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龙图腾网获悉西安电子科技大学广州研究院申请的专利一种基于FPGA的通用型轻量级卷积神经网络加速方法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：CN114936636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210473456.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于FPGA的通用型轻量级卷积神经网络加速方法是由尹泽芃;杨清海设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FPGA的通用型轻量级卷积神经网络加速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FPGA的通用型轻量级卷积神经网络加速方法，涉及计算机硬件加速技术领域。获取目标卷积神经网络当前的目标输入数据和模型结构参数；根据目标输入数据和模型结构参数配置目标IP核中的目标功能算子；通过目标功能算子计算目标输入数据得到目标输出数据，并根据模型结构参数和存储单元的容量对目标输出数据进行搬运；根据模型结构参数依次重复执行上述步骤，完成目标卷积神经网络整体的计算。通过将卷积神经网络模型划分成基本算子的组合，根据目标输入数据和目标基本算子的类型配置各个基本算子，依次完成各个目标功能算子的计算，进而完成目标卷积神经网络整体的计算。提升了卷积神经网络加速器的可拓展性和灵活性。

本发明授权一种基于FPGA的通用型轻量级卷积神经网络加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的通用型轻量级卷积神经网络加速方法，其特征在于，所述方法包括: 获取目标卷积神经网络的原始采集数据；所述原始采集数据包括待处理图像和目标卷积神经网络的模型功能参数；将所述原始采集数据进行低比特位定点数量化，得到原始输入数据，存入输入数据BRAM中；获取目标卷积神经网络当前的目标输入数据和模型结构参数；所述目标卷积神经网络的输入数据包括原始输入数据和中间计算数据； 根据所述模型结构参数确定目标IP核中当前对应的基本算子，作为目标基本算子；根据所述目标基本算子的类型确定所述目标基本算子需要配置的寄存器，作为目标寄存器；根据所述目标输入数据配置所述目标寄存器，得到目标功能算子；所述目标IP核包括所述目标卷积神经网络的所有基本算子，不同基本算子实现不同的计算功能； 通过目标功能算子读取所述目标输入数据，计算得到目标输出数据，存入输出数据BRAM中； 根据所述模型结构参数确定所述目标输出数据的数据类型；所述数据类型包括将参与下一次计算的第一数据和不参与下一次计算的第二数据； 将所述第一数据作为下一次计算的所述中间计算数据存入所述输入数据BRAM中，根据所述输入数据BRAM的容量将对所述第二数据进行存储； 根据所述模型结构参数依次重复执行上述步骤，直到完成所述目标卷积神经网络整体的计算。

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