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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ZYNQ SoC的卷积神经网络加速器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：CN115345286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202110526886.3，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于ZYNQ SoC的卷积神经网络加速器装置是由尹震宇;郭锐锋;杨东升;邢健;武世雄;徐福龙;张飞青;李岳;陈玄一;王芹;刘思宇;宋丹;李秋霞设计研发完成，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ZYNQ SoC的卷积神经网络加速器装置在说明书摘要公布了：本发明设计了一种基于ZYNQSoC的卷积神经网络加速器装置，包括：卷积模块、直接内存操作模块、特征增强模块、全连接模块、回归模块和中断模块。该加速器通过各个模块的协同配合，能够对图像进行识别分类，具有较强的并行计算能力；该加速器装置进行了参数量化，在精度损失很小的情况下，大大节省了片上存储资源；同时该加速器装置进行了权重参数的重排序和图像数据的重组对齐，极大的提高了带宽的利用率和并行传输的速度。本发明具有高性能、低功耗、低成本和便携性强等优势，具有广阔的应用场景。

本发明授权一种基于ZYNQ SoC的卷积神经网络加速器装置在权利要求书中公布了：1.一种基于ZYNQSoC的卷积神经网络加速器装置，其特征在于，包括：卷积模块、直接内存操作模块、特征增强模块、全连接模块、回归模块和中断模块，其中： 卷积模块，用于通过直接内存操作模块读取DDR3中的图像数据以及权重参数，并对其进行卷积运算，将卷积运算结果通过直接内存操作模块存储到DDR3中； 特征增强模块，用于通过直接内存操作模块读取DDR3中的卷积运算结果，并对其进行ReLU处理、批量归一化处理和池化操作，对图像进行特征选择和信息过滤，得到处理后的图像数据，通过直接内存操作模块存储到DDR3中； 全连接模块，用于通过直接内存操作模块读取DDR3中的权重参数以及处理后的图像数据，并进行全连接计算，将特征图进行整合和分类以得到整个图像信息，将全连接计算结果通过直接内存操作模块存储到DDR3中； 回归模块，用于通过直接内存操作模块读取DDR3中的全连接计算结果，完成回归概率运算并且给出预测结果最大的前五个概率和对应的类别，将概率传回CPU并打印； 直接内存操作模块，用于实现DDR3分别与卷积模块、直接内存操作模块、特征增强模块、全连接模块、回归模块之间的数据交互； 中断模块，用于分别接收卷积模块、特征增强模块、全连接模块和回归模块对应的中断。

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