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针对卷积神经网络(CNN)在资源受限的硬件设备上运行功耗高及运行慢的问题,提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的CNN定点计算加速方法。首先提出一种定点化方法,并且每层卷积设计不同的尺度参数,使用相对散度确定位宽的长度,以减小CNN参数的存储空间,而且研究不同量化区间对CNN精度的影响;其次,设计参数复用方法及流水线计算方法来加速卷积计算。为验证CNN定点化后的加速效果,采用了人脸和船舶两个数据集进行验证。结果表明,相较于传统的浮点卷积计算,所提方法在保证CNN精度损失很小的前提下,当权值参数和