买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于FPGA的卷积神经网络自动部署方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115186796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210625684.9，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于FPGA的卷积神经网络自动部署方法是由陈禾;严天炜;张宁;陈亮;刘文超设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FPGA的卷积神经网络自动部署方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FPGA的卷积神经网络自动部署方法及设备，通过构造自动化的神经网络编译设备，对各种输入的卷积神经网络模型，进行通用性的、面向硬件的优化处理，减少网络复杂度；并利用编译后得到的自定义硬件指令对基于FPGA的、包含了系列通用加速模块的神经网络硬件加速设备进行配置，控制其运算，实现了不同卷积神经网络模型在通用硬件加速设备上的自动、高效部署。

本发明授权基于FPGA的卷积神经网络自动部署方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的卷积神经网络自动部署方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建面向硬件的通用性卷积神经网络优化方法； 基于所述优化方法，构建基于FPGA的、可配置、通用化硬件加速设备； 构建用于对所述硬件加速设备进行配置的自定义硬件指令集； 构建神经网络编译设备，按照所述优化方法对各种卷积神经网络模型进行优化，并将优化后得到的数据结构转化为所述自定义硬件指令； 根据所述硬件指令对所述通用化网络硬件加速设备进行配置，实现特定卷积神经网络在通用硬件加速设备上的自动部署； 所述卷积神经网络优化方法，包括：网络量化方法、操作统一方法、以及动态切分方法，其中： 所述网络量化方法中，卷积的权重量化位数和卷积的特征图量化位数均设置为8； 所述操作统一方法，将对网络的全连接操作和卷积操作统一为卷积操作，将LeakyReLU操作和ReLU操作统一为LeakyReLU操作； 所述动态切分方法，基于神经网络每一层的维度信息，通过分析确定每一层的特征图是否需要切分； 所述动态切分方法包括以下步骤： 分析神经网络中每一层的特征图存储需求，得出大部分层可以完整存储特征图的存储阈值； 基于所述存储阈值，分析每一层的存储需求是否超出存储阈值； 对于没有超出阈值的层，其特征图无需拆分； 对于超出阈值的层，按照存储阈值和存储需求的比例确定特征图被拆分的块； 所述操作统一方法中，全连接操作和卷积操作的统一通过将全连接操作替换为卷积操作实现，具体包括以下步骤： 确定自定义的权重尺寸； 将全连接操作的一维输入向量重构为三维输入张量，保证输入张量的尺寸等于自定义的权重尺寸； 将全连接操作的二位权重矩阵重构为四维权重张量，保证权重张量的尺寸等于自定义的权重尺寸； 输入张量和权重张量进行卷积，得到与原全连接结果完全一致的卷积结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。