CN107544657A - 优化电子设备电池使用状况的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了优化电子设备电池使用状况的方法和系统。该方法包括：由一电池优化单元根据一个或多个预设条件确定一个或多个传感器的运行环境的临界程度；由所述电池优化单元确定多个参数，所述多个参数包括所述电子设备的一电量水平、一可用处理功率以及与所述电子设备相关联的一可用通信网络带宽；以及由所述电池优化单元根据所述运行环境的临界程度以及基于优先度的规则引擎对传感器数据的第一部分进行本地处理，其中，所述基于优先度的规则引擎配置为根据所述多个参数对所述电子设备的电池使用状况进行优化。

Description

优化电子设备电池使用状况的方法和系统
技术领域
本技术方案总体涉及电源管理，尤其但并不仅涉及一种优化电子设备电池使用状况的方法和系统。
背景技术
现有的电子设备通常在电池供电下工作，电池电量是有限的。虽然电池电量一般可足以执行常规任务，但是当执行较长时间的临界任务时，则可能出现电池电量不足的情况。例如，以高分辨率拍摄图像并将压缩图像发送至附近节点的安防摄像头可因电池电量的迅速耗尽而关机，从而导致后续重要信息丢失。
为了节约电池电量，须在当电子设备运算活动减少时，增加待发送数据量。因此，该数据传输可消耗大量电池电量。此外，如果电子设备的处理能力较低，则该电子设备执行一个或多个运算需要较长时间，从而消耗大量电池电量。因此，需要根据电池的电量水平、电子设备的处理能力以及可用通信网络带宽优化电子设备的电池使用状况。
通过本申请下文中参考附图对上述系统和本发明的某些方面进行的比较，本领域技术人员将清楚了解现有和传统方法的其他局限和缺点。
发明内容
此发明内容部分仅为说明性内容，意不在于构成任何限制。除了此间描述的说明性方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下详细描述，其他方面、实施方式和特征也将变得容易理解。
根据本文所述实施方式，可提供一种对电子设备的电池使用状况进行优化的方法。该方法包括：由一电池优化单元根据一个或多个预设条件确定一个或多个传感器的运行环境的临界程度，所述一个或多个传感器用于获取传感器数据，所述传感器数据包括传感器数据的第一部分以及传感器数据的第二部分；由所述电池优化单元确定多个参数，所述多个参数包括所述电子设备的一电量水平、一可用处理功率以及与所述电子设备相关联的一可用通信网络带宽；以及由所述电池优化单元根据所述运行环境的临界程度以及基于优先度的规则引擎对所述传感器数据的第一部分进行本地处理，其中，所述基于优先度的规则引擎配置为根据所述多个参数对所述电子设备的电池使用状况进行优化。
根据本文所述实施方式，可提供一种对电子设备的电池使用状况进行优化的系统。该系统包括：处理器；以及存储器，以可通信方式连接至所述处理器，其中，所述存储器存有指令，该指令在执行时使得所述处理器：根据一个或多个预设条件确定一个或多个传感器的运行环境的临界程度，所述一个或多个传感器用于获取传感器数据，所述传感器数据包括传感器数据的第一部分以及传感器数据的第二部分；确定多个参数，所述多个参数包括所述电子设备的一电量水平、一可用处理功率以及与所述电子设备相关联的一可用通信网络带宽；以及根据所述运行环境的临界程度以及基于优先度的规则引擎对所述传感器数据的第一部分进行本地处理，其中，所述基于优先度的规则引擎配置为根据所述多个参数对所述电子设备的电池使用状况进行优化。
根据本文所述实施方式，可提供一种非暂时性计算机可读存储介质，该介质上存有一组计算机可读指令，该计算机可读指令用于使包括一个或多个处理器的计算机实施操作，该操作包括：由一个或多个处理器根据一个或多个预设条件确定一个或多个传感器的运行环境的临界程度，所述一个或多个传感器用于获取传感器数据，所述传感器数据包括传感器数据的第一部分以及传感器数据的第二部分；由所述一个或多个处理器确定多个参数，所述多个参数包括电子设备的一电量水平、一可用处理功率以及与所述电子设备相关联的一可用通信网络带宽；以及由所述一个或多个处理器根据所述运行环境的临界程度以及基于优先度的规则引擎对所述传感器数据的第一部分进行本地处理，其中，所述基于优先度的规则引擎配置为根据所述多个参数对所述电子设备的电池使用状况进行优化。
附图说明
所附各图并入本发明之内并构成本发明的一部分，用于对例示实施方式进行描述，并与说明书一道阐明所公开的原理。各图中，附图标记最左边的位值表明该附图标记第一次出现时所在的图号，而且使用相同附图标记指代类似构件或部件。以下，对根据本技术方案实施方式的系统和/或方法的一些实施方式进行描述，该描述仅为例示目的且参考附图，附图中：
图1为可实现本发明所述方法和系统的各种实施方式的系统环境的框图；
图2为根据本发明一些实施方式配置为对所述电子设备的电池使用状况进行优化的电子设备的框图。
图3为根据本发明一些实施方式对所述电子设备的电池使用状况进行优化的方法的流程图。
图4为用于实施符合本发明实施方式的例示计算机系统框图。
本领域技术人员应当理解的是，本文中的任何框图均表示秉承本技术方案原理的说明性系统的概念图。同样地，还应当理解的是，任何的作业图、流程图、状态迁移图以及伪代码等均表示可实质表现于计算机可读介质中且由计算机或处理器(无论该计算机或处理器明确示出与否)执行的各种过程。
具体实施方式
通过参考此处的详细附图和描述，可更好地理解本发明。以下参考附图，对各种实施方式进行描述。然而，对于本领域技术人员而言容易理解的是，以下参考附图所做的详细描述仅用于说明目的，所述方法和系统的可扩展至所示实施方式之外。例如，本文教示内容结合特定应用需要可产生多种合适替代方法，以实现本文所述任何细节的功能。因此，任何方法均可拓展于以下所述和所示实施方式内所选的具体实现方式之外。
以下提及“一种实施方式”、“至少一种实施方式”、“实施方式”、“一种实施例”、“实施例”、“例如”等之处皆表示该实施方式或实施例可包括特定特征、结构、特性、性质、元件或限制，但并不表示每一实施方式或实施例均必然包括该特定特征、结构、特性、性质、元件或限制。此外，反复使用的“在一种实施方式中”一词并不一定指同一实施方式。
图1为可实现本发明所述方法和系统的各种实施方式的系统环境100的框图。系统环境100可为物联网(IoT)环境。系统环境100可包括电子设备102、通信网络106以及远程计算装置108。在一种实施方式中，一个或多个传感器104可连接至电子设备102。电子设备102可通过通信网络106以可通信方式连接至远程计算装置108。在一种实施方式中，所述一个或多个传感器104可通过通信网络106以可通信方式连接至远程计算装置108。
在一种实施方式中，电子设备102可指安装在用于获取传感器数据的环境内的计算装置。电子设备102可与用于获取传感器数据的一个或多个传感器104相连接。电子设备102可包括一个或多个处理器以及一个或多个存储器。所述一个或多个存储器可包括计算机可读代码，该计算机可读代码可由所述一个或多个处理器执行，以实施预设操作。在一种实施方式中，电子设备102可向用户提供用户界面，以实现输入。在一种实施方式中，所述输入可对应于以下中的至少一个：所述环境的临界程度；由电子设备102监测的多个参数中每个参数的多个相应关联阈值参数等。在一种实施方式中，电子设备102可配置为确定多个参数，这些参数包括该电子设备的电量水平、可用处理功率以及与电子设备102相关联的可用通信网络带宽。在一种实施方式中，电子设备102可配置为根据所述环境的临界程度以及基于优先度的规则引擎对传感器数据的第一部分进行本地处理。在一种实施方式中，所述传感器数据包括第一部分和第二部分。所述传感器数据的第一部分由电子设备102本地处理，而所述第二部分由远程计算装置108处理。此外，在一种实施方式中，电子设备102可配置为根据一种或多种机器学习技术对所述基于优先度的规则引擎进行配置。在一种实施方式中，电子设备102可包括硬件和/或软件，以将所述传感器数据显示于电子设备102的显示屏上。在一种实施方式中，电子设备102可配置为将所述传感器数据的第一部分以及该传感器数据的第二部分传输至远程计算装置108。电子设备102例如可包括但不限于，个人计算机、膝上型计算机、个人数字助理(PDA)、移动装置、平板电脑或任何其他计算装置。
在一种实施方式中，所述一个或多个传感器104可配置为获取所述传感器数据。所述一个或多个传感器可将所述传感器数据传输至电子设备102。所述一个或多个传感器可例如包括以下中的至少一个：成像传感器、温度传感器、压力传感器、接近传感器、生物传感器、湿度传感器、速度传感器、倾斜度传感器、加速度传感器以及运动传感器。在一种实施方式中，由成像传感器获取的传感器数据可包括图像或视频。在另一实施方式中，由温度传感器获取的传感器数据可包括在不同时刻获取的一个或多个温度读数。
在一种实施方式中，通信网络106可为一种通信媒介，通过该通信媒介，电子设备102和远程计算装置108可相互通信。此类通信可根据各种有线和无线通信协议实施。此类有线和无线通信协议例如包括，但不限于，传输控制协议和因特网协议(TCP/IP)，用户数据报协议(UDP)，超文本传输协议(HTTP)，文件传输协议(FTP)，紫蜂协议(ZigBee)，增强数据GSM环境(EDGE)，红外(IR)，IEEE802.11，IEEE802.16，2G、3G、4G蜂窝通信协议，和/或蓝牙(BT)通信协议。通信网络106可包括但不限于，因特网、云网络、无线保真(Wi-Fi)网络、无线局域网(WLAN)、局域网(LAN)、电话线网络(POTS)和/或城域网(MAN)。
在一种实施方式中，远程计算装置108可指可配置为对所述传感器数据的第二部分进行处理的计算装置。在一种实施方式中，所述远程计算装置108可配置为对所述传感器数据的第二部分执行一个或多个预设操作。远程计算装置108可配置为从电子设备102接收包括所述第一部分和第二部分的所述传感器数据。在一种实施方式中，远程计算装置108可包括硬件和/或软件，以将所述传感器数据显示于远程计算装置108的显示屏上。远程计算装置108可包括一个或多个处理器以及一个或多个存储器。所述一个或多个存储器可包括计算机可读代码，该代码可由所述一个或多个处理器执行，以实施预设操作。电子设备102例如可包括但不限于，个人计算机、膝上型计算机、个人数字助理(PDA)、移动装置、平板电脑或任何其他计算装置。以下，结合图2对电子设备102的操作进行描述。
图2为根据本发明一些实施方式配置为对所述电子设备的电池使用状况进行优化的电子设备102的框图。电子设备102还包括处理器202、存储器204、临界度检测单元206、感测单元208、监测单元210、电池优化单元212、收发器214以及输入/输出单元216。处理器202可以可通信方式连接至存储器204、临界度检测单元206，、感测单元208、监测单元210、电池优化单元212、收发器214以及输入/输出单元216。
处理器202包括可配置为对保存于存储器204内的一组指令进行执行的合适逻辑、电路、接口和/或代码。处理器202可基于本领域已知的处理器技术实现。处理器202例如包括但不限于，基于X86的处理器、精简指令集计算(RISC)处理器、专用集成电路(ASIC)处理器、复杂指令集计算(CISC)处理器和/或其他处理器。
存储器204包括可配置为对由处理器202处理的所述一组指令进行存储的合适逻辑、电路、接口和/或代码。在一种实施方式中，存储器204可配置为存有可与处理器202协同执行的一个或多个程序、例程或脚本。存储器204可基于随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬盘驱动器(HDD)、存储服务器和/或安全数字(SD)卡实现。
临界度检测单元206包括可配置为对环境的临界程度进行确定的合适逻辑、电路、接口和/或代码，在该环境中，所述一个或多个传感器104根据一个或多个预设条件运行。所述一个或多个预设条件可与所述环境相关联。例如，如果所述环境为医疗室，而且所述一个或多个传感器为心脏传感器，则所述预设条件可定义所述医疗室内的心脏传感器所获取的传感器数据的标准范围。在另一实施方式中，用户可提供输入，该输入可指定所述一个或多个传感器104的运行环境的临界程度。
感测单元208包括可配置为对传感器数据进行获取的合适逻辑、电路、接口和/或代码。在一种实施方式中，所述传感器数据可包括第一部分和第二部分。监测单元210包括可配置为对包括电子设备102的电量水平、电子设备102的可用处理功率以及与电子设备102相关联的可用通信网络带宽在内的所述多个参数进行确定的合适逻辑、电路、接口和/或代码。在一种实施方式中，监测单元210可以预设时间间隔反复确定所述多个参数。
电池优化单元212包括可配置为根据所述环境的临界程度和基于优先度的规则引擎对传感器数据的第一部分进行处理的合适逻辑、电路、接口和/或代码。电池优化单元212还可配置为利用一种或多种机器学习技术对所述基于优先度的规则引擎进行配置。所述基于优先度的规则引擎可配置为使得所述电子设备的电池使用状况基于所述多个参数而被优化。为了对所述基于优先度的规则引擎进行配置，电池优化单元212可通过向所述多个参数中的每个参数分配值而生成规则。在一种实施方式中，所述值表示与所述一个或多个参数中的每个参数相关联的临界程度。此外，电池优化单元212可将所述规则与多个预设规则进行比较，以确定待在处理所述传感器数据的第一部分时执行的一个或多个操作。电池优化单元212还可配置为，根据所述环境的临界程度和所述基于优先度的规则引擎，确定所述传感器数据的传输速率，所述传感器数据的传输持续时间，以及与所述传感器数据的第一部分和该传感器数据的第二部分中的至少一个相关联的质量。在一种实施方式中，电池优化单元212还可配置为，根据所述基于优先度的规则引擎，对以下当中的至少一个进行控制：图像分辨率；压缩格式；以及与由所述成像传感器获取的传感器数据的第一部分和该传感器数据的第二部分中的至少一个相关联的传输速率。电池优化单元212还可配置为，根据所述环境的临界程度和所述基于优先度的规则引擎，对所述传感器数据的第一部分进行本地处理。
收发器214包括可配置为经通信网络106在电子设备102和远程计算装置108之间传输传感器数据的合适逻辑、电路、接口和/或代码。所述收发器还可配置为将包括所述第一部分和第二部分的所述传感器数据发送至远程计算装置108，以用于进一步处理。收发器214可通过实施一个或多个已知技术而支持与所述通信网络的有线或无线通信。在一种实施方式中，收发器214可包括但不限于，天线、射频(RF)收发器、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、串行总线(USB)设备、编码器/解码器(CODEC)芯片组、订户身份模块(SIM)卡以及/或者本地缓冲器。收发器214可通过无线通信方式与互联网、内联网和/或无线网络等网络进行通信，该无线网络例如为蜂窝电话网络、无线局域网(LAN)和/或城域网(MAN)。所述无线通信可使用多种通信标准、协议和技术中的任何一种，例如：全球移动通信系统(GSM)、增强数据GSM环境(EDGE)、宽带码分多址(W-CDMA)、码分多址接入(CDMA)、时分多址(TDMA)、蓝牙、无线保真(Wi-Fi)(例如，IEEE 802.11a，IEEE 802.11b，IEEE 802.11g和/或IEEE 802.11n)、网络电话(VoIP)、Wi-MAX、邮件协议、即时消息和/或短信服务(SMS)。
所述输入/输出(I/O)单元216包括可配置为接收输入或发送输出的合适逻辑、电路、接口和/或代码。输入/输出单元216包括各种配置为与处理器202通信的输入和输出设备。所述输入设备例如包括但不限于，键盘、鼠标、操纵杆、触摸屏、麦克风和/或扩展坞。所述输出设备例如包括但不限于显示屏和/或扬声器。
操作中，系统环境100包括与电子设备102相关联的一个或多个传感器104。电子设备102可通过通信网络106以可通信方式连接至远程计算装置108。感测单元208可配置为利用与电子设备102相关联的所述一个或多个传感器104获取传感器数据。在一种实施方式中，所述一个或多个传感器104包括以下中的至少一个：成像传感器、温度传感器、压力传感器、接近传感器、生物传感器、湿度传感器、速度传感器、倾斜度传感器、加速度传感器以及运动传感器。
临界度检测单元206可配置为根据一个或多个预设条件确定所述一个或多个传感器104的运行环境的临界程度。在另一实施方式中，临界度检测单元206可经I/O单元216从用户接收指示环境的临界程度的输入。所述一个或多个预设条件可以为针对所述一个或多个传感器104的运行环境的特异性条件。表1中给出与所述环境相关联的一个或多个预设条件的示例。
表1
编号 一个或多个预设条件
1 ICU患者的血压降至60mmHg以下
2 人流中，有警察通缉的犯罪分子从摄像头前经过
3 玉米田某区域的湿度降至40％以下
确定所述环境的临界程度之后，监测单元210可配置为对包括电子设备102的电量水平、电子设备102的可用处理功率以及与电子设备102相关联的可用通信网络带宽在内的所述多个参数进行确定。举例而言，下表2所示为监测单元210所确定的值。
表2
参数 值
该电子设备的电量水平 150mAh
该电子设备的可用处理功率 880MHZ
与该电子设备相关联的可用通信网络带宽 1TB
在一种实施方式中，监测单元210可以一预设时间间隔反复确定所述多个参数。例如，监测单元210可以一分钟为间隔对所述多个参数进行监测。
电池优化单元212可配置为对可用于优化电子设备102的电池使用状况的所述基于优先度的规则引擎进行配置。电池优化单元212可通过向所述多个参数中的每个参数分配二进制值而生成多个规则。所述二进制值表示与所述多个参数中的每个参数相关联的临界程度。为了实现此目的，二进制值0可表示所述关联参数不处于临界范围之内，而二进制值1可表示所述关联参数处于临界范围之内。在一种实施方式中，所述多个参数中的每个参数均可具有关联阈值。该阈值可用于确定与所述多个参数中的每个参数相关联的测定值处于所述临界范围之下或之上。
例如，所述电子设备的电量水平的阈值为200mAh，所述电子设备的可用处理功率的阈值为200MHZ，与所述电子设备相关联的可用通信网络带宽的阈值为200MB。如此，在此示例性场景中，根据表2所示的预设阈值及所捕获的传感器数据可知，分配至所述电子设备的电量水平的二进制值为1，分配至所述电子设备的可用处理功率的二进制值为0，分配至与所述电子设备相关联的可用通信网络带宽的二进制值为0。因此，该规则可表示为100。在一种实施方式中，所述多个参数的组合可生成8个规则。该8个规则(多个规则)可表示为000，001，010，100，110，101，011及111。
本领域技术人员将理解的是，本发明的范围不应局限于通过向所述多个参数中的每个参数分配二进制值而确定所述多个参数中每个参数的关联临界度。所述多个参数的关联临界度的确定方式不应局限于基于上述因素及使用上述技术。此外，上文提供的示例用于说明性目的，不应理解为对本发明的范围造成限制。
电池优化单元212可配置为通过对所述多个规则中每个规则的一个或多个关联操作进行映射而对所述基于优先度的规则引擎进行配置。在一种实施方式中，所述一个或多个操作可在所述传感器数据的处理过程中执行。在一种实施方式中，可使用一种或多种机器学习技术对所述基于优先度的规则引擎进行配置。例如，所述机器学习技术可对当所述多个参数中的某个参数处于临界状态时将执行一个或多个何种操作进行学习。为了实现此目的，可利用由感知器推断的神经网络实现所述机器学习技术。可针对所述输入和输出模式，对所述神经网络进行训练。所述输入模式可对应于由感测单元208获取传感器数据，而所述输出模式可根据所述环境的临界程度进行手动配置。输出模式的一例可对应于“将使用期限延长至时间T”，“将使用期限延长至时间2T”等。根据所配置的输出，电池优化单元212可根据训练后的神经网络确定待在所述传感器数据上实施的一个或多个操作。
完成所述基于优先度的规则引擎的配置后，电池优化单元212可配置为根据所述环境的临界程度和所述基于优先度的规则引擎对传感器数据的第一部分进行本地处理。电池优化单元212可将所述规则与多个预设规则进行比较，以确定待在处理所述传感器数据的第一部分时执行的一个或多个操作。在一种实施方式中，所述传感器数据的第一部分可由电子设备102本地处理，而所述传感器数据的第二部分可由远程计算装置108处理。例如，当电子设备102的电量水平及电子设备102的可用处理功率不处于临界状态时，则电子设备102可将处理结果发送至远程计算装置108。
完成所述传感器数据的第一部分的本地处理后，电池优化单元212可配置为，根据所述环境的临界程度和所述基于优先度的规则引擎，确定所述传感器数据的传输速率，所述传感器数据的传输持续时间，以及与所述传感器数据的第一部分和该传感器数据的第二部分中的至少一个相关联的质量。例如，在安防摄像头中，图像采用1：4的下采样分辨率，该分辨率对于从图像获得完整概况而言较为合理。帧速率可减小至10帧/秒。当传输可用带宽较低时，可不发送色彩信息，而仅传输亮度分量。如此，所得的比特率为(352×240×8比特×1亮度×10帧/秒)。为了节省带宽，还对所述数据进行压缩。在一种实施方式中，采用H.264标准获得1：400的峰值压缩比。在所感兴趣的人站立在摄像头视野范围内(通过脸部检测算法检测)的情况下，停止上述下采样。随之，所述数据速率增加多倍(352×240×8比特×3色×30帧/秒)。而且，压缩程度降低，以获得更高质量的图像(通过使用步长更小的精确量化表)。该压缩比可以为1：50。这些因素与功耗相关，其经验法则为0.2mw/MIPS，此处MIPS为单字长定点指令平均执行速度(Million Instructions Per Second)。数据质量(如图像信噪比)与所述比特率相关。在H.264标准中，35.5db对应于600Kbps的比特率。所述可用带宽为信噪比选择的依据，并且可用带宽为下采样率、通道(色彩，光强)、量化步长、帧速率及帧大小值设置的依据。以30fps编码352×288的图片时需要约80000MIPS，而采用JPEG2000时，则需要约5737MIPS。然而，对于相同的信噪比，H.264标准可实现的压缩程度要高得多。所述可用MIPS为压缩标准的选择依据。
在一种实施方式中，电池优化单元212还可配置为，根据所述基于优先度的规则引擎，对以下中的至少一个进行控制：图像分辨率；压缩格式；以及与由所述成像传感器获取的传感器数据的第一部分和该传感器数据的第二部分中的至少一个相关联的传输速率。
在对所述传感器数据的第一部分进行本地处理并确定了与所述传感器数据相关联的上述一个或多个因素之后，收发器214可配置为将处理后的所述传感器数据的第一部分以及该传感器数据的第二部分发送至远程计算装置108。所述传感器数据的第一部分以及该传感器数据的第二部分可经通信网络106通过一跳或多跳传输至远程计算装置108。此外，远程计算装置108可配置为对处理后的所述传感器数据的第一部分以及该传感器数据的第二部分进行接收。远程计算装置108可配置为对所述传感器数据的第二部分进行处理。此外，远程计算装置108可配置为对处理后的所述传感器数据的第一部分实施一个或多个操作。例如，对所述安防摄像头所拍摄的个人进行常规脸部检测。当该个人为任一所关注的人物(关注人物列表数据库内的个人)时，即以高质量图像对其脸部进行跟踪。
在本文所述方法和系统的一种例示实施方式中，所述一个或多个传感器可实施为成像传感器。该成像传感器可例如为可与电子设备102连接的物联网摄像头。感测单元208可配置为通过该成像传感器获取图像和/或视频(传感器数据)。在一种实施方式中，临界度检测单元206可配置为根据环境变化检测所述环境的临界程度。例如，当所述成像传感器前的景象在所拍摄的图像和/或视频中快速变化时，则表明所述成像传感器前发生实质活动。临界度检测单元206可配置为对所述图像和/或视频中的每个图像和/或视频的关联运动向量进行检测，以确定所述环境变化。此类情形可包括个人在机场中的突然情绪变化。在这种环境下，重要的是以较长持续时间捕获图像，同时优化电池使用状况。此外，须以高的分辨率拍摄图像的脸部部分。在另一实施方式中，如果所述成像传感器前不发生任何活动，则可以以低分辨率拍摄图像。
在确定了所述成像传感器运行环境的临界程度后，监测单元210可配置为对包括电子设备102的电量水平、电子设备102的可用处理功率以及与电子设备102相关联的可用通信网络带宽在内的所述多个参数进行监测。在一种实施方式中，所述监测单元210可配置为以感测单元208拍摄1000帧的间隔对所述多个参数进行监测。在一种实施方式中，可使用所述成像传感器的内置应用程序编程接口(API)对电子设备102的电量水平进行监测。在一种实施方式中，可通过对通信网络106实施一个或多个带宽计算算法而确定所述可用通信网络带宽。
在对所述多个参数进行监测后，电池优化单元212可配置为利用已配置的所述基于优先度的规则引擎优化电子设备102的电池使用状况。电池优化单元212可通过为所述多个参数中的每个参数分配二进制值的方式生成多个规则。所述二进制值表示所述多个参数中的每个参数的关联临界程度。此外，所述多个规则中的每个规则可与一个或多个操作相关联。该一个或多个操作可实施于所捕获的传感器数据(即图像和/或视频)的第一部分。下表3所示为所述包括多个规则且已配置的基于优先度的规则引擎以及可实施于所捕获的传感器数据(即图像和/或视频)的第一部分的一个或多个操作。
表3
电池优化单元212可配置为，根据表3所示基于优先度的规则引擎，对所述传感器数据的第一部分进行本地处理，并由远程计算装置108处理传感器数据的第二部分。电池优化单元212可配置为，根据表3所示基于优先度的规则引擎，对以下中的至少一个进行控制：图像分辨率；压缩格式；以及与由所述成像传感器获取的传感器数据的第一部分和该传感器数据的第二部分中的至少一个相关联的传输速率。例如，可通过处理y，cb，cr的代替像素削减图像分辨率。在一种实施方式中，用户可指定所述成像传感器所需运行的持续时间。基于此，所述成像传感器既可显示实际图像，也可显示该所述成像传感器足以支持所述持续时间的下采样低质量图像。用户可选择降低所述成像传感器的帧率并提高所捕获的传感器数据的分辨率。
在处理所述传感器数据的第一部分后，收发器214可配置为将所述传感器数据的第一部分以及该传感器数据的第二部分发送至远程计算装置108。远程计算装置108可配置为对处理后的所述传感器数据的第一部分以及传感器数据的第二部分进行接收。远程计算装置108可配置为对所述传感器数据的第二部分进行处理。此外，远程计算装置108可配置为对处理后的所述传感器数据的第一部分执行一个或多个操作。
在一种例示场景中，安装在机场(或商场)入口处的摄像头可以10帧/秒的速度拍摄周围人群的图像。该图像在传输前清除噪声并以JPEG(标准示例)压缩，从而减小存储空间和传输带宽。当所述摄像头前无活动(无动作变化)时，该摄像头不对所述图像进行处理(清噪及压缩)，以节省所述摄像头的处理功率、通信网络带宽及电量水平。以外，还经常对图像进行裁剪/下采样，以减少进一步处理。例如，可仅将与人群脸部相对应的宏块保留为原始形式。对于所述图像的其他部分，因其在给定时间点不包含必要的信息，所以可对其进行4：2：0的下采样。在一种实施方式中，可对所述处理功率、电量水平及通信网络带宽实施持续监测。取决于所述多个参数，一个最佳选项(可能选项如表3中所示)将被触发。相应地，所述帧速率可被削减，而且所述处理可降为部分处理，从而通过降低所述摄像头的本地处理器的负载而节省功率。
此外，当所关注的个人(已保存于摄像头中)经过所述摄像头前时，上述工作方式将发生改变。摄像头将转而聚焦所关注的区域(脸部)。相对于其他区域，该区域将得到更大重视。随后，将对此区域进行跟踪，即聚焦于该区域或摄像头针对该区域进行镜头缩放。图像中的其他脸部或区域的重要性较低。通过镜头缩放，可将所述个人完全包含于所述图像中，与此同时，其他脸部被忽略。此即如何根据情况或需要自动实施数据捕获临界度的原理(在医疗传感器中，数据采样可根据病人状况自动变化)。其也可以手动方式设置，例如，安防控制室可通过对摄像头视野内的特定人群进行监控而实现上述目的。作为临界度手动检测的一种实施方式，可考虑由机器人进行灾害管理(检测地震，火灾等的幸存者)。根据所确定的临界程度以及所配置的所述基于优先度的规则引擎，电池优化单元212可对所述传感器数据的第一部分进行本地处理、降低所捕获的帧率、对关注区域之外的区域进行下采样等。其目的在于延长以相当好的质量捕获图像的能力。其经常要求对图像进行部分处理，而且该部分处理可在所述摄像头(电子设备102)内本地实施。
本领域技术人员将理解的是，本发明的范围不应局限于根据上述因素并使用上述技术对电子设备102的电池使用状况进行优化。此外，上文提供的示例用于说明性目的，不应理解为对本发明的范围造成限制。
图3为根据本发明一些实施方式对电子设备102的电池使用状况进行优化的方法300的流程图。该方法的起始步骤为302，并进入步骤304。在步骤304中，电子设备102可利用与电子设备102连接的一个或多个传感器104获取传感器数据。在步骤306中，电子设备102可根据一个或多个预设条件确定所述一个或多个传感器104的运行环境的临界程度。在步骤308中，电子设备102可确定包括电子设备102的电量水平、电子设备102的可用处理功率以及与电子设备102相关联的可用通信网络带宽在内的多个参数。在步骤310中，电子设备102可根据所述环境的临界程度和所述基于优先度的规则引擎，对所述传感器数据的第一部分进行本地处理。在步骤312中，电子设备102可根据所述环境的临界程度和所述基于优先度的规则引擎，确定所述传感器数据的传输速率，所述传感器数据的传输持续时间，以及与所述传感器数据的第一部分和该传感器数据的第二部分中的至少一个相关联的质量。在步骤314中，电子设备102可将包括所述传感器数据的第一部分以及该传感器数据的第二部分的传感器数据传输至远程计算装置108。之后进入结束步骤316。
计算机系统
图4用于实施符合本发明实施方式的例示计算机系统的框图。计算机系统401的各种变形可用于优化电子设备102的电池使用。本文所述的装置和系统。计算机系统401可包括中央处理单元(“CPU”或“处理器”)402。处理器402可包括至少一个用于执行程序组件的数据处理器，所述程序组件用于执行用户或系统生成的请求。用户可包括个人，使用设备(例如，本发明范围内的设备)的个人，或此类设备本身。所述处理器可包括专用处理单元，例如集成系统(总线)控制器、存储器管理控制单元、浮点单元、图形处理单元、数字信号处理单元等。所述处理器可包括微处理器，例如AMD速龙(Athlon)、毒龙(Duron)或皓龙(Opteron)，ARM应用处理器，嵌入式或安全处理器，IBM PowerPC，Intel Core、安腾(Itanium)、至强(Xeon)、赛扬(Celeron)或其他处理器产品线等。处理器402可通过主机、分布式处理器、多核、并行、网格或其他架构实现。一些实施方式可使用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)等嵌入式技术。
处理器402可配置为通过输入/输出(I/O)接口403与一个或多个I/O设备进行通信。I/O接口403可采用通信协议/方法，例如但不限于，音频、模拟、数字、单声道、RCA、立体声、IEEE-1394、串行总线、通用串行总线(USB)、红外、PS/2、BNC、同轴、组件、复合、数字视觉接口(DVI)、高清晰度多媒体接口(HDMI)、射频天线、S-视频，VGA、IEEE 802.n/b/g/n/x、蓝牙、蜂窝(例如码分多址(CDMA)、高速分组接入(HSPA+)、移动通信全球系统(GSM)、长期演进(LTE)、WiMax等)等。
通过使用I/O接口403，计算机系统401可与一个或多个I/O设备进行通信。举例而言，输入设备404可以为天线、键盘、鼠标、操纵杆、(红外)遥控、摄像头、读卡器、传真机、加密狗、生物计量阅读器、麦克风、触摸屏、触摸板、轨迹球、传感器(例如加速度计、光传感器、GPS、陀螺仪、接近传感器等)、触控笔、扫描仪、存储设备、收发器、视频设备/视频源、头戴式显示器等。输出设备405可以为打印机、传真机、视频显示器(例如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)、等离子等)、音频扬声器等。在一些实施方式中，收发器406可与处理器402连接。所述收发器可促进各类无线传输或接收。例如，所述收发器可包括以可操作方式连接至收发器芯片(例如德州仪器(Texas Instruments)WiLink WL1283、博通(Broadcom)BCM4750IUB8、英飞凌科技(Infineon Technologies)X-Gold 618-PMB9800等)的天线，以实现IEEE 802.11a/b/g/n、蓝牙、FM、全球定位系统(GPS)、2G/3G HSDPA/HSUPA通信等。
在一些实施方式中，处理器402可配置为通过网络接口407与通信网络408通信。网络接口407可与通信网络408通信。所述网络接口可采用连接协议，包括但不限于，直接连接，以太网(例如双绞线10/100/1000BaseT)，传输控制协议/网际协议(TCP/IP)，令牌环，IEEE 802.11a/b/g/n/x等。通信网络408可包括，但不限于，直接互连、局域网(LAN)、广域网(WAN)、无线网络(例如使用无线应用协议)、因特网等。通过网络接口407和通信网络408，计算机系统401可与设备410、411和412通信。这些设备可包括，但不限于，个人计算机、服务器、传真机、打印机、扫描仪以及各种移动设备，例如蜂窝电话、智能电话(例如苹果公司(Apple)的iPhone、黑莓手机(Blackberry)、基于安卓(Android)系统的电话等)、平板电脑、电子书阅读器(亚马逊(Amazon)Kindle，Nook等)、膝上型计算机、笔记本电脑、游戏机(微软(Microsoft)Xbox、任天堂(Nintendo)DS，索尼(Sony)PlayStation等)等。在一些实施方式中，计算机系统401本身可包含一个或多个上述设备。
在一些实施方式中，处理器402可配置为通过存储接口412与一个或多个存储设备(例如RAM 413、ROM 414等)通信。所述存储接口可采用串行高级技术连接(SATA)、集成驱动电子设备(IDE)、IEEE 1394、通用串行总线(USB)、光纤通道、小型计算机系统接口(SCSI)等连接协议连接至存储设备，该存储设备包括，但不限于，存储驱动器、可移除磁盘驱动器等。所述存储驱动器还可包括磁鼓、磁盘驱动器、磁光驱动器、光盘驱动器、独立磁盘冗余阵列(RAID)、固态存储设备、固态驱动器等。
所述存储设备可存储一系列程序或数据库组件，包括但不限于，操作系统416、用户界面417、网页浏览器418、邮件服务器419、邮件客户端420、用户/应用程序数据421(例如本发明中所述的任何数据变量或数据记录)等。操作系统416可促进计算机系统401的资源管理和运行。操作系统例如包括，但不限于，苹果公司的麦金塔(Macintosh)OS X、Unix、类Unix系统套件(例如伯克利软件套件(BSD)、FreeBSD、NetBSD、OpenBSD等)、Linux套件(如红帽(Red Hat)、Ubuntu、Kubuntu等)、IBM OS/2、微软Windows(XP，Vista/7/8等)、苹果iOS、谷歌公司(Google)的安卓、黑莓操作系统等。用户界面417可利用文本或图形工具促进程序组件的显示、执行、互动、操控或操作。例如，用户界面可在以可操作方式连接至计算机系统401的显示系统上提供光标、图标、复选框、菜单、滚动条、窗口、窗口部件等计算机交互界面元件。还可采用图形用户界面(GUI)，包括但不限于，苹果Macintosh操作系统的Aqua、IBMOS/2、微软Windows(例如Aero、Metro等)、Unix X-Windows、网页界面库(例如ActiveX、Java、Javascript、AJAX、HTML、Adobe Flash等)等。
在一些实施方式中，计算机系统401可执行网页浏览器418存储的程序组件。所述网页浏览器可以为超文本浏览应用程序，如微软因特网浏览器(InternetExplorer)、谷歌浏览器(Chrome)、谋智(Mozilla)火狐(Firefox)、苹果浏览器(Safari)等。安全网页浏览可通过安全超文本传输协议(HTTPS)、安全套接字层(SSL)、安全传输层(TLS)等实现。网页浏览器可使用AJAX、DHTML、Adobe Flash、JavaScript、Java、应用程序编程接口(API)等工具。在一些实施方式中，计算机系统401可执行邮件服务器419存储的程序组件。所述邮件服务器可以为微软Exchange等因特网邮件服务器。所述邮件服务器可使用ASP、ActiveX、ANSI C++/C#、微软.NET、CGI脚本、Java、JavaScript、PERL、PHP、Python、WebObjects等工具。所述邮件服务器还可使用因特网信息访问协议(IMAP)、邮件应用程序编程接口(MAPI)、微软Exchange、邮局协议(POP)、简单邮件传输协议(SMTP)等通信协议。在一些实施方式中，计算机系统401可执行邮件客户端420存储的程序组件。所述邮件客户端可为苹果Mail、微软Entourage、微软Outlook、谋智Thunderbird等邮件查看程序。
在一些实施方式中，计算机系统401可存储用户/应用程序数据421，例如本发明中所述数据、变量、记录等。此类数据库可以为容错、关系、可扩展、安全数据库，例如甲骨文(Oracle)或赛贝斯(Sybase)。或者，上述数据库可通过数组、散列、链表、结构、结构化文本文件(例如XML)、表格等标准化数据结构实现，或者实施为面向对象的数据库(例如通过ObjectStore、Poet、Zope等)。上述数据库可以为合并或分布数据库，有时分布于本发明所讨论的上述各种计算机系统之间。应该理解的是，可以以任何可工作的组合形式对上述任何计算机或数据库组件的结构及操作进行组合、合并或分布。
此外，一个或多个计算机可读存储介质可用于实施本发明的实施方式。计算机可读存储介质是指可对处理器可读取的信息或数据进行存储的任何类型的物理存储器。因此，计算机可读存储介质可对由一个或多个处理器执行的指令进行存储，包括用于使处理器执行根据本申请实施方式的步骤或阶段的指令。“计算机可读介质”一词应理解为包括有形物件且不包括载波及瞬态信号，即为非临时性介质，例如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、易失性存储器、非易失性存储器、硬盘驱动器、只读光盘存储器(CD-ROM)、数字化视频光盘(DVD)、闪存驱动器、磁盘以及其他任何已知物理存储介质。
除非另有明确说明，“一种实施方式”、“实施方式”、“各实施方式”、“所述实施方式”、“所述各实施方式”、“一种或多种实施方式”、“一些实施方式”、“一个实施方式”等词语表示“本发明的一种或多种(但非全部)实施方式”。除非另有明确说明，“包括”、“包含”、“具有”等词及其变形词表示“包括但不限于”。除非另有明确说明，“一”、“所述”、“该”等词语表示“一或多”。
描述为具有多个相互间有联系的部件的实施方式并不意味着所有此类部件均为必需部件。相反地，其描述的是，还具有多种可选组件用于实现本发明的各种各样的可能实施方式。
最后，本说明书所选的行文方式主要在于可读性和教示目的，且可能并不在于细述或限制本发明技术方案。因此，本发明范围并不意在由此《具体实施方式》限制，而是由基于此部分提出申请的任何权利要求所界定。相应地，本发明实施方式意在于说明而非限制本发明范围，而且本发明范围如所附权利要求所述。
虽然本文公开了各个方面及各种实施方式，但是对于本领域技术人员而言，其他方面及实施方式为容易理解的。本文所公开的各个方面及各种实施方式出于说明而非限制目的，本发明的真正范围及精神如所附权利要求所述。
本发明既可在硬件中实现，也可在硬件和软件的组合中实现。本发明既可以集中方式实现，也可以分布方式实现，在所述集中方式中，本发明在至少一个计算机系统内实现，而在所述分布方式中，不同元件可分布于若干互连的计算机系统之内。本文所述方法适于由调整为适用于对其进行实施的计算机系统或其他装置实施。硬件和软件的组合可以为带有计算机程序的通用计算机系统，当该计算机程序被加载和执行时，其可控制所述计算机系统，以使其执行本文所述方法。本发明可在包含有一部分集成电路的硬件内实现，所述集成电路也用于执行其他功能。
本领域技术人员将理解的是，以上所述的图示的系统、模块和子模块用于作为示例，且不应使用以任何方式构成限制。还应理解的是，以上公开的系统元件、模块以及其他特征和功能的变型及替代方案可相互组合以形成其他不同系统或应用。
本领域技术人员将理解的是，根据具体应用的需求，可对上述任何步骤和/或系统模块进行适宜替换、重新排序或移除，并可插入其他步骤和/或系统模块。此外，上述实施方式的系统可由各种合适的工艺和系统模块实现，其并不局限于特定的计算机硬件、软件、中间件、固件、微代码等。所附权利要求可涵盖硬件、软件或软硬件组合的实施方式。
虽然以上已参考某些实施方式对本发明进行了描述，但本领域技术人员将理解的是，在不脱离本发明范围的前提下，还可做出各种改变及等同物的替换。此外，在不脱离本发明范围的前提下，还可做出多种修饰，以使特定情形或材料适应本发明的教示内容。因此，本发明意不在于限制于特定实施方式，相反，本发明包括所有落入所附权利要求范围内的实施方式。

Claims (17)

1.一种对电子设备的电池使用状况进行优化的方法，其特征在于，该方法包括：
由一电池优化单元根据一个或多个预设条件确定一个或多个传感器的运行环境的临界程度；
由所述电池优化单元确定多个参数，所述多个参数包括所述电子设备的一电量水平、一可用处理功率以及与所述电子设备相关联的一可用通信网络带宽；以及
由所述电池优化单元根据所述运行环境的临界程度以及基于优先度的规则引擎对传感器数据的第一部分进行本地处理，其中，所述基于优先度的规则引擎配置为根据所述多个参数对所述电子设备的电池使用状况进行优化。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括将所述传感器数据的第二部分传输至一远程计算装置。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括根据所述运行环境的临界程度和所述基于优先度的规则引擎，确定所述传感器数据的传输速率，所述传感器数据的传输持续时间，以及与所述传感器数据的第一部分和所述传感器数据的第二部分中的至少一个相关联的质量。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过一种或多种机器学习技术对所述基于优先度的规则引擎进行配置。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个传感器包括成像传感器、温度传感器、压力传感器、接近传感器、生物传感器、湿度传感器、速度传感器、倾斜度传感器、加速度传感器及运动传感器中的至少一个。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括根据所述基于优先度的规则引擎，对以下当中的至少一个进行控制：图像分辨率；压缩格式；以及与由所述成像传感器捕获的所述传感器数据的第一部分和所述传感器数据的第二部分中的至少一个相关联的传输速率。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述基于优先度的规则引擎进行配置包括：
为所述多个参数中的每个参数分配一值，以生成一规则，该值表示所述一个或多个参数中每个参数的一关联临界程度；以及
将所述规则与多个规则相比较，以确定在处理所述传感器数据的同时待实施的一个或多个操作。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以一预设时间间隔反复确定所述多个参数。
9.一种对电子设备的电池使用状况进行优化的系统，其特征在于，该系统包括：
处理器；以及
存储器，以可通信方式连接至所述处理器，其中，所述存储器存有指令，该指令在执行时使得所述处理器：
根据一个或多个预设条件确定一个或多个传感器的运行环境的临界程度；
确定多个参数，所述多个参数包括所述电子设备的一电量水平、一可用处理功率以及与所述电子设备相关联的一可用通信网络带宽；以及
根据所述运行环境的临界程度以及基于优先度的规则引擎对传感器数据的第一部分进行本地处理，其中，所述基于优先度的规则引擎配置为根据所述多个参数对所述电子设备的电池使用状况进行优化。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述处理器还配置为将所述传感器数据的第二部分传输至一远程计算装置。
11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述处理器还配置为根据所述运行环境的临界程度和所述基于优先度的规则引擎，确定所述传感器数据的传输速率，所述传感器数据的传输持续时间，以及与所述传感器数据的第一部分和所述传感器数据的第二部分中的至少一个相关联的质量。
12.如权利要求9所述的系统，其特征在于，通过一种或多种机器学习技术对所述基于优先度的规则引擎进行配置。
13.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述一个或多个传感器包括成像传感器、温度传感器、压力传感器、接近传感器、生物传感器、湿度传感器、速度传感器、倾斜度传感器、加速度传感器及运动传感器中的至少一个。
14.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述处理器还配置为根据所述基于优先度的规则引擎，对以下当中的至少一个进行控制：图像分辨率；压缩格式；以及与由所述成像传感器捕获的所述传感器数据的第一部分和所述传感器数据的第二部分中的至少一个相关联的传输速率。
15.如权利要求9所述的系统，其特征在于，对所述基于优先度的规则引擎进行配置包括：
为所述多个参数中的每个参数分配一值，以生成一规则，该值表示所述一个或多个参数中每个参数的一关联临界程度；以及
将所述规则与多个规则相比较，以确定在处理所述传感器数据的同时待实施的一个或多个操作。
16.如权利要求9所述的系统，其特征在于，以一预设时间间隔反复确定所述多个参数。
17.一种非暂时性计算机可读存储介质，存有一组计算机可读指令，该计算机可读指令用于使包括一个或多个处理器的计算机实施操作，其特征在于，该操作包括：
由一个或多个处理器根据一个或多个预设条件确定一个或多个传感器的运行环境的临界程度；
由所述一个或多个处理器确定多个参数，所述多个参数包括电子设备的一电量水平、一可用处理功率以及与所述电子设备相关联的一可用通信网络带宽；以及
由所述一个或多个处理器根据所述运行环境的临界程度以及基于优先度的规则引擎对传感器数据的第一部分进行本地处理，其中，所述基于优先度的规则引擎配置为根据所述多个参数对所述电子设备的电池使用状况进行优化。
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