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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于FPGA的目标检测方法及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：CN118485820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202410456280.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于FPGA的目标检测方法及系统是由江灏;罗杰;徐玉华;孙伟设计研发完成，并于2024-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FPGA的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于FPGA的目标检测方法及系统，包括：根据FPGA硬件资源，设计目标检测模型，其中包括基于GPU的硬件加速器、YOLOv5模型；对GPU的IP核进行时钟域的优化配置；基于优化配置后的GPU，对YOLOv5模型进行适配与训练；基于单指令多数据流技术，利用目标检测模型对输入的图像进行快速目标检测。如此，不仅确保了FPGA各个部件之间的同步协调，还能够在保持算法精度的同时，显著提升推理速度和系统的整体性能；还能显著提升目标检测模型的数据吞吐量；得益于FPGA设计的特点，还使得该目标检测方案具有高灵活性和低成本的优点，从而实现了在FPGA基础上进行高精度、高灵活性且低成本的目标检测，解决了现有目标检测任务中硬件加速方案灵活性较差且成本较高的问题。

本发明授权基于FPGA的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的目标检测方法，其特征在于，包括： 根据FPGA硬件资源，设计目标检测模型，其中，所述目标检测模型包括基于深度学习处理器的硬件加速器、YOLOv5模型和CPU； 对深度学习处理器的IP核进行时钟域的优化配置； 基于优化配置后的深度学习处理器，对YOLOv5模型进行适配与训练，其包括：对于YOLOv5模型中的特征提取部分，使用SiLU激活函数的卷积层替换为使用LeakyReLU激活函数的卷积层，以得到CBL层，其中，LeakyReLU激活函数小于0时的参数设置为0.1015625； 利用1×1卷积和深度可分离卷积替换YOLOv5模型中CBL层的原卷积； 将YOLOv5模型中预测阶段的C3层中的拼接层改为求和； 利用COCO数据集对配置后的YOLOv5模型进行训练和评价； 若评价结果符合预设要求，则停止训练，获得训练好的YOLOv5模型； 基于单指令多数据流技术，利用目标检测模型对输入的图像进行快速目标检测，其包括：构建流水线计算图，所述计算图包括若干张量和若干算子，所述张量用于定义数据的维度和形状，所述算子用于定义计算操作； 对输入的图像进行预处理； 对预处理后的图像进行推理，以进行目标检测，具体包括：构建读取队列和显示队列； 将预处理后的图像放入读取队列，并利用深度学习处理器对图像进行向前推理，以得到预测结果的NHWC格式的张量数据； 将张量数据由NHWC格式转换为NCHW格式； 对NCHW格式的张量数据进行归一化处理，以得到预测框相对于原始输入的图像的位置信息； 根据设定的置信度阈值，对预测框进行过滤，并对过滤后剩余的预测框执行非极大值抑制，以得到最终的预测框； 利用最终的预测框进行推理，以得到预测结果； 将推理后的图像送入显示队列，以使带有预测结果的图像逐帧显示。

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