[发明专利]一种基于AI预测的智能终端节能方法和设备

说明书

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。对应于上述方法，本申请还公开了一种基于人工智能AI预测的智能终端节能设备。应用本申请公开的技术方案，能够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。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于AI预测的智能终端节能方法和设备。

背景技术

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。

发明内容

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。

较佳的，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。

较佳的，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。

较佳的，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。

较佳的，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；