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龙图腾网获悉国网信息通信产业集团有限公司;福建亿榕信息技术有限公司申请的专利一种适应于资源受限的FPGA实现BNN前向推理的方法及系统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：CN116894490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310931736.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种适应于资源受限的FPGA实现BNN前向推理的方法及系统是由李强;赵峰;庄莉;王秋琳;伍臣周;宋立华;邱镇;黄晓光;陈江海设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适应于资源受限的FPGA实现BNN前向推理的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种适应于资源受限的FPGA实现BNN前向推理的方法及系统，包括步骤S1:读取特征图信息，权值信息存入FPGA的片内RAM中；步骤S2:将首层输入图像先进行归一化去均值后进行8bit量化进入中间网络，所述中间网络分为多个宏卷积层，采用二值化权值和激活函数，每个卷积层按照卷积、批正则化、激活顺序进行处理；步骤S3:最后的全连接层采用8bit量化精度进行相乘后判决输出。本发明能够大幅降低乘法器、存储器的开销，同时大大降低运行功耗。

本发明授权一种适应于资源受限的FPGA实现BNN前向推理的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种适应于资源受限的FPGA实现BNN前向推理的方法，其特征在于，包括 步骤S1:读取特征图信息，权值信息存入FPGA的片内RAM中； 步骤S2:将首层输入图像先进行归一化去均值后进行8bit量化进入中间网络，所述中间网络分为多个宏卷积层，采用二值化权值和激活函数，每个卷积层按照卷积、批正则化、激活顺序进行处理； 步骤S3:最后的全连接层采用8bit量化精度进行相乘后判决输出； 所述宏卷积层中的卷积操作，具体如下： 将特征图和权值中的-1映射为0； 然后采用比特同或xnor操作取代乘法运算，最后对同或结果求和后乘2，并与总长度相减，获得卷积结果； 所述宏卷积层中的批正则化、激活进行结合处理取代BN处理中乘法和除法的操作，具体如下： 在前向推理中BN层的处理为： ； 其中表示输入向量均值，表示输入向量的标准差，x为输入，y为BN输出，和为训练过程中学习到的参数，用于对激活值进行仿射变换，以保证对原有输入的还原； 前向推理的激活函数： ； 结合BN层和激活，得到 ； 其中0，和为已知参数，且≠0，且在做前向推理过程中是不变的，因此得到： ， ； 即当和时得到不同的计算公式。

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