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龍圖騰網獲悉中國科學院沈陽計算技術研究所有限公司申請的專利一種基于FPGA嵌入式圖像分類方法及裝置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：CN115346062B 。

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：202110526870.2，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于FPGA嵌入式圖像分類方法及裝置是由尹震宇;楊東升;郭銳鋒;王芹;王江波;張飛青;徐福龍;徐光遠;劉思宇;邢健;李秋霞;陳玄一;宋丹設計研發完成，并于2021-05-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于FPGA嵌入式圖像分類方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于FPGA嵌入式圖像分類方法及裝置，包括：圖像采集模塊，用于通過攝像頭采集圖像；圖像識別與分類模塊，用于對圖像進行識別與分類，并將結果發送至圖像顯示模塊；圖像顯示模塊，用于觸發圖像采集模塊以控制圖像采集模塊的啟停，并接收圖像識別與分類模塊的結果進行顯示。本發明所述的基于FPGA嵌入式圖像分類方法及裝置，通過圖像采集模塊、圖像識別與分類模塊、圖像顯示模塊，構建了一套基于FPGA嵌入式圖像分類裝置，能夠實時采集圖像數據，并且能夠對所采集圖像數據進行精確的識別和分類，同時，在顯示器端能夠實時顯示圖像采集效果，以及可觸發按鈕控制對圖像采集模塊的打開、關閉和圖像的捕獲。

本發明授權一種基于FPGA嵌入式圖像分類方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于FPGA嵌入式圖像分類裝置，其特征在于，包括： 圖像采集模塊，用于通過攝像頭采集圖像； 圖像識別與分類模塊，用于對圖像進行識別與分類，并將結果發送至圖像顯示模塊； 圖像顯示模塊，用于觸發圖像采集模塊以控制圖像采集模塊的啟停，并接收圖像識別與分類模塊的結果進行顯示； 所述圖像采集模塊采集的圖像通過三幀緩存保存到DDR中，然后再從DDR中讀取圖像數據，再通過HDMIIP核以驅動圖像顯示模塊顯示讀取的圖像； 所述圖像識別與分類模塊，用于通過神經網絡AlexNet模型，對模型中涉及的矩陣計算使用BLAS進行矩陣計算優化，以提升圖像識別與分類性能； 所述圖像識別與分類模塊，通過神經網絡AlexNet模型，對輸入的圖像進行識別分類，得到圖像所述分類的概率，包括以下步驟： 圖像輸入AlexNet模型之后，第一層卷積計算出特征圖，之后對特征圖做局部響應歸一化和最大池化；第二層卷積對歸一化特征圖和最大池化后的特征圖分別進行卷積處理，輸出兩組特征圖；第三層卷積將兩組特征圖合為一組，使用卷積核對合并的特征圖做卷積計算；再依次經第四層卷積、第五層卷積使用不同卷積核數對特征圖做卷積運算，之后做最大池化；最大池化后的特征圖依次經第六層的全連接層、第七層的全連接層、第八層的全連接層輸出特征并送到softmax中，最后softmax輸出分類的概率； 對卷積層中的矩陣計算進行優化，包括以下步驟： 矩陣A表示輸入圖像，矩陣B表示卷積核，矩陣C表示輸出的特征圖； 首先循環遍歷矩陣C的行，再循環遍歷矩陣C的列，每次循環用A的第i行和B的第j列的內積更新矩陣C； 然后以4展開矩陣C的列并將展開的內容封裝成一個獨立函數，且調換循環矩陣C的順序，即先以遞增數4循環矩陣C的列，再以遞增數1循環遍歷矩陣C的行；每次循環用A的第i行和B的第j列的內積更新矩陣C； 最后申請寄存器變量對獨立函數內部的矩陣A、B和C進行乘加操作，使用指針索引進行連續移動操作以避免每次都計算矩陣B坐標，并復用訪存，使用向量化指令，并把矩陣A和B打包拷貝到連續空間中。

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中國科學院沈陽計算技術研究所有限公司，其通訊地址為：110168 遼寧省沈陽市東陵區南屏東路16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”。