Mobil kamera modulining quvvat sarfi va unumdorligini AI sahnani aniqlash bilan optimallashtirish

Smartfonlarni tasvirlash texnologiyasi rivojlanayotgan bugungi davrda sun'iy intellekt sahnasini aniqlash kamera modulining quvvat sarfi va ishlashini optimallashtirishning asosiy harakatlantiruvchi kuchiga aylandi. Suratga olish sahnasini aniq aniqlash va dinamik ravishda sozlash va algoritm strategiyalarini amalga oshirish orqali smartfon ishlab chiqaruvchilari nafaqat tasvir sifatini yaxshilash, balki quvvat sarfini sezilarli darajada kamaytirish, batareyaning ishlash muddatini uzaytirishlari mumkin. Ushbu maqola mobil telefonni optimallashtirishda AI sahnasining asosiy rolini tahlil qiladi kameralar uch o'lchovdan: apparat arxitekturasi, dasturiy ta'minot algoritmlari va tizim sinergiyasi.

Samarali protsessor: Maxsus sun'iy intellekt tezlashtirish chipini (masalan, Rockchip RV1126) qabul qilish 2.0 Top hisoblash quvvatini qo'llab-quvvatlashi INT8/INT16 aralash aniqlikdagi hisoblashni ta'minlab, quvvat sarfini kamaytirish bilan birga real vaqtda ishlashni ta'minlaydi. Ushbu turdagi protsessor 4K H.264/H.265 koʻp oqimli ishlov berishni qoʻllab-quvvatlovchi, dinamik sahna tahlili uchun hisoblash quvvati kafolatini taʼminlovchi yuqori unumli video kodlovchi dekodlash mexanizmini birlashtiradi.

Quvvatni boshqarish va uskunani tanlash: DCDC quvvat manbai ustuvorligi, an'anaviy LDO bilan solishtirganda, DCDC quvvat samaradorligi 30% dan oshadi, ayniqsa yuqori aniqlikdagi sensorli quvvat manbai;

Dinamik sensorni moslashtirish, statik sahnalar uchun kam quvvatli modellar kabi sahna murakkabligiga ko'ra mos sensorni tanlang, dinamik sahnalar uchun yuqori sezgir modullarga o'ting, tasvir sifati va quvvat sarfini muvozanatlashtiring.

Bit tezligini dinamik optimallashtirish: Sahna murakkabligi va ROI (qiziqish mintaqasi) nisbati AI tahlili orqali kodlash parametrlari real vaqtda sozlanadi. Asosiy maydon (masalan, portret) tasvir sifatida va ROI bo'lmagan hudud asosiy sifatni saqlab qoladi, bit tezligini 20 martadan ko'proq tejaydi; HEVC texnologiyasi bilan birgalikda tasvir sifati bir xil bit tezligi ostida an'anaviy sxemalarga qaraganda yaxshiroq, uzatish va saqlash bosimini pasaytiradi.

Ishlash parametrlarini nozik nazorat qilish: ruxsat va kadr tezligini moslashtirish, sahna talabiga ko'ra ruxsatni avtomatik almashtirish (masalan, 1080P → 720P) va 15-30 kadr / sek diapazonida kadrni boshqarish, VFE soat chastotasini pasaytiradi; Ortiqcha funktsiyalarni yoping, ZSL0gmA quvvat sarfini o'chirib qo'yish va log chiqish quvvatini optimallashtirish (Zero) fon ma'lumotlarining ortiqcha bo'lishiga yo'l qo'ymaslik.

Sahna semantik segmentatsiyasi texnologiyasi: MediaTek Dimensity chiplari tomonidan qo‘llaniladigan AI tasvirni semantik segmentatsiyalash texnologiyasi tasvirni ko‘k osmon yashil o‘simliklari va portretlar kabi mustaqil hududlarga bo‘lib, kontrast, rang va aniqlikni optimallashtirishi mumkin. Ushbu texnologiya ortiqcha hisob-kitoblarni kamaytirish orqali hisoblash quvvatiga bo'lgan talabni 50 ga kamaytiradi, shuningdek, bir nechta algoritmlarni stackingni qo'llab-quvvatlaydi (masalan, tungi sahnani yaxshilash dinamik kuzatuvi).

Moslashuvchan parametrlarni sozlash: Huawei AI Photo Master foydalanuvchi odatlarini o‘rganish, oq rang balansi va ekspozitsiya kompensatsiyasini optimallashtirish orqali sahnaga (ovqat, matn kabi) avtomatik ravishda mos keladi. Eksperimental ma'lumotlar shuni ko'rsatadiki, ushbu funksiya yoqilgandan so'ng, diqqatni siqish va qorong'ulikni saqlash 40% ga oshadi va oldindan ko'rish quvvat sarfi 15% ga kamayadi.

ISP va sun'iy intellektning chuqur sinergiyasi: O'z-o'zidan ishlab chiqilgan Internet-provayderlar (masalan, Apple seriyasi, Huawei Kirin chiplari) apparat darajasidagi sahnani aniqlash orqali tasvirlash quvurining dastlabki bosqichida denozizatsiya va dinamik diapazonni optimallashtirishga aralashadi, bu esa keyingi bosqichda hisoblash quvvati sarfini kamaytiradi. Sinov ma'lumotlari shuni ko'rsatadiki, sun'iy intellekt bilan integratsiyalashgan provayderlar tungi rejimni qayta ishlash tezligini 2 barobarga oshirishi va quvvatni 35 foizga kamaytirishi mumkin.

Issiqlik va ishlash balansi: Yuqori yuk stsenariylarida (masalan, 4K video yozish) CPU/GPU chastotasi sozlanadi, termal pasayishni oldini olish uchun aqlli termal nazorat strategiyalari bilan birlashtiriladi. Masalan, MediaTekning sun'iy intellektning issiqlik boshqaruvi texnologiyasi issiqlik cho'qqilarini oldindan aytib berishi va muhim bo'lmagan modullarning quvvat sarfini oldindan kamaytirishi mumkin.

Quvvat iste'molini dekonstruksiya qilish tahlili: Raqobatchining benchmark qiymatini solishtirish orqali g'ayritabiiy quvvat iste'moli modulini aniqlash uchun "platforma asosiy quvvat iste'moli+ekran+modul+algoritmi" modeli o'rnatiladi. Masalan, ma'lum bir model go'zallik algoritmi parchalanish orqali oldindan ko'rish quvvat sarfini 45% ga oshirdi, bu benchmark qiymatining ±5% gacha optimallashtirildi.

Stsenariy simulyatsiyasi: foydalanuvchi xatti-harakatlari ma'lumotlari (masalan, 60% qisqa video tortishish nisbati) bilan birgalikda yuqori chastotali stsenariylar maxsus optimallashtirilgan. Tajribalar shuni ko'rsatadiki, kadr tezligining dinamik moslashuvi va jonli efir stsenariylari uchun o'lchamlari batareyaning ishlash muddatini 1,5 soatga uzaytirishi mumkin.

AI sahnasini aniqlash smartfonning evolyutsiyasini "apparat stacking" dan "aqlli evolyutsiya" ga olib boradi. Uskuna arxitekturasi innovatsiyasi, algoritmni chuqur optimallashtirish va tizim sinergiyasi orqali kelajakdagi smartfonlar “kam quvvat sarfi va yuqori tasvir sifati”ga erishadi. Yon tomondan AI hisoblash quvvatining doimiy takomillashtirilishi bilan sahnani aniqlash texnologiyasi virtual integratsiya va o'ta aniqlikdagi rekonstruksiya kabi sohalarga ham tarqaladi va mobil tasvir tajribasini qayta shakllantiradi.