【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及应用程序开发，特别是一种移动设备应用程序的智能图形加载和渲染方法、系统。
技术介绍
1、移动设备已成为日常生活中不可缺少的工具，其性能和功能不断提升，成为生活、工作和娱乐的重要部分。随着移动设备应用程序(app)市场的蓬勃发展，越来越多的应用程序需要在移动设备上进行图形资源加载和渲染，以展示丰富的图形内容，提供更加优质的用户体验。然而，在移动设备应用程序上进行图形资源加载和渲染面临着诸多挑战和问题：
2、图形资源加载效率低：传统静态加载方式无法根据用户行为和环境变化动态调整，导致加载效率低。例如，在社交媒体应用中，用户滚动页面时会加载大量的图片或视频资源，但传统方法往往会提前加载所有资源，导致资源浪费和加载延迟。
3、渲染性能下降：移动设备的性能较低，图形资源渲染占用大量系统资源，导致渲染性能下降。尤其是在一些性能要求较高的应用场景下，如3d游戏应用，渲染性能的下降会直接影响用户的游戏体验。
4、能耗增加：图形资源加载和渲染是移动设备上耗能最多的操作之一，传统方式未考虑能源消耗，导致能耗增加，降低设备续航时间。特别是在移动设备的电池寿命成为用户关注焦点的当下，需要开发能够节省能源的加载和渲染方法。
5、用户体验不佳：由于以上问题的存在，移动设备应用程序的用户体验往往不尽人意，用户可能会面临着加载延迟、卡顿、电池快速耗尽等问题，影响到应用程序的使用效果和用户满意度。
6、传统应用程序的图形加载和渲染未能充分利用移动设备上的行为和环境数据，导致资源加载和渲染效
7、传统应用程序的图形加载和渲染往往采用静态的资源加载和渲染策略，无法根据用户行为和环境变化进行实时调整。这导致了资源加载效率低下和渲染性能不佳的问题，尤其在需求频繁变化的场景下表现更为明显。
8、传统应用程序的图形加载和渲染通常采用固定的渲染方式，无法根据移动设备的实时性能和用户需求灵活调整。这导致了渲染性能下降和用户体验不佳的情况，特别是在资源需求高峰期和设备性能不足时表现更为突出。
9、传统应用程序的图形加载和渲染未充分考虑图形资源加载和渲染对移动设备能源消耗的影响，缺乏针对性的能源优化策略。这导致了能耗增加和设备续航时间减少的问题，影响了用户长时间使用设备的体验。
10、传统应用程序的图形加载和渲染常缺乏对用户行为的预测和对系统性能的实时监控，无法提前加载可能需要的图形资源。这导致了用户体验不佳和资源加载延迟的问题，尤其在需要快速响应用户操作的情况下表现不足。
11、综上所述，移动设备应用程序的图形资源加载和渲染面临着诸多挑战和问题，需要寻求一种智能化的解决方案，能够根据用户行为和环境变化动态调整加载和渲染策略，提高资源加载效率、渲染性能和能源利用效率，从而改善移动设备上应用程序的用户体验，增强用户满意度。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种移动设备应用程序的智能图形加载和渲染方法、系统，以解决传统应用程序的图形加载和渲染，图形加载和渲染效率低下、应用程序运行不流畅的技术问题。
2、本专利技术的一个方面在于提供一种移动设备应用程序的智能图形加载和渲染方法，所述智能图形加载和渲染方法，包括：
3、s1、初始化智能图形开发单元的sdk参数，并将初始化的sdk参数结果返回至移动设备；
4、s2、智能图形开发单元采集移动设备的传感器数据、移动设备的系统性能数据和移动设备应用程序的用户交互行为数据，并将采集的数据上传至服务器；
5、其中，服务器内嵌预测模型；
6、s3、服务器通过移动设备的传感器数据、移动设备的系统性能数据和移动设备应用程序的用户交互行为数据对预测模型进行训练，并通过训练后的预测模型预测用户行为趋势和设备性能；
7、服务器将预测的用户行为趋势和设备性能下发至智能图形开发单元；
8、s4、智能图形开发单元解析预测的用户行为趋势和设备性能，生成智能图形加载和渲染策略；
9、移动设备调用并执行智能图形加载和渲染策略，对移动设备的应用程序进行智能图形加载和渲染。
10、在一个优选的实施例中，在步骤s2中，智能图形开发单元对采集的移动设备的传感器数据进行滤波、去噪，将滤波、去噪后的数据上传至服务器；
11、智能图形开发单元对采集的移动设备的系统性能数据进行标准化处理，将标准化处理后的数据上传至服务器；
12、智能图形开发单元对采集的移动设备应用程序的用户交互行为数据进行序列化处理，将序列化处理后的数据上传至服务器。
13、在一个优选的实施例中，在步骤s3中，服务器对移动设备的传感器数据、移动设备的系统性能数据和移动设备应用程序的用户交互行为数据进行预处理，利用预处理后的数据对预测模型进行训练，并通过训练后的预测模型预测用户行为趋势和设备性能。
14、在一个优选的实施例中，预测模型包括随机森林模型、神经网络模型和lstm网络模型；
15、其中，随机森林模型利用移动设备的传感器数据，预测用户的行为趋势；
16、神经网络模型利用移动设备应用程序的用户交互行为数据，预测用户的交互行为趋势；
17、lstm网络模型利用移动设备的系统性能数据，预测移动设备的性能和运行状态。
18、在一个优选的实施例中，在步骤s4中，智能图形开发单元解析预测的用户行为趋势和设备性能，生成的智能图形加载和渲染策略，包括：智能图形加载策略、智能图形渲染策略和个性化渲染策略。
19、在一个优选的实施例中，智能图形加载策略，对移动设备的应用程序进行智能图形加载；
20、智能图形渲染策略，对移动设备的应用程序进行智能图形渲染；
21、个性化渲染策略，对移动设备的应用程序进行智能图形渲染。
22、在一个优选的实施例中，智能图形加载策略，对移动设备的应用程序进行智能图形加载包括：
23、gpu资源优化分配、智能图形预加载决策和移动设备性能调优；
24、智能图形渲染策略，对移动设备的应用程序进行智能图形渲染包括：
25、动态调整渲染分辨率、自适应调整智能图形帧率和gpu资源动态分配；
26、个性化渲染策略，对移动设备的应用程序进行智能图形渲染包括：
27、纹理管理和gpu资源自适应分配。
28、在一个优选的实施例中，所述智能图形加载和渲染方法还包括：
29、s5、智能图形开发单元根据移动设备执行智能图形加载和渲染策略的结果，向服务器反馈智能图形加载和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种移动设备应用程序的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，所述智能图形加载和渲染方法，包括：
2.根据权利要求1所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，在步骤S2中，智能图形开发单元对采集的移动设备的传感器数据进行滤波、去噪，将滤波、去噪后的数据上传至服务器；
3.根据权利要求1所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，在步骤S3中，服务器对移动设备的传感器数据、移动设备的系统性能数据和移动设备应用程序的用户交互行为数据进行预处理，利用预处理后的数据对预测模型进行训练，并通过训练后的预测模型预测用户行为趋势和设备性能。
4.根据权利要求3所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，预测模型包括随机森林模型、神经网络模型和LSTM网络模型；
5.根据权利要求1所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，在步骤S4中，智能图形开发单元解析预测的用户行为趋势和设备性能，生成的智能图形加载和渲染策略，包括：智能图形加载策略、智能图形渲染策略和个性化渲染策略。
6.根据权利要求5所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，智能图形
7.根据权利要求6所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，智能图形加载策略，对移动设备的应用程序进行智能图形加载包括：
8.根据权利要求1所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，所述智能图形加载和渲染方法还包括：
9.一种移动设备应用程序的智能图形加载和渲染系统，其特征在于，所述智能图形加载和渲染系统包括移动设备、智能图形开发单元、服务器和数据库；
10.根据权利要求9所述的智能图形加载和渲染系统，其特征在于，所述智能图形加载和渲染系统还包括完全性和合规性模块；
...【技术特征摘要】
1.一种移动设备应用程序的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，所述智能图形加载和渲染方法，包括：
2.根据权利要求1所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，在步骤s2中，智能图形开发单元对采集的移动设备的传感器数据进行滤波、去噪，将滤波、去噪后的数据上传至服务器；
3.根据权利要求1所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，在步骤s3中，服务器对移动设备的传感器数据、移动设备的系统性能数据和移动设备应用程序的用户交互行为数据进行预处理，利用预处理后的数据对预测模型进行训练，并通过训练后的预测模型预测用户行为趋势和设备性能。
4.根据权利要求3所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，预测模型包括随机森林模型、神经网络模型和lstm网络模型；
5.根据权利要求1所述的智能图形加载和渲染方法，其特征在于，在步骤s4中，智能图形...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭大勇，常伟，
申请(专利权)人：上海通办信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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