[發明專利]用于電子設備的幀率提升的方法及裝置以及電子設備

在審

• 申請號: 201910565337.X
• 申請日: 2019-06-27
• 公開（公告）號: CN110270092A
• 公開（公告）日: 2019-09-24
• 發明（設計）人: 王睿;郭宇暉;鞠懷偉
• 申請（專利權）人: 三星電子（中國）研發中心;三星電子株式會社
• 主分類號: A63F13/52
• 分類號: A63F13/52;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286
• 代理人: 曾世驍;董鋼

1.一種用于電子設備的幀率提升的方法，其特征在于，所述方法包括：

將應用程序輸出的當前幀存儲在第一緩存單元中；

當啟用幀率提升模式時，將所述應用程序輸出的所述當前幀和所述當前幀的前一幀存儲在第二緩存單元中；

當啟用幀率提升模式時，基于人工智能算法預測第二緩存單元中的所述當前幀和所述當前幀的前一幀之間的中間關鍵幀，并將預測出的中間關鍵幀輸出到第二緩存單元；

當啟用幀率提升模式時，先后顯示第二緩存單元中的中間關鍵幀和第一緩存單元中的所述當前幀。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：當停用幀率提升模式時，顯示第一緩存單元中的所述當前幀。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二緩存單元包括第一子緩存單元和第二子緩存單元，

將所述應用程序輸出的所述當前幀和所述當前幀的前一幀存儲在第二緩存單元中的步驟包括：將所述當前幀和所述當前幀的前一幀存儲在第一子緩存單元中，

將預測出的中間關鍵幀輸出到第二緩存單元的步驟包括：將預測出的中間關鍵幀輸出到第二子緩存單元。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述人工智能算法包括訓練卷積神經網絡模型的算法，其中，卷積神經網絡模型通過針對預先設置的訓練數據進行訓練而獲得，并且用于基于連續的兩幀之間的運動軌跡來預測運動軌跡介于所述兩幀之間的幀。

5.一種用于電子設備的幀率提升的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一緩存單元，被配置為存儲應用程序輸出的當前幀；

第二緩存單元，被配置為當啟用幀率提升模式時，存儲所述應用程序輸出的所述當前幀和所述當前幀的前一幀、以及計算單元預測出的中間關鍵幀；

計算單元，被配置為當啟用幀率提升模式時，基于人工智能算法預測第二緩存單元中的所述當前幀和所述當前幀的前一幀之間的中間關鍵幀，并將預測出的中間關鍵幀輸出到第二緩存單元；

顯示單元，被配置為當啟用幀率提升模式時，先后顯示第二緩存單元中的中間關鍵幀和第一緩存單元中的所述當前幀。

6.如權利要求5所述的電子設備，其特征在于，所述顯示單元還被配置為當停用幀率提升模式時，顯示第一緩存單元中的所述當前幀。

7.如權利要求5所述的電子設備，其特征在于，所述第二緩存單元包括：

第一子緩存單元，被配置為存儲所述當前幀和所述當前幀的前一幀；

第二子緩存單元，被配置為存儲所述中間關鍵幀。

8.如權利要求5所述的電子設備，其特征在于，所述人工智能算法包括訓練卷積神經網絡模型的算法，其中，卷積神經網絡模型通過針對預先設置的訓練數據進行訓練而獲得，并且用于基于連續的兩幀之間的運動軌跡來預測運動軌跡介于所述兩幀之間的幀。

9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：

顯示器；

存儲器，包括第一緩存單元和第二緩存單元；

處理器，被配置為進行控制以執行以下操作：

運行應用程序；

將所述應用程序輸出的當前幀存儲在第一緩存單元中；

當啟用幀率提升模式時，將所述應用程序輸出的所述當前幀和所述當前幀的前一幀存儲在第二緩存單元中；

當啟用幀率提升模式時，基于人工智能算法預測第二緩存單元中的所述當前幀和所述當前幀的前一幀之間的中間關鍵幀，并將預測出的中間關鍵幀輸出到第二緩存單元；

當啟用幀率提升模式時，先后顯示第二緩存單元中的中間關鍵幀和第一緩存單元中的所述當前幀。

10.一種存儲指令的計算機可讀存儲介質，其中，當所述指令被至少一個計算裝置運行時，促使所述至少一個計算裝置執行如權利要求1到4中的任一權利要求所述的方法。