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龙图腾网获悉中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司申请的专利一种基于FPGA嵌入式图像分类方法及装置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：CN115346062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202110526870.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于FPGA嵌入式图像分类方法及装置是由尹震宇;杨东升;郭锐锋;王芹;王江波;张飞青;徐福龙;徐光远;刘思宇;邢健;李秋霞;陈玄一;宋丹设计研发完成，并于2021-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FPGA嵌入式图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于FPGA嵌入式图像分类方法及装置，包括：图像采集模块，用于通过摄像头采集图像；图像识别与分类模块，用于对图像进行识别与分类，并将结果发送至图像显示模块；图像显示模块，用于触发图像采集模块以控制图像采集模块的启停，并接收图像识别与分类模块的结果进行显示。本发明所述的基于FPGA嵌入式图像分类方法及装置，通过图像采集模块、图像识别与分类模块、图像显示模块，构建了一套基于FPGA嵌入式图像分类装置，能够实时采集图像数据，并且能够对所采集图像数据进行精确的识别和分类，同时，在显示器端能够实时显示图像采集效果，以及可触发按钮控制对图像采集模块的打开、关闭和图像的捕获。

本发明授权一种基于FPGA嵌入式图像分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA嵌入式图像分类装置，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于通过摄像头采集图像； 图像识别与分类模块，用于对图像进行识别与分类，并将结果发送至图像显示模块； 图像显示模块，用于触发图像采集模块以控制图像采集模块的启停，并接收图像识别与分类模块的结果进行显示； 所述图像采集模块采集的图像通过三帧缓存保存到DDR中，然后再从DDR中读取图像数据，再通过HDMIIP核以驱动图像显示模块显示读取的图像； 所述图像识别与分类模块，用于通过神经网络AlexNet模型，对模型中涉及的矩阵计算使用BLAS进行矩阵计算优化，以提升图像识别与分类性能； 所述图像识别与分类模块，通过神经网络AlexNet模型，对输入的图像进行识别分类，得到图像所述分类的概率，包括以下步骤： 图像输入AlexNet模型之后，第一层卷积计算出特征图，之后对特征图做局部响应归一化和最大池化；第二层卷积对归一化特征图和最大池化后的特征图分别进行卷积处理，输出两组特征图；第三层卷积将两组特征图合为一组，使用卷积核对合并的特征图做卷积计算；再依次经第四层卷积、第五层卷积使用不同卷积核数对特征图做卷积运算，之后做最大池化；最大池化后的特征图依次经第六层的全连接层、第七层的全连接层、第八层的全连接层输出特征并送到softmax中，最后softmax输出分类的概率； 对卷积层中的矩阵计算进行优化，包括以下步骤： 矩阵A表示输入图像，矩阵B表示卷积核，矩阵C表示输出的特征图； 首先循环遍历矩阵C的行，再循环遍历矩阵C的列，每次循环用A的第i行和B的第j列的内积更新矩阵C； 然后以4展开矩阵C的列并将展开的内容封装成一个独立函数，且调换循环矩阵C的顺序，即先以递增数4循环矩阵C的列，再以递增数1循环遍历矩阵C的行；每次循环用A的第i行和B的第j列的内积更新矩阵C； 最后申请寄存器变量对独立函数内部的矩阵A、B和C进行乘加操作，使用指针索引进行连续移动操作以避免每次都计算矩阵B坐标，并复用访存，使用向量化指令，并把矩阵A和B打包拷贝到连续空间中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司，其通讯地址为：110168 辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。