[發明專利]用于觸屏智能移動終端的優化刷新率優化方法及系統

有效

• 申請號: 201310161759.3
• 申請日: 2013-05-03
• 公開（公告）號: CN103217897A
• 公開（公告）日: 2013-07-24
• 發明（設計）人: 韓皓夫;俞嘉地;朱弘恣;薛廣濤;李明祿
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

技術領域

本發明涉及的是一種用于減少觸屏移動終端顯示刷新能量消耗的技術，該技術在減少能耗的同時，并未對用戶體驗度產生較大影響，具體涉及學習用戶的需求模型并根據用戶實時的劃屏速率動態調整顯示刷新率的優化方法及系統。

背景技術

觸屏智能移動終端憑借著強大的功能、豐富的應用和極高的便攜性在全世界范圍內得到了廣泛的應用。它的出現，使得更多的應用(如網頁瀏覽、電子書閱讀、社交網絡等)能夠流暢地運行在各種移動終端上，極大地豐富了用戶的體驗。與此同時，移動終端的待機時間卻成為了瓶頸，越來越多的研究工作圍繞終端能耗問題而展開。

在如今的智能移動終端能耗中占據主要部分的，大致可分為處理器、屏幕和通信三部分。而與本方法涉及了處理器與屏幕能耗。

有關智能終端的處理器節能的研究方案主要集中于選取更優化的方案來動態調整處理器頻率，以實現在低負載時使用低主頻處理運算任務，降低處理器能耗。

有關移動設備屏幕能耗的研究主要集中在LCD與OLED的發光能耗上：

1)對于LCD顯示屏幕：現有工作表明，通過配合調節LCD屏幕的背光亮度與Gamma值可以顯著減少背光能耗。

2)對于OLED顯示屏幕：由于OLED顯示技術擁有自發光、可視角度大、高亮度、低面板厚度及成本低廉等優勢，近些年來逐漸取代LCD顯示屏，成為移動終端的主流顯示技術。由于其發光特性，導致其發出不同顏色的光時能耗也有所不同。而近來的研究則集中在調整OLED顯示的配色方案，使用低能耗的顏色來替換高能耗顏色以達到節能的效果。

通過研究發現，整機能耗與屏幕的刷新率緊密相關，如圖1。此外還發現，用戶對刷新率的需求與屏幕內容的移動速度有關，如圖2,3。而在觸屏移動終端上，屏幕內容移動大都與劃屏操作緊密相關。因此，可以選擇基于用戶的需求調節，從而避免不必要的高刷新率以達到節能的效果。現有移動終端在屏幕顯示內容有變化時，操作系統需要進行一系列的刷新動作以在屏幕上顯示流暢的動畫。而每一次刷新都意味著重新計算要顯示的畫面，進而帶來了極大的能耗。現有的刷新率調整方法總是保證以最高的頻率進行屏幕刷新（一般為60fps，即達到屏幕硬件的刷新率上限），而沒有考慮到屏幕刷新帶來的能耗。

經過對現有技術的檢索發現，中國專利文獻號CN102930852A，公開日2013-02-13，公開了一種“通過動態調節屏幕刷新率來提高移動終端系統性能的方法”該技術通過動態調節屏幕刷新率來提高移動終端系統性能的方法，屬于信息處理技術領域。該技術針對于移動終端，如觸屏手機，在移動終端中處理器的處理能力是有限的，處理器通過自動檢測其處理各種功能（如屏幕刷新是否平滑、有無觸控延遲）的能力來評估系統整體性能，進而來動態調整屏幕刷新率。該技術主要從兩個方面進行動態調節。一方面，從整體上，通過動態調節屏幕刷新率來保持屏幕刷新平滑，避免由于處理器來不及處理屏幕刷新而導致的刷新不平滑；另一方面，針對于具體應用，通過對某一應用來具體分析其在多大的刷新率下才不會導致產生觸控延遲。但該技術沒有考慮到顯示幀率與用戶體驗之間的關系，單純通過犧牲用戶體驗以換取能耗降低，導致實際用戶體驗收到影響較大。

發明內容

本發明針對現有技術存在的上述不足，提出一種用于觸屏智能移動終端的優化刷新率優化方法及系統，通過收集用戶對屏幕刷新頻率的需求，建立用戶需求模型，并跟蹤觸屏操作以動態、實時的調整屏幕的刷新頻率，在保證用戶體驗的前提下，大幅減少屏幕刷新能耗并顯著降低了整機能耗。本發明易于實現，對用戶體驗度的影響較小，對智能移動終端的能源效率提升明顯。

本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明涉及一種用于觸屏智能移動終端的優化刷新率優化方法，利用用戶對屏幕刷新率的需求與劃屏速率建立用戶需求模型并計算模型參數，進而通過實時追蹤觸屏操作并動態調整屏幕刷新率，實現能量開銷的減少。

所述的用戶需求模型是指：線性模型、反比例模型、平方根模型或Log模型，其中：

所述的動態調整屏幕刷新率是指：在劃屏速率speed小于當前用戶所需的最低顯示刷新率r_min(speed)時，只需一個小于60幀/秒（fps）的刷新率即可實現節約移動終端能耗的同時保證體驗。

所述的計算模型參數是指：當任一用戶使用時，通過重要性采樣，在用戶需求模型上采點，并通過最小二乘法擬合得到對應該用戶的模型參數，從而為每個用戶訓練其單獨的需求模型。