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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于FPGA的水下图像识别CNN高能效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：CN120598766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511099542.3，技术领域涉及：G06T1/20；该发明授权基于FPGA的水下图像识别CNN高能效计算系统是由刘艳;霍凤辉;郑海永设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FPGA的水下图像识别CNN高能效计算系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种基于FPGA的水下图像识别CNN高能效计算系统，设有计算引擎、重量化单元、反量化单元。计算引擎通过设置深度优先的逐块卷积单元，以采用深度优先和逐块处理方法，同时处理多个数据点，执行卷积运算。重量化单元对计算引擎的计算结果进行分段自适应量化，以转换为缩减的位宽格式。反量化单元对量化的结果进行反量化后输入计算引擎。分段自适应量化不仅压缩了CNN模型，还减轻了水下图像量化推理的精度损失。通过将深度优先的逐块卷积与设计的分段自适应量化方法无缝集成，显著降低了片上存储器的使用率和相关的存储器资源功耗。

本发明授权基于FPGA的水下图像识别CNN高能效计算系统在权利要求书中公布了：1.基于FPGA的水下图像识别CNN高能效计算系统，其特征在于，设有负责计算的计算引擎、用于量化处理的重量化单元、用于反量化处理的反量化单元；所述计算引擎设有深度优先的逐块卷积单元，所述深度优先的逐块卷积单元采用深度优先和逐块处理方法，配备多组并行乘法和累加单元，同时处理多个数据点，执行卷积运算；所述重量化单元用于对所述计算引擎的计算结果进行分段自适应量化，以转换为缩减的位宽格式；所述反量化单元用于对量化后的初始激活数据进行与分段自适应量化相反的反量化后输入所述计算引擎，用于下一轮计算； 所述重量化单元执行分段自适应量化，具体为： 将原始浮点数据X划分为左、中、右三个区域，中区域指定为量化集中区域，对每个区域进行独立的均匀量化；所述量化集中区域的最佳长度、位置和量化级别数量通过校准过程确定，剩余的量化级别数量根据区域长度的比例分配给左区域和右区域； 所述校准过程包括： 在从训练集中随机抽取的部分样本构成的校准数据集中的数据最小值和最大值之间，建立一个初始量化集中区域； 开始迭代搜索，在数据最小值和数据最大值之间逐渐缩小有效数据范围，并逐渐增加量化集中区域的长度和量化级别密度，并将该量化集中区域在有效数据范围内滑动，搜索与当前数据分布最匹配的分段位置； 将量化与反量化之间的重建误差最小的量化集中区域作为最终的量化集中区域； 在迭代搜索期间： 为当前量化集中区域分配的量化级别数量，表示量化级别密度，是每种遍历情况下量化集中区域的右、左浮点边界，是更新后的； 分配给区域v的量化级别数量，是每种遍历情况下区域v的右、左浮点边界，表示区域v的长度，分别对应左区域和右区域； 区域k的缩放因子，分别对应左区域、中区域和右区域，表示区域k的量化级数个数，表示区域k是否包含区域的边界，当时，，当时，。

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