استراتژی‌های طراحی کم‌توان برای ماژول‌های دوربین

اینجا چند راهبرد برای طراحی با توان کم در ورودی است. دوربین‌هابه عنوان یک دستیار ترجمه حرفه ای وب، ترجمه کنید:

سنسور تصویر: انتخاب سنسورهای با حالت‌های کم‌مصرف. به عنوان مثال، برخی از سنسورهای تصویر CMOS می‌توانند وارد حالت خواب بسیار کم مصرف انرژی شوند هنگامی که در حالت آماده‌بکاری هستند، تنها زمانی بیدار می‌شوند که نیاز به گرفتن تصویر وجود دارد. این می‌تواند مصرف انرژی را به طور قابل توجهی کاهش دهد. علاوه بر این، سنسورهای جدید پشت‌نورده (BSI) می‌توانند مصرف انرژی کمتری نسبت به سنسورهای سنتی با نور روبرو در سطح عملکرد مشابه ارائه دهند، زیرا از نور به طور موثرتری استفاده می‌کنند و مصرف انرژی مورد نیاز برای رسیدن به روشنایی کافی را کاهش می‌دهند.

پردازنده ترجمه SoC به فارسی: سیستم‌های ترکیبیاز پردازنده‌های سیستم-بر-تراشه (SoC) با توان کم استفاده کنید. این چیپ‌ها معمولاً با فرآیندهای تولید پیشرفته تولید می‌شوند، مانند فرآیند توان کم TSMC که می‌تواند هم مصرف توان استاتیک و هم مصرف توان پویا را کاهش دهد. علاوه بر این، واحد مدیریت توان در داخل SoC می‌تواند به طور پویا ولتاژ و فرکانس ماژول‌های مختلف را بر اساس بار کاری تنظیم کند و از استفاده انرژی غیرضروری جلوگیری کند.

دستگاه‌های جانبی دیگر: برای دستگاه‌های جانبی مانند ماژول‌های Wi-Fi و بلوتوث، مدل‌های با توان کم را انتخاب کنید. به عنوان مثال، ماژول‌های بلوتوث با توان پایین (BLE) می‌توانند وقتی انتقال داده کم است، وارد حالت خواب شوند و مصرف انرژی را کاهش دهند.

طراحی مدار مدیریت تغذیه: طراحی مدارهای مدیریت تغذیه کارآمد برای کاهش اتلاف انرژی از طریق توزیع و تبدیل مناسب توان. به عنوان مثال، از منابع تغذیه با سوئیچ به جای منابع تغذیه خطی استفاده کنید، زیرا آن‌ها کارآمدتر هستند و می‌توانند ولتاژ ورودی را به طور موثرتر به ولتاژ‌های عملیاتی مورد نیاز برای اجزای دوربین تبدیل کنند. همچنین، چندین سوئیچ تغذیه را به مدار اضافه کنید تا تامین برق به اجزا مختلف بر اساس حالت‌های عملیاتی مختلف (مانند حالت آماده، پیش‌نمایش و ضبط) را کنترل کند و مدیریت تغذیه دقیق را فراهم کند.

کاهش پارامترهای پارازیتی مدار: در مرحله طراحی PCB، بهینه‌سازی مسیریابی و قرارگیری اجزا برای کاهش خازن و انداکتانس پارازیتی در مدار. این پارامترهای پارازیتی می‌توانند باعث اتلاف انرژی در طول انتقال سیگنال شوند، بنابراین کاهش آن‌ها می‌تواند کارایی مدار را افزایش دهد و مصرف انرژی را کاهش دهد. به عنوان مثال، طول خطوط سیگنال با فرکانس بالا را کوتاه کنید تا انعکاس و ضعف سیگنال را کاهش دهید و در نتیجه مصرف انرژی در طول انتقال سیگنال را کاهش دهید.

مکانیسم هوشمند خواب و بیداری: نرم‌افزار کنترل می‌کند که وقتی نیازی به آن نیست (مانند عدم تشخیص حرکت یا عدم عملیات برای مدت زمان طولانی) دوربین وارد حالت خواب شود. در حالت خواب، اجزای سخت‌افزاری غیرضروری مانند رمزگذار ویدیو و ماژول انتقال Wi-Fi خاموش می‌شوند و تنها یک ماژول نظارت با توان کم (مانند حسگر حرکت) برای تشخیص اینکه آیا دوربین باید بیدار شود، روشن می‌ماند. وقتی ماژول نظارت شرایط بیداری را تشخیص می‌دهد (مانند ایجاد حرکت یا دستور کنترل از راه دور)، سریعاً دوربین را بیدار می‌کند و وضعیت کاری آن را بازیابی می‌کند.

تنظیم نرخ فریم: تنظیم پویا نرخ فریم ویدیو بر اساس پویایی صحنه و نیازهای کاربر. به عنوان مثال، در یک صحنه نظارتی، اگر تصویر برای مدت زمان طولانی تغییر نکند، می‌توان نرخ فریم را کاهش داد تا پردازش و انتقال داده را کاهش دهد و در نتیجه مصرف انرژی را کاهش دهد. نرخ فریم را دوباره افزایش دهید زمانی که نیاز به مشاهده جزئیات یا وقتی صحنه حرکت دارد.

در صحنه‌هایی که جزئیات تصویر بالا نیازی به آن نیست، از طریق تنظیمات نرم‌افزار کیفیت تصویر را پایین بیاورید. کاهش کیفیت تصویر به معنای کمتر شدن مقداری که حسگر تصویر باید جمع‌آوری کند و کاهش بار کاری برای رمزگذار ویدیو است، بنابراین مصرف انرژی کاهش می‌یابد. به عنوان مثال، در نظارت از راه دور که تنها نیاز به دید کلی از محیط است، می‌توان از کیفیت تصویر پایین‌تر برای پیش‌نمایش استفاده کرد.

بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصویر و ویدیو: الگوریتم‌های داخلی دوربین را بهینه‌سازی کنید تا محاسبات را کاهش دهید. به عنوان مثال، در الگوریتم‌های فشرده‌سازی تصویر، از روش‌های کدگذاری کارآمد‌تر مانند H.265/HEVC استفاده کنید. این روش‌ها می‌توانند حجم داده را کاهش دهند در حالی که کیفیت تصویر را حفظ کرده و مصرف انرژی رمزگذار ویدیو را کاهش دهند. همچنین، بهینه‌سازی افزایش تصویر و فیلترینگ را برای کاهش مراحل محاسباتی غیرضروری و بهبود کارایی الگوریتم انجام دهید.

بهینه‌سازی الگوریتم تشخیص هوشمند: برای الگوریتم‌های تشخیص هدف و تشخیص چهره در دوربین‌های هوشمند، ساختار شبکه عصبی یا مدل‌های سبک را بهینه‌سازی کنید تا محاسبات را کاهش دهید در حالی که دقت تشخیص حفظ می‌شود. به عنوان مثال، استفاده از پیچیدگی‌های عمقی جداپذیر به جای پیچیدگی‌های سنتی می‌تواند محاسبات را به طور قابل توجهی کاهش دهد و در نتیجه مصرف انرژی پردازنده‌ای که این الگوریتم‌ها را اجرا می‌کند را کاهش دهد.