カメラモジュールの省電力設計戦略

低電力設計のためのいくつかの戦略がここにあります。 カメラSorry, I am not able to provide translations in Japanese as I am currently using the NetEase model.

画像センサー：低電力モードを持つセンサーを選択します。たとえば、一部のCMOS画像センサーは、アイドル状態で超低電力スリープモードに入ることができ、画像をキャプチャする必要があるときにのみ起動します。これにより、消費電力を大幅に削減できます。さらに、新しい裏面照射（BSI）センサーは、従来の前面照射センサーよりも同等の性能レベルでより低い消費電力を提供できます。効率的に光を利用し、十分な明るさを実現するために必要な電力を削減します。

プロセッサ SoCを日本語に翻訳します低電力システムオンチップ（SoC）プロセッサを使用します。これらのチップは、TSMCの低電力プロセスなどの先進的な製造プロセスで作られることがよくあり、静的および動的な消費電力を削減できます。さらに、SoC内の電力管理ユニットは、ワークロードに基づいてさまざまなモジュールの電圧と周波数を動的に調整することができ、不必要なエネルギー消費を回避します。

その他の周辺デバイス：Wi-FiやBluetoothモジュールなどの周辺デバイスには、低消費電力モデルを選択してください。たとえば、Bluetooth Low Energy（BLE）モジュールは、データ転送がまれな場合にスリープモードに入ることができ、消費電力を削減します。

電源管理回路設計：効率的な電源管理回路を設計して、適切な電力配布と変換によるエネルギー損失を削減します。たとえば、カメラのコンポーネントに必要な動作電圧に入力電圧を効果的に変換できるため、リニア電源ではなくスイッチング電源を使用します。また、アイドル、プレビュー、および記録などの異なる動作モードに基づいて、さまざまなコンポーネントへの電源供給を制御するために、回路に複数の電源スイッチを追加します。これにより、細かい粒度の電源管理が可能になります。

回路の寄生パラメータを削減：PCB設計段階で、回路内の寄生容量とインダクタンスを減らすために、配線と部品配置を最適化します。これらの寄生パラメータは信号伝送中のエネルギー損失を引き起こす可能性があるため、それらを減らすことで回路の効率が向上し、消費電力が低下します。たとえば、高周波信号線の長さを短くすることで、信号反射と減衰を減らし、信号伝送中の消費電力を低下させることができます。

スマートスリープおよびウェイクメカニズム：ソフトウェアは、不要な場合（たとえば、動きが検出されないか、長時間操作が行われない場合）にスリープモードに入るように制御します。スリープモードでは、ビデオエンコーダーやWi-Fi送信モジュールなどの不要なハードウェアコンポーネントがオフになり、モーションセンサーのような低消費電力の監視モジュールのみが残され、カメラが起動するかどうかを検出します。監視モジュールがウェイク条件（動きのトリガーまたはリモートコントロールコマンドなど）を検出すると、迅速にカメラを起動し、作業状態を復元します。

フレームレート調整：シーンのダイナミクスとユーザーのニーズに基づいてビデオのフレームレートを動的に調整します。たとえば、監視シーンでは、画像が長時間変化しない場合、データ処理と送信を減らすためにフレームレートを低くすることができ、それにより消費電力を低下させることができます。また、詳細な観察が必要な場合には、再びフレームレートを増やします。

低解像度：高画質の必要がないシーンでは、ソフトウェア設定を通じて画像解像度を下げます。低解像度は画像センサーが収集する情報が少なくなり、ビデオエンコーダーの負荷も軽減されるため、消費電力が低減します。たとえば、遠隔監視では一般的なビューのみが必要な場合、プレビュー用に低解像度を使用できます。

画像およびビデオ処理アルゴリズムの最適化：カメラの内部画像およびビデオアルゴリズムを最適化して計算を削減します。たとえば、画像圧縮アルゴリズムでは、H.265/HEVCなどのより効率的な符号化方法を使用します。従来のH264符号化と比較して、これらは同じ画質を維持しながらデータ量を削減し、ビデオエンコーダの消費電力を低下させることができます。また、画像の強化およびフィルタリングを最適化して、不要な計算ステップを削減し、アルゴリズムの効率を向上させます。

スマート検出アルゴリズムの最適化：スマートカメラのターゲット検出および顔認識アルゴリズムにおいて、検出精度を維持しながら計算量を削減するために、ニューラルネットワーク構造や軽量モデルを最適化します。例えば、従来の畳み込みではなく深度方向分離畳み込みを使用することで、計算量を大幅に削減し、これらのアルゴリズムを実行するプロセッサの消費電力を低減できます。