简介： 本发明提供一种基于预测稀疏性实现CNN推理无损加速方法及系统，包括：获取输入向量和卷积核权重向量，确定输入向量的参考向量；根据所述输入向量、参考向量及卷积核权重向量进行卷积上界估计，获取卷积运算输出的上界；根据所述上界的大小确定是否进行卷积运算。本发明解决了现有CNN卷积神经网络在进行视频图像计算时运算量大、速度慢的缺陷，以实现计算过程的加速。