一种基于FPGA加速的神经网络模型部署方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明公开了一种基于FPGA加速的神经网络模型部署方法及系统，选择神经网络模型并压缩，选择FPGA开发板，基于FPGA开发板设计适于神经网络模型的全局架构，将全局架构的描述文件添加到设备树文件中，生成可在FPGA开发板上运行的linux系统，将生成的linux系统烧录至FPGA开发板上的Nand Flash中，将压缩后的神经网络模型编译成二进制代码文件并部署到FPGA开发板上，得到部署后的FPGA开发板，采集待检测图像并将其输入至部署后的FPGA开发板中处理，将处理后得到的待检测目标的预测框和置信度分数加载到待检测图像上并显示。该方法检测速度快，功耗低，准确率高，可适用于低功耗，低延迟的场合。
《一种基于FPGA加速的神经网络模型部署方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024109272772，当前法律状态为已下证，由湖南大学提出申请，发明人为王绍源;吴川伟;何庆，申请日期为2024-07-11，公开（公告）日期为2024-10-01，国际专利分类号（IPC）为 G06N 3/063 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于FPGA加速的神经网络模型部署方法及系统，选择神经网络模型并压缩，选择FPGA开发板，基于FPGA开发板设计适于神经网络模型的全局架构，将全局架构的描述文件添加到设备树文件中，生成可在FPGA开发板上运行的linux系统，将生成的linux系统烧录至FPGA开发板上的Nand Flash中，将压缩后的神经网络模型编译成二进制代码文件并部署到FPGA开发板上，得到部署后的FPGA开发板，采集待检测图像并将其输入至部署后的FPGA开发板中处理，将处理后得到的待检测目标的预测框和置信度分数加载到待检测图像上并显示。该方法检测速度快，功耗低，准确率高，可适用于低功耗，低延迟的场合。
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