AI요약

본 기술은 항공 영상 처리 분야에서 기존 딥러닝 모델의 비효율성을 해결합니다. 기존 팬샤프닝 기술은 다중 스펙트럼 이미지의 대역 수에 따라 별도 모델 학습 및 저장에 막대한 자원이 소요되는 문제점이 있었습니다. 이에 본 발명은 양방향 순환 팬샤프닝 네트워크(ArbRPN)와 순차적 양방향 RNN 구조를 제안합니다. 이는 저해상도 다중 스펙트럼 이미지의 대역 수에 맞춰 순환 횟수를 동적으로 변경하여, 다중 스펙트럼 대역의 스펙트럼 종속성을 최대한 활용하도록 설계되었습니다. 결과적으로, 다양한 대역 수를 가진 다중 스펙트럼 이미지를 단일 모델로 효율적으로 훈련시키고 처리하여, 항공 영상의 고해상도 재구성을 가능하게 합니다. 본 기술은 항공 영상 분석의 효율성과 정확도를 크게 향상시킬 것입니다.