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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于FPGA的高能效嵌入式无人机入侵检测系统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：CN118762295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410795784.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于FPGA的高能效嵌入式无人机入侵检测系统是由王俊;王嵘;林瑞全;陈胜蓝;裴海;陈文城;陈俊杰;王永龙设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FPGA的高能效嵌入式无人机入侵检测系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于FPGA的高能效嵌入式无人机入侵检测系统，采用量化感知训练QAT对网络进行再训练和量化，在保证检测精度前提下，将权重参数与特征图数据量化为8位，并将批归一化层融合进卷积层，降低了硬件资源的消耗。整体系统采用软硬件协同设计实现，合理划分软硬件任务，从而实现了整个系统的高效性。整体系统采用软硬件协同设计实现，合理划分软硬件任务，从而实现了整个系统的高效性。

本发明授权一种基于FPGA的高能效嵌入式无人机入侵检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的高能效嵌入式无人机入侵检测系统，其特征在于，采用YOLOv7-Tiny训练无人机目标跟踪数据集，通过QAT和层融合技术对网络进行算法级优化；设计一种复用型多节点可配置架构的硬件加速器，通过配置多个不同的节点实现不同的加速器功能；复用型多节点可配置架构的硬件加速器实现网络的前向推理，对各个硬件模块进行细粒度的优化，并设计层内、层间的双流水线化的结构；最后通过软硬件协同设计最终实现整个检测系统； 所述YOLOv7-Tiny具体包括： 1层融合：将BN层融合到卷积层中；卷积层计算公式如式1所示，其中，Yconv和Xconv分别表示卷积层的计算结果和输入数据，W和b分别为权重和偏置； BN层的计算公式如式2所示，其中Ybn和Xbn分别表示BN层的计算结果和输入数据,γ和β分别表示BN层的缩放因子和偏置，ε为滑动系数是一个值很小的正数，μ和δ为输入数据的均值和方差； 式1将卷积层的计算结果Yconv代入式2中BN层的输入Xbn并进行重新排列实现归一化层和卷积层融合，最后得到的新的卷积层公式如下式所示： 其中X'和Y'分别为新卷积层的输入数据和计算结果，W'和b'为新卷积层的权重和偏置； 2QAT模型：通过在网络训练加入伪量化节点来标记参数的数值范围，在训练中模拟量化来调整零点和缩放系数来减少量化所带来的误差，通过训练完后得到最佳的零点和缩放系数来将网络模型量化为8位定点数； 在网络前向推理过程中，特征图和权重数据量化为8位的位宽，特征图数据要被量化到0,256的数值范围内，权重数据要被量化到-128,127的数值范围内，通过QAT得到的缩放系数S和零点Z来将浮点数X映射为定点数q的公式如式4所示； X＝Sq-Z4 将式4代入3可得下式； 其中，由于权重采用对称量化，可得权重的零点ZW＝0；取Sb＝SWSX,偏置采用对称量化，取ZY＝0，可得下式； 其中只有为浮点数；SW和SX的缩放比例为8位，得SWSX的缩放比例为16位，在QAT模型中，偏置以32位的数据位宽来进行计算，放缩系用SWSX来代替Sb作为偏置的数会损失一半的信息量。

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