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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种针对事件流数据的低功耗卷积计算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：CN119337038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411454196.1，技术领域涉及：G06F17/15；该发明授权一种针对事件流数据的低功耗卷积计算系统是由杨旭;雷云霖;高蓝宇设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对事件流数据的低功耗卷积计算系统在说明书摘要公布了：一种针对事件流数据的低功耗卷积计算系统，利用事件流稀释性，该系统将事件流数据的卷积处理转换为局部计算，避免冗余的计算，降低能耗。该系统包含映射计算模块、散射相加模块和结果重构模块，映射计算模块根据卷积核偏置对输入的事件流数据进行处理，得到输入坐标和输出坐标的映射表；散射相加模块输入映射表，从存储设备中提取对应的权重数据相加到输出矩阵对应位置；结果重构模块将输出矩阵重构为合适的输出张量，然后存储。在该系统中计算只发生在事件发生的地方，避免了冗余的计算，同时利用事件流数据的稀疏性，减少了非必要的存储访问开销，极大地降低了功耗。

本发明授权一种针对事件流数据的低功耗卷积计算系统在权利要求书中公布了：1.一种针对事件流数据的低功耗卷积计算系统，其特征在于，包括映射模块、散射相加模块、结果重构模块以及存储模块；所述存储模块用于存储卷积核信息、权重信息和输出张量； 所述映射模块，输入事件流数据，结合从所述存储模块获取的卷积核信息，处理得到事件流数据输入坐标和输出坐标的映射表；所述事件流数据为DVS128-Gesture手势识别数据集； 所述散射相加模块，输入所述映射表，结合从所述存储模块获取的权重信息，相加到输出矩阵对应位置，得到输出矩阵并存储； 所述结果重构模块，接收所述输出矩阵，结合从所述存储模块获取的卷积核信息，将其重构为合适的输出张量并存储； 所述映射模块中，先检查卷积核信息和事件流数据是否对齐，在确认对齐后，根据卷积核不同位置的偏置和输入的事件流数据坐标计算输出坐标，判断此输出坐标是否超出输出张量尺寸，是则丢弃，否则加入映射表，最后将输入坐标、偏置和输出坐标组合成映射表； 所述根据卷积核不同位置的偏置和输入的事件流数据坐标计算输出坐标，实现方法如下： 根据每个事件输入坐标I和卷积核每个位置偏置offset，使用下式计算输出坐标O： 其中P为卷积核填充大小，D为卷积核扩充大小，S为卷积核步长，Koffset为卷积核当前位置偏置的坐标，对于每个事件输入坐标I，会有卷积核大小一样数量的输出坐标； 所述散射相加模块，根据映射表中的偏置计算得到权重索引，按权重索引从存储模块提取对应权重，根据输出坐标计算得到输出索引，调用硬件设备上的加法器将对应权重累加后写入到输出索引对应的输出矩阵位置上； 所述根据映射表中的偏置计算得到权重索引，实现方法如下：针对权重W对应的起始索引为WI和偏置offset，则当前权重索引为WI+offset； 所述根据输出坐标计算得到输出索引，实现方法如下： 针对输出矩阵O对应的起始索引为OI，输出坐标为Coords，则输出索引为OI+LinearCoords，Linear函数将坐标根据输出矩阵存储方式转换为一个整数值，对于矩阵大小为X*Y的二维输出矩阵，输出坐标为[x,y]，则LinearCoords为x*Y+y，输出索引为OI+x*Y+y； 所述将对应权重累加，实现方法如下： 其中，offseti表示映射表中第i个输出坐标为Coords的项的偏置； 所述累加过程中，如果事件流数据本身具有数值属性，则按照映射表，取出其输入坐标，根据输入坐标从存储模块获得数值，然后将数值和所述的权重相乘后再累加，用公式表达为： 如果数值类型是整数且范围小于预设阈值，则将乘法换为多次加法，以获得更低的能耗，用公式表达为： 其中M为数值； 所述散射相加模块在接收到映射表后，先对映射表进行排列，以减少重复的存储访问，所述排列的规则为：将映射表中对应相同输出索引的项放在一起； 所述结果重构模块先计算输出张量尺寸，实现方法如下： 其中O_len是输出张量长度，I_len是输入长度，K是卷积核大小，P是卷积核填充大小，D是卷积核扩充大小，S是卷积核步长； 然后根据具体尺寸，按照输出张量在存储空间中的存储位置和存储顺序，将输出矩阵中对应的值复制到输出张量中，从而将输出矩阵重构为输出张量。

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