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龙图腾网恭喜杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利数据处理方法、卷积神经网络训练方法、装置和FPGA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：CN115034351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202110241125.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权数据处理方法、卷积神经网络训练方法、装置和FPGA是由陈汝丹;张渊设计研发完成，并于2021-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法、卷积神经网络训练方法、装置和FPGA在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种数据处理方法、卷积神经网络训练方法、装置和FPGA，可以获取待处理图片并存储至预设存储空间，FPGA可以从预设存储空间获取待处理图片，通过卷积层运算核，基于目标卷积神经网络中每一卷积层对应的目标参数矩阵，对待处理图片进行处理，得到最终的特征图，存储至预设存储空间；目标卷积神经网络中每一卷积层对应的目标参数矩阵中的元素，与该卷积层中的卷积核一一对应；该卷积层中的卷积核包含：压缩卷积核和非压缩卷积核，且压缩卷积核的大小小于非压缩卷积核。进而，可以从预设存储空间获取最终的特征图。如此，能够提高基于卷积神经网络进行数据处理的效率。

本发明授权数据处理方法、卷积神经网络训练方法、装置和FPGA在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图片；将所述待处理图片存储至预设存储空间，以使现场可编程逻辑门阵列FPGA从所述预设存储空间获取所述待处理图片，并通过卷积层运算核，基于目标卷积神经网络中每一卷积层对应的目标参数矩阵，对所述待处理图片进行处理，得到最终的特征图，并存储至所述预设存储空间；其中，所述目标卷积神经网络中每一卷积层对应的目标参数矩阵中的元素，与该卷积层中的卷积核一一对应；该卷积层中的卷积核包含：压缩卷积核和非压缩卷积核，且压缩卷积核的大小小于非压缩卷积核；该目标参数矩阵的行数和列数是分别基于该卷积层的输出通道的数目和输入通道的数目预先设置的；所述目标卷积神经网络为：针对初始卷积神经网络中的每一卷积层，将该卷积层中指定的部分卷积核进行压缩得到压缩卷积核，并进行模型训练得到的；所述指定的部分卷积核为基于该卷积层的输入通道的数目、输出通道的数目，以及所述FPGA的卷积层运算核的输入并行度和输出并行度设置的；从所述预设存储空间获取所述最终的特征图。

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