【技术实现步骤摘要】
一种基于AI预测的智能终端节能方法和设备
本申请涉及人工智能
，特别涉及一种基于AI预测的智能终端节能方法和设备。
技术介绍
随着以智能手机、平板电脑为首的智能终端的使用日益频繁，功耗问题也日益突出。降低终端的功耗，延长电池的使用时间，对于提高用户体验，有着非常重要的意义。目前，智能终端上的应用程序(App)数量巨大，质量参差不齐，通常情况下智能终端很大部分的功耗都消耗在App上面。App的功耗分为前台和后台两部分：前台负责直接与用户交互，后台则运行各种服务等。部分App后台活动频繁，很多情况下完全没有必要，但却浪费了大量的功耗，缩短了电池使用时间。同时，很多App的更新也很频繁，部分版本会在前台使用的时候出现功耗明显增高的异常情况。因此，如何在智能终端上实现节能降功耗，同时不影响用户体验，有着非常重要的意义。
技术实现思路
本申请提供了一种基于AI预测的智能终端节能方法和设备，以降低便携式智能终端上应用程序的功耗，延长电池使用时间，同时不影响用户体验。本申请公开了一种基于人工智能AI预测的智能终端节能方法，包括：采集智能终端上应用程序APP相关的运行数据；对所...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能AI预测的智能终端节能方法，其特征在于，包括：采集智能终端上应用程序APP相关的运行数据；对所采集的APP相关的运行数据进行AI分析，预测对后台APP进行限制的时机和限制措施；在预测的时机采取对应的限制措施对后台APP进行限制。
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能AI预测的智能终端节能方法，其特征在于，包括：采集智能终端上应用程序APP相关的运行数据；对所采集的APP相关的运行数据进行AI分析，预测对后台APP进行限制的时机和限制措施；在预测的时机采取对应的限制措施对后台APP进行限制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：确定并记录APP在前台运行时的CPU/DDR/GPU最佳频点；当前台APP功耗异常时，按照记录的最佳频点对CPU/DDR/GPU的频点进行设置或者提示用户升级所述APP。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预测对后台APP进行限制的时机和限制措施包括：根据用户对所述APP的使用习惯以及当前场景特征对所述APP未来的使用频率进行预测分类，并根据分类的结果采取对应的限制措施限制后台APP的功耗。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对APP未来的使用频率进行预测分类包括：根据用户对所述APP的使用习惯以及当前场景特征，预测用户下次再次在前台使用所述APP的时间T；如果T>T1，则将该APP归类为Class1，表示未来很少使用；否则，如果T>T2，则将该APP归类为Class2，表示未来较少使用；否则，如果T>T3，则将该APP归类为Class3，表示未来正常使用；否则，将该APP归类为Class4，表示未来经常使用；其中，T1、T2、T3为设定的时间标准，T1>T2>T3>0。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据分类的结果采取对应的限制措施限制后台APP的功耗包括：对于Class1的APP，确定其对应的后台限制措施为迅速冻结；对于Class2的APP，确定其对应的后台限制措施为经过时间t1后冻结；对于Class3的APP，确定其对应的后台限制措施为经过时间t1+t2后冻结；对于Class4的APP，确定其对应的后台限制措施为不冻结；其中，t1、t2为设定的时间。6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述APP相关的运行数据包括：APP运行时系统状态变化信息和APP功耗数据信息，其中：系统状态变化信息包括并不限于：网络状态变化、蓝牙状态变化、GPS状态变化、位置信息变化、CPU/DDR/GPU频点；APP功耗数据信息包括并不限于：前台功耗、后台功耗、前台运行次数、后台运行次数、前台运行时间、后台运行时间。7.一种基于人工智能AI预测的智能终端节能设备，其特征在于，包括：数...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏威，董志钢，孙海，蒋意，刘桦，刘春海，唐小凯，
申请(专利权)人：三星电子中国研发中心，三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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