 잡음 제거 블록에 입력하여 시공간 잡음 제거를 수행하여, 시공간 잡음 제거된 3개의 프레임을 생성하는 제1 시공간 잡음 제거부, 상기 3개의 시공간 잡음 제거된 프레임을 시공간 잡음 제거 블록에 입력하여 잡음이 제거된 프레임을 생성하는 제2 시공간 잡음 제거부 및 상기 제2 시공간 잡음 제거부에서 생성된 프레임으로 상기 잡음 제거 대상 프레임을 대체하여, 잡은 제거된 동영상 데이터를 생성하는 잡음 제거 동영상 생성부를 포함하는 동영상 잡음 제거 시스템과 그 동작 방법이 제공된다.
Int. CL G06T 5/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210033423 (2021.03.15)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2315359-0000 (2021.10.14)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20211021) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210014389   |   2021.02.01
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.03.15)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정제창 서울특별시 강남구
2 이재훈 경기도 하남시 위례대

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 서울특별시 성동구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.03.15 수리 (Accepted) 1-1-2021-0302253-57
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2021.03.16 수리 (Accepted) 1-1-2021-0310104-06
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.05.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0392765-01
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.07.19 수리 (Accepted) 1-1-2021-0828143-25
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.07.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0828187-23
6 등록결정서
Decision to grant		 2021.07.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0582173-38
7 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2021.10.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-5025922-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수의 프레임을 포함하는 동영상 데이터를 수신하는 동영상 데이터 수신부;잡음 제거 대상 프레임 및 상기 잡음 제거 대상 프레임 전후 2개씩의 프레임을 포함하는 5개의 입력 프레임을 선택하는 입력 프레임 선택부;상기 선택된 5개의 입력 프레임 각각을 공간 잡음 제거 블록에 입력하여 공간 잡음 제거를 수행하는 공간 잡음 제거부;상기 공간 잡음 제거된 5개의 프레임에서 3개씩 순차적인 프레임을 묶어 만들어진 3개의 묶음을 시공간 잡음 제거 블록에 각각 입력하여 시공간 잡음 제거를 수행하여, 시공간 잡음 제거된 3개의 프레임을 생성하는 제1 시공간 잡음 제거부;상기 3개의 시공간 잡음 제거된 프레임을 시공간 잡음 제거 블록에 입력하여 잡음이 제거된 프레임을 생성하는 제2 시공간 잡음 제거부 및상기 제2 시공간 잡음 제거부에서 생성된 프레임으로 상기 잡음 제거 대상 프레임을 대체하여, 잡은 제거된 동영상 데이터를 생성하는 잡음 제거 동영상 생성부를 포함하는 동영상 잡음 제거 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 공간 잡음 제거부에서 사용하는 상기 공간 잡음 제거 블록, 상기 제1 시공간 잡음 제거부에서 사용하는 상기 시공간 잡음 제거 블록 및 상기 제2 시공간 잡음 제거부에서 사용하는 상기 시공간 잡음 제거 블록은입력된 프레임을 심층 신경망을 이용하여 부호화 하는 부호화 단계 및 상기 부호화 단계에서 부호화된 데이터를 심층 신경망을 이용하여 복호화 하는 복호화 단계를 포함하는 구조로 구성되는 것을 특징으로 하는 동영상 잡음 제거 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 부호화 단계 및 복호화 단계는시간별로 과거 시간의 출력을 모두 쌓거나(concatenate) 더하여(add) 얻은 새로운 입력에 대해 합성곱 연산을 반복하는 밀집 순환 합성곱 신경망을 이용하는 것을 특징으로 하는 동영상 잡음 제거 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 밀집 순환 합성곱 신경망은1x1 합성곱 층을 이용하여 과거 시간의 출력을 모두 쌓아 얻은 새로운 입력의 채널 수를 조절하는 것을 특징으로 하는 동영상 잡음 제거 시스템
5 5
제2항에 있어서,상기 부호화 단계는스트라이드(stride)가 2인 합성곱 층을 이용하여 다운 샘플링을 수행하고,상기 복호화 단계는픽셀 셔플(Pixel Shuffle)층을 이용하여 업 샘플링을 수행하는 것을 특징으로 하는 동영상 잡음 제거 시스템
6 6
중앙처리장치 및 메모리를 구비하는 동영상 잡음 제거 시스템의 동영상 잡음 제거 방법에 있어서,복수의 프레임을 포함하는 동영상 데이터를 수신하는 동영상 데이터 수신 단계;잡음 제거 대상 프레임 및 상기 잡음 제거 대상 프레임 전후 2개씩의 프레임을 포함하는 5개의 입력 프레임을 선택하는 입력 프레임 선택 단계;상기 선택된 5개의 입력 프레임 각각을 공간 잡음 제거 블록에 입력하여 공간 잡음 제거를 수행하는 공간 잡음 제거 단계;상기 공간 잡음 제거된 5개의 프레임에서 3개씩 순차적인 프레임을 묶어 만들어진 3개의 묶음을 시공간 잡음 제거 블록에 각각 입력하여 시공간 잡음 제거를 수행하여, 시공간 잡음 제거된 3개의 프레임을 생성하는 제1 시공간 잡음 제거 단계;상기 3개의 시공간 잡음 제거된 프레임을 시공간 잡음 제거 블록에 입력하여 잡음이 제거된 프레임을 생성하는 제2 시공간 잡음 제거 단계 및상기 제2 시공간 잡음 제거부에서 생성된 프레임으로 상기 잡음 제거 대상 프레임을 대체하여, 잡은 제거된 동영상 데이터를 생성하는 잡음 제거 동영상 생성 단계를 포함하는 동영상 잡음 제거 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 공간 잡음 제거 단계에서 사용하는 상기 공간 잡음 제거 블록, 상기 제1 시공간 잡음 제거 단계에서 사용하는 상기 시공간 잡음 제거 블록 및 상기 제2 시공간 잡음 제거 단계에서 사용하는 상기 시공간 잡음 제거 블록은입력된 프레임을 심층 신경망을 이용하여 부호화 하는 부호화 단계 및 상기 부호화 단계에서 부호화된 데이터를 심층 신경망을 이용하여 복호화 하는 복호화 단계를 포함하는 구조로 구성되는 것을 특징으로 하는 동영상 잡음 제거 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 부호화 단계 및 복호화 단계는시간별로 과거 시간의 출력을 모두 쌓거나(concatenate) 더하여(add) 얻은 새로운 입력에 대해 합성곱 연산을 반복하는 밀집 순환 합성곱 신경망을 이용하는 것을 특징으로 하는 동영상 잡음 제거 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 밀집 순환 합성곱 신경망은1x1 합성곱 층을 이용하여 과거 시간의 출력을 모두 쌓아 얻은 새로운 입력의 채널 수를 조절하는 것을 특징으로 하는 동영상 잡음 제거 방법
10 10
제7항에 있어서,상기 부호화 단계는스트라이드(stride)가 2인 합성곱 층을 이용하여 다운 샘플링을 수행하고,상기 복호화 단계는픽셀 셔플(Pixel Shuffle)층을 이용하여 업 샘플링을 수행하는 것을 특징으로 하는 동영상 잡음 제거 방법
11 11
제6항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터가 실행하도록 기능시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한양대학교산학협력단 산업기술거점센터육성시범사업(R＆D) 제조·공정·물류 산업지능화 산업기술거점센터