본 발명은 딥러닝 기반의 블라인드 비디오 초해상도 시스템 및 방법에 관한 것으로, 블라인드 비디오 초해상도 시스템이 포함하는 적어도 하나의 프로세서가, 저해상도의 영상 프레임 데이터를 수신하고, 적어도 하나의 프로세서가, 수신된 영상 프레임 데이터로부터 블러커널을 도출하고 도출된 블러커널에 기초하여 기 학습된 블러커널 예상모델을 이용하여 예상 블러커널을 도출하고, 적어도 하나의 프로세서가, 도출된 예상 블러커널을 딥러닝 기반으로 학습하여 초해상도의 영상 프레임 데이터로 변환하기 위한 초해상도 가중치를 도출하며, 적어도 하나의 프로세서가, 도출된 초해상도 가중치를 수신된 저해상도의 영상 프레임 데이터의 블러커널에 적용하여 저해상도의 영상 프레임 데이터를 초해상도의 영상 프레임 데이터로 변환하는 구성으로 다양한 블러커널에 대한 초해상도 가중치를 조절함으로써 복원 능력 소실을 최소화하고, 연산량을 저감하여 저해상도 비디오를 초해상도 비디오로 변환에 소모되는 비용 및 초해상화 성능 및 영상 프레임간 블러커널의 시간적 일관성에 따라 블러커널 예상 성능을 향상시킬 수 있다.