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본 기술은 OFDM 레이더 시스템에서 이동하는 물체를 정확하게 식별하고 그 수를 추정하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결합니다. 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한 이 시스템은 이동 객체로부터 반사된 수신 신호의 2차원 주기도를 분석하여 실시간으로 다중 물체를 검출합니다. 이는 기존 방법과 달리 SNR 및 잡음 분산과 같은 주파수 자원 없이도 가능하며, 연산 복잡도를 획기적으로 줄여 시스템의 신뢰도를 크게 향상시킵니다. 본 기술은 국방, 자율주행 등 다양한 분야에 적용되어 정밀한 물체 인식을 제공합니다.
기술 분야 | AI 레이더 객체 검출 |
판매 유형 | 자체 판매 |
판매 상태 | 판매 중 |
기술명 | |
합성곱 신경망 기반의 다중 물체 검출 시스템 및 방법 | |
기관명 | |
한밭대학교 | |
대표 연구자 | 공동연구자 |
정의림 | - |
중요 키워드 | |
무선 센싱객체 인식이동객체 식별2차원 주기도딥러닝자율주행 레이더신호 처리 기술연산 복잡도 감소차량용 레이더시스템 신뢰도실시간 탐지다중 물체 검출OFDM 레이더AI 레이더합성곱 신경망나노구조OLED디스플레이 |
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