Reference number : 172-2022-2023-Q1-988896, amendment number : , agreement type : C, recipient legal name : Horoma AI inc., recipient country : CA, recipient province : QC, recipient city : Orford|Orford, recipient postal code : J1X 7K2, program name english : Industrial Research Assistance Program – Contributions to Firms, program name french : Programme d’aide à la recherche industrielle – Contributions aux entreprises, program purpose english : The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization, program purpose french : Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation, agreement title english : AI based super-resolution image enhancement, agreement title french : Amélioration des images en super-résolution basée sur l'intelligence artificielle, agreement number : 988896, agreement value : 39000.0, agreement start date : 2022-04-04, agreement end date : 2022-10-14, description english : Super resolution involves synthetically increasing the resolution of gridded data beyond their native resolution. Typically, this is done using interpolation schemes (linear, non-linear), which estimate sub-grid-scale values from neighbouring data, and perform the same operation everywhere regardless of the large-scale context, or by requiring a network of radars with overlapping fields of view.  Conceptually, a neural network may be able to learn relations between large-scale reflectance features and the associated sub-pixel-scale variability and outperform interpolation schemes. The project aims to use data fusion (various sources) to provide for super resolution of RADAR and multi-spectral data., description french : La super résolution consiste à augmenter synthétiquement la résolution des données maillées au-delà de leur résolution native. Généralement, cela se fait à l'aide de schémas d'interpolation (linéaires, non linéaires), qui estiment les valeurs à l'échelle de la sous-maille à partir des données voisines et effectuent la même opération partout, quel que soit le contexte global, ou en faisant appel à un réseau de radars dont les champs de vision se chevauchent. D'un point de vue conceptuel, un réseau neuronal pourrait être capable d'apprendre les relations entre les caractéristiques de réflectance à grande échelle et la variabilité associée à l'échelle du sous-pixel, et de surpasser les schémas d'interpolation. Le projet vise à utiliser la fusion de données (diverses sources) pour fournir une super résolution des données RADAR et multi-spectrales., expected results english : The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization, expected results french : Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation, additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada