Optymalizacja zużycia energii i wydajności modułu kamery mobilnej dzięki rozpoznawaniu scen AI

W dzisiejszej erze rozwijającej się technologii obrazowania smartfonów rozpoznawanie scen przez AI stało się główną siłą napędową optymalizacji zużycia energii i wydajności modułu aparatu. Dzięki precyzyjnej identyfikacji sceny fotografowania i dynamicznemu dostosowywaniu strategii algorytmów producenci smartfonów mogą nie tylko poprawić jakość obrazu, ale także znacznie zmniejszyć zużycie energii, wydłużając żywotność baterii. W tym artykule przeanalizujemy kluczową rolę sceny AI w optymalizacji telefonu komórkowego kamery z trzech wymiarów: architektury sprzętowej, algorytmów programowych i synergii systemowej.

Wydajny procesor: Zastosowanie dedykowanego układu akceleracji AI (takiego jak Rockchip RV1126) może zapewnić 2,0Tops mocy obliczeniowej obsługującej obliczenia o mieszanej precyzji INT8/INT16, zapewniając wydajność w czasie rzeczywistym przy jednoczesnym zmniejszeniu zużycia energii. Ten typ procesora integruje wysokowydajny silnik dekodowania kodowania wideo, obsługujący przetwarzanie wielostrumieniowe 4K H.264/H.265, zapewniając gwarancję mocy obliczeniowej do dynamicznej analizy scen.

Zarządzanie energią i wybór sprzętu: priorytet zasilania DCDC, w porównaniu z tradycyjnym LDO, wydajność zasilania DCDC wzrasta o ponad 30%, szczególnie w przypadku zasilania czujników o wysokiej rozdzielczości;

Dynamiczna adaptacja czujnika — wybór odpowiedniego czujnika w zależności od złożoności sceny, np. modele o niskim poborze mocy w przypadku scen statycznych, przejście na moduły o wysokiej czułości w przypadku scen dynamicznych, równoważenie jakości obrazu i zużycia energii.

Dynamiczna optymalizacja szybkości transmisji: dzięki analizie AI złożoności sceny i współczynnika ROI (Region of Interest), parametry kodowania są dostosowywane w czasie rzeczywistym. Główny obszar (taki jak portret) ma jakość obrazu, a obszar bez ROI utrzymuje podstawową jakość, z oszczędnością szybkości transmisji ponad 20 razy; W połączeniu z technologią HEVC jakość obrazu jest lepsza niż w przypadku tradycyjnych schematów przy tej samej szybkości transmisji, co zmniejsza obciążenie transmisji i pamięci masowej.

Szczegółowa kontrola parametrów operacyjnych: dopasowanie rozdzielczości i liczby klatek na sekundę, automatyczne przełączanie rozdzielczości (np. 1080P → 720P) zgodnie z wymaganiami sceny oraz kontrola klatek w zakresie 15–30 kl./s, co pozwala zmniejszyć częstotliwość taktowania VFE; wyłączenie funkcji redundantnych, wyłączenie trybu ZSL (Zero Shutter Lag) może zmniejszyć zużycie energii o 10 mA i zoptymalizować dane wyjściowe dziennika w celu uniknięcia redundancji danych w tle.

Technologia segmentacji semantycznej sceny: Technologia segmentacji semantycznej obrazu AI używana przez układy MediaTek Dimensity może rozłożyć obraz na niezależne obszary, takie jak rośliny o błękitnym niebie i zielonych kolorach oraz portrety, optymalizując kontrast, kolor i ostrość. Technologia ta, poprzez redukcję zbędnych obliczeń, zmniejsza zapotrzebowanie na moc obliczeniową o 50%, a także obsługuje łączenie wielu algorytmów (takich jak dynamiczne śledzenie ulepszeń nocnych scen).

Adaptacyjne dostosowywanie parametrów: Huawei AI Photo Master automatycznie dopasowuje scenę (np. jedzenie, tekst) poprzez naukę nawyków użytkownika, optymalizację balansu bieli i kompensację ekspozycji. Dane eksperymentalne pokazują, że po włączeniu tej funkcji kompresja rozjaśnień i retencja ciemności są zwiększone o 40%, a zużycie energii podglądu jest zmniejszone o 15%.

Głęboka synergia ISP i AI: Samodzielnie opracowane ISP (takie jak seria Apple, chipy Huawei Kirin) interweniują w odszumianiu i optymalizacji zakresu dynamiki na wczesnym etapie procesu obrazowania poprzez rozpoznawanie scen na poziomie sprzętowym, co zmniejsza zużycie mocy obliczeniowej na późniejszym etapie. Dane testowe pokazują, że ISP zintegrowane z AI mogą zwiększyć prędkość przetwarzania w trybie nocnym o 2 razy i zmniejszyć moc o 35%.

Równowaga termiczna i wydajnościowa: W scenariuszach dużego obciążenia (takich jak nagrywanie wideo 4K) częstotliwość CPU/GPU jest dostosowywana, w połączeniu z inteligentnymi strategiami kontroli termicznej, aby uniknąć obniżania częstotliwości taktowania termicznego. Na przykład technologia zarządzania termicznego AI firmy MediaTek może przewidywać szczyty cieplne i z wyprzedzeniem zmniejszać zużycie energii przez moduły niekrytyczne.

Analiza dekonstrukcji zużycia energii: Poprzez porównanie wartości odniesienia konkurenta, model „bazowego zużycia energii platformy + ekran + moduł + algorytm” jest ustanawiany w celu zlokalizowania nieprawidłowego modułu zużycia energii. Na przykład pewien model, w którym algorytm upiększający spowodował 45% wzrost zużycia energii podglądu poprzez dekompozycję, co zostało zoptymalizowane w zakresie ±5% wartości odniesienia.

Symulacja scenariusza: W połączeniu z danymi o zachowaniu użytkownika (takimi jak 60% współczynnika nagrywania krótkich filmów) scenariusze o wysokiej częstotliwości są optymalizowane specjalnie. Eksperymenty pokazują, że dynamiczna adaptacja liczby klatek na sekundę i rozdzielczości dla scenariuszy transmisji na żywo może wydłużyć czas pracy baterii o 1,5 godziny.

Rozpoznawanie scen przez AI napędza ewolucję smartfonów od „sprzętowego układania w stosy” do „inteligentnej ewolucji”. Dzięki innowacjom w architekturze sprzętowej, głębokiej optymalizacji algorytmów i synergii systemów przyszłe smartfony osiągną szczyt „niskiego zużycia energii i wysokiej jakości obrazu”. Dzięki ciągłemu ulepszaniu mocy obliczeniowej AI po stronie krawędzi technologia rozpoznawania scen rozszerzy się również na takie dziedziny, jak integracja wirtualna i rekonstrukcja superrozdzielczości, zmieniając mobilne wrażenia z obrazowania.