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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利基于FPGA的卷積神經網絡自動部署方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115186796B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210625684.9，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權基于FPGA的卷積神經網絡自動部署方法是由陳禾;嚴天煒;張寧;陳亮;劉文超設計研發完成，并于2022-06-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于FPGA的卷積神經網絡自動部署方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于FPGA的卷積神經網絡自動部署方法及設備，通過構造自動化的神經網絡編譯設備，對各種輸入的卷積神經網絡模型，進行通用性的、面向硬件的優化處理，減少網絡復雜度；并利用編譯后得到的自定義硬件指令對基于FPGA的、包含了系列通用加速模塊的神經網絡硬件加速設備進行配置，控制其運算，實現了不同卷積神經網絡模型在通用硬件加速設備上的自動、高效部署。

本發明授權基于FPGA的卷積神經網絡自動部署方法在權利要求書中公布了：1.一種基于FPGA的卷積神經網絡自動部署方法，其特征在于，包括以下步驟： 構建面向硬件的通用性卷積神經網絡優化方法； 基于所述優化方法，構建基于FPGA的、可配置、通用化硬件加速設備； 構建用于對所述硬件加速設備進行配置的自定義硬件指令集； 構建神經網絡編譯設備，按照所述優化方法對各種卷積神經網絡模型進行優化，并將優化后得到的數據結構轉化為所述自定義硬件指令； 根據所述硬件指令對所述通用化網絡硬件加速設備進行配置，實現特定卷積神經網絡在通用硬件加速設備上的自動部署； 所述卷積神經網絡優化方法，包括：網絡量化方法、操作統一方法、以及動態切分方法，其中： 所述網絡量化方法中，卷積的權重量化位數和卷積的特征圖量化位數均設置為8； 所述操作統一方法，將對網絡的全連接操作和卷積操作統一為卷積操作，將LeakyReLU操作和ReLU操作統一為LeakyReLU操作； 所述動態切分方法，基于神經網絡每一層的維度信息，通過分析確定每一層的特征圖是否需要切分； 所述動態切分方法包括以下步驟： 分析神經網絡中每一層的特征圖存儲需求，得出大部分層可以完整存儲特征圖的存儲閾值； 基于所述存儲閾值，分析每一層的存儲需求是否超出存儲閾值； 對于沒有超出閾值的層，其特征圖無需拆分； 對于超出閾值的層，按照存儲閾值和存儲需求的比例確定特征圖被拆分的塊； 所述操作統一方法中，全連接操作和卷積操作的統一通過將全連接操作替換為卷積操作實現，具體包括以下步驟： 確定自定義的權重尺寸； 將全連接操作的一維輸入向量重構為三維輸入張量，保證輸入張量的尺寸等于自定義的權重尺寸； 將全連接操作的二位權重矩陣重構為四維權重張量，保證權重張量的尺寸等于自定義的權重尺寸； 輸入張量和權重張量進行卷積，得到與原全連接結果完全一致的卷積結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京理工大學，其通訊地址為：100081 北京市海淀區中關村南大街5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。