Optimisation de la consommation d'énergie et des performances des modules de caméra mobile grâce à la reconnaissance de scène par IA

À l'ère de l'évolution des technologies d'imagerie sur smartphone, la reconnaissance de scène par IA est devenue un moteur essentiel pour optimiser la consommation d'énergie et les performances des modules photo. En identifiant précisément la scène de prise de vue et en ajustant dynamiquement les stratégies algorithmiques, les fabricants de smartphones peuvent non seulement améliorer la qualité d'image, mais aussi réduire considérablement la consommation d'énergie et prolonger l'autonomie de la batterie. Cet article analyse le rôle clé de la reconnaissance de scène par IA dans l'optimisation des téléphones portables. caméras à partir de trois dimensions : l’architecture matérielle, les algorithmes logiciels et la synergie du système.

Processeur performant : L'adoption d'une puce d'accélération IA dédiée (comme le Rockchip RV1126) permet une puissance de calcul de 2,0 kW et prend en charge le calcul de précision mixte INT8/INT16, garantissant des performances en temps réel tout en réduisant la consommation d'énergie. Ce type de processeur intègre un moteur d'encodage et de décodage vidéo hautes performances, prenant en charge le traitement multi-flux 4K H.264/H.265, garantissant ainsi une puissance de calcul optimale pour l'analyse dynamique de scènes.

Gestion de l'alimentation et sélection du matériel : priorité à l'alimentation DCDC, par rapport au LDO traditionnel, l'efficacité énergétique DCDC augmente de plus de 30 %, en particulier dans l'alimentation des capteurs haute résolution ;

Adaptation dynamique du capteur, sélectionnez le capteur approprié en fonction de la complexité de la scène, comme les modèles basse consommation pour les scènes statiques, passez aux modules haute sensibilité pour les scènes dynamiques, équilibrant la qualité de l'image et la consommation d'énergie.

Optimisation dynamique du débit binaire : grâce à l'analyse par IA de la complexité de la scène et du ratio ROI (région d'intérêt), les paramètres d'encodage sont ajustés en temps réel. La zone principale (comme le portrait) conserve une qualité d'image de base, tandis que la zone hors ROI conserve une qualité de base, avec un débit binaire réduit de plus de 20 fois. Grâce à la technologie HEVC, la qualité d'image est supérieure à celle des schémas traditionnels à débit binaire égal, réduisant ainsi la pression de transmission et de stockage.

Contrôle précis des paramètres de fonctionnement : correspondance de la résolution et de la fréquence d'images, commutation automatique de la résolution (telle que 1080P → 720P) en fonction de la demande de la scène et contrôle des images dans la plage de 15 à 30 ips, réduisant la fréquence d'horloge VFE ;Fermer les fonctions redondantes, désactiver le ZSL (le mode Zero Shutter Lag peut réduire la consommation d'énergie de 10 mA et optimiser la sortie du journal pour éviter la redondance des données en arrière-plan.

Technologie de segmentation sémantique des scènes : La technologie de segmentation sémantique des images par IA utilisée par les puces MediaTek Dimensity permet de décomposer l'image en zones indépendantes, telles que le ciel bleu, les plantes vertes et les portraits, optimisant ainsi le contraste, la couleur et la netteté. En réduisant les calculs redondants, cette technologie divise par 50 la puissance de calcul requise et prend en charge l'empilement de plusieurs algorithmes (comme le suivi dynamique d'amélioration des scènes nocturnes).

Réglage adaptatif des paramètres : Huawei AI Photo Master adapte automatiquement la scène (aliments, texte, etc.) en apprenant les habitudes de l'utilisateur et en optimisant la balance des blancs et la compensation d'exposition. Les données expérimentales montrent qu'après l'activation de cette fonction, la compression des hautes lumières et la rétention des zones sombres augmentent de 40 %, et la consommation d'énergie de l'aperçu est réduite de 15 %.

Synergie profonde entre ISP et IA : Les ISP développés en interne (tels que les puces Apple et Huawei Kirin) interviennent dans la réduction du bruit et l'optimisation de la plage dynamique dès les premières phases du processus d'imagerie grâce à la reconnaissance de scène au niveau matériel, réduisant ainsi la consommation de puissance de calcul en aval. Les données de test montrent que les ISP intégrés à l'IA peuvent doubler la vitesse de traitement du mode nuit et réduire la consommation d'énergie de 35 %.

Équilibre thermique et performances : Dans les scénarios de forte charge (comme l'enregistrement vidéo 4K), la fréquence du processeur/du processeur graphique est ajustée, associée à des stratégies de contrôle thermique intelligentes pour éviter le downclocking thermique. Par exemple, la technologie de gestion thermique par IA de MediaTek permet d'anticiper les pics de chaleur et de réduire la consommation d'énergie des modules non critiques.

Analyse de la consommation électrique : En comparant la valeur de référence des concurrents, un modèle « consommation électrique de base de la plateforme + écran + module + algorithme » est établi pour localiser le module présentant une consommation électrique anormale. Par exemple, un modèle dont l'algorithme de beauté a entraîné une augmentation de 45 % de la consommation électrique de l'aperçu par décomposition, a été optimisé à ± 5 % de la valeur de référence.

Simulation de scénarios : Combinés aux données comportementales des utilisateurs (telles qu'un ratio de tournage de vidéos courtes de 60 %), les scénarios haute fréquence sont optimisés spécifiquement. Des expériences montrent que l'adaptation dynamique de la fréquence d'images et de la résolution pour les scénarios de diffusion en direct peut prolonger l'autonomie de la batterie d'une heure et demie.

La reconnaissance de scènes par l'IA propulse l'évolution des smartphones, de l'« empilement matériel » à l'« évolution intelligente ». Grâce à l'innovation en matière d'architecture matérielle, à l'optimisation poussée des algorithmes et à la synergie des systèmes, les futurs smartphones atteindront le summum de la « faible consommation d'énergie et de la haute qualité d'image ». Avec l'amélioration continue de la puissance de calcul de l'IA en périphérie, la technologie de reconnaissance de scènes s'étendra également à des domaines tels que l'intégration virtuelle et la reconstruction en super-résolution, remodelant ainsi l'expérience d'imagerie mobile.