CN106547504B - 流畅度评估方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种流畅度评估方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度；利用获取的各个最小流畅度对预定时长进行区间划分，每个区间包含至少一个时间段；根据最小流畅度的取值以及每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分；根据计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算预定时长内的总流畅度得分。本发明解决了相关技术中因通过帧率来衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度时，在应用程序静态的时段，得到的无效帧率无法衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度的问题；达到了在利用预定时长内的总流畅度得分来衡量该预定时长内的卡顿时，能更真实的反映该预定时长内的卡顿程度的效果。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种流畅度评估方法及装置。
背景技术
在移动终端使用应用程序(英文：Application，简称：App)时，通常需要不断地向显示屏上绘制应用程序的数据帧，而绘制的流畅度是反映移动终端在绘制应用程序时所具有的绘制能力的一个重要指标。
在评估流畅度时，常见的做法是通过帧率来衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度，这里所讲的帧率是移动终端在绘制应用程序时，每秒所绘制的数据帧的数量。
但通过帧率来衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度时，由于应用程序在很多时段是静态的，并不需要再向显示屏绘制其他的数据帧，因此这段时间内的帧率一般为0或1，而这样的无效数据无法衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度。
发明内容
为了解决现有技术中因通过帧率来衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度时，在应用程序静态的时段，得到的无效帧率无法衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度的问题，本发明实施例提供了一种流畅度评估方法及装置。所述技术方案如下：
第一方面，提供了一种流畅度评估方法，所述方法包括：
获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度，流畅度为单位时长内成功将数据帧绘制在显示屏的次数，每个时间段包括至少两个单位时长；
利用获取的各个最小流畅度对所述预定时长进行区间划分，每个区间包含至少一个所述时间段；
根据最小流畅度的取值以及每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分；
根据计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算所述预定时长内的总流畅度得分，所述预定时长内的总流畅度得分用于反映所述预定时长内绘制数据帧时的卡顿程度。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：通过利用每个时间段内的最小流畅度来计算预定时长内的总流畅度得分，不仅简化了计算的数量级，更突出了卡顿时产生的流畅度数据对总流畅度得分的影响，因此解决了相关技术中因通过帧率来衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度时，在应用程序静态的时段，得到的无效帧率无法衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度的技术问题；达到了在利用预定时长内的总流畅度得分来衡量该预定时长内的卡顿时，能更真实的反映该预定时长内的卡顿程度的效果。
可选的，所述获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度，包括：
对于每个时间段，统计所述时间段内每个单位时长内的流畅度；
将同一个时间段内取值最小的流畅度确定为所述时间段内的最小流畅度。
上述实施例提供可选方式带来的有益效果是：通过获取每个时间段内的最小流畅度，以利用该最小流畅度计算预定时长内的总流畅度得分，可以简化数据量，且最小流畅度更能够反映卡顿现象，因此在计算总流畅度得分时，既可以降低运算量，又可以使得总流畅度得发更能反映卡顿情况。
可选的，在所述利用获取的各个最小流畅度对所述预定时长进行区间划分之前，所述方法还包括：
针对每个时间段内的最小流畅度，将所述最小流畅度乘以所述最小流畅度所在时间段所对应的系数，所述最小流畅度所在时间段所对应的系数与所述时间段内的卡顿次数呈负向相关，所述时间段内的卡顿次数是所述时间段内流畅度小于预定阈值的数量；
利用得到的乘积替换所述时间段内的所述最小流畅度。
上述实施例提供可选方式带来的有益效果是：通过将获取的最小流畅度乘以其所在时间段内卡顿次数相关的系数，且该系数与卡顿次数呈负向相关，从而使得在时间段存在卡顿的次数越多时，计算出的流畅度得分会更突出卡顿情况。
可选的，所述利用获取的各个最小流畅度对所述预定时长进行区间划分，包括：
针对每个最小流畅度，将取值小于预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个卡顿子区间；
将取值大于所述预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个流畅子区间；
将相邻的卡顿子区间确定为一个卡顿区间，将相邻的流畅子区间确定为一个流畅区间。
上述实施例提供可选方式带来的有益效果是：根据最小流畅度对预定时长进行划分，得到相互间隔的卡顿区间和流畅区间，以便后续进一步衡量卡顿区间的长度以及流畅区间的长度，这种长度的考量更能体现卡顿的严重程度，因此在区间划分后再计算预定时长的总流畅度得分，能更真实的反映卡顿的情况。
可选的，所述根据最小流畅度的取值以及每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分，包括：
针对每个区间，根据最小流畅度的取值与分数值之间的对应关系，确定所述区间对应的各个最小流畅度的得分，对所述区间对应的各个最小流畅度的得分进行求和，将得到的和值除以所述区间中各个最小流畅度的个数，得到所述区间的流畅度得分。
上述实施例提供可选方式带来的有益效果是：在计算每隔区间的流畅度得分时，既考虑每隔区间的最小流畅度，又考量该区间的长度，得到的区间的流畅度得分更能体现区间内卡顿的情况。
可选的，所述根据计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算所述预定时长内的总流畅度得分，包括：
将每个流畅区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，将得到的和值乘以预定权重，得到流畅区间的总流畅度得分，所述预定权重小于1；
将每个卡顿区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，得到卡顿区间的总流畅度得分；
计算流畅区间的总长度和卡顿区间的总长度，将流畅区间的总长度乘以所述预定权重，将得到的乘积与卡顿区间的总长度相加，得到区间总长度；
将计算得到的所述流畅区间的总流畅度得分与计算得到的所述卡顿区间的总流畅度得分相加，将得到的和值除以所述区间总长度，得到所述预定时长内的总流畅度得分。
上述实施例提供可选方式带来的有益效果是：在计算预定时长内的总流畅得分时，由于流畅的时间比较多时，会拉高总分，而为了得到卡顿的情况，因此可以将流畅区间的得分乘以小于1的预定权重，能够使得预定时长内的总流畅度得分更能突出卡顿的情况。
第二方面，提供了一种流畅度评估装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度，流畅度为单位时长内成功将数据帧绘制在显示屏的次数，每个时间段包括至少两个单位时长；
划分模块，用于利用所述获取模块获取的各个最小流畅度对所述预定时长进行区间划分，每个区间包含至少一个所述时间段；
第一计算模块，用于根据最小流畅度的取值以及所述划分模块划分出的每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分；
第二计算模块，用于根据所述第一计算模块计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算所述预定时长内的总流畅度得分，所述预定时长内的总流畅度得分用于反映所述预定时长内绘制数据帧时的卡顿程度。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：通过利用每个时间段内的最小流畅度来计算预定时长内的总流畅度得分，不仅简化了计算的数量级，更突出了卡顿时产生的流畅度数据对总流畅度得分的影响，因此解决了相关技术中因通过帧率来衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度时，在应用程序静态的时段，得到的无效帧率无法衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度的技术问题；达到了在利用预定时长内的总流畅度得分来衡量该预定时长内的卡顿时，能更真实的反映该预定时长内的卡顿程度的效果。
可选的，所述获取模块，包括：
统计单元，用于对于每个时间段，统计所述时间段内每个单位时长内的流畅度；
第一确定单元，用于将同一个时间段内取值最小的流畅度确定为所述时间段内的最小流畅度。
上述实施例提供可选方式带来的有益效果是：通过获取每个时间段内的最小流畅度，以利用该最小流畅度计算预定时长内的总流畅度得分，可以简化数据量，且最小流畅度更能够反映卡顿现象，因此在计算总流畅度得分时，既可以降低运算量，又可以使得总流畅度得发更能反映卡顿情况。
可选的，所述装置还包括：
第三计算模块，用于针对每个时间段内的最小流畅度，将所述最小流畅度乘以所述最小流畅度所在时间段所对应的系数，所述最小流畅度所在时间段所对应的系数与所述时间段内的卡顿次数呈负向相关，所述时间段内的卡顿次数是所述时间段内流畅度小于预定阈值的数量；
替换模块，用于利用所述第三计算模块计算得到的乘积替换所述时间段内的所述最小流畅度。
上述实施例提供可选方式带来的有益效果是：通过将获取的最小流畅度乘以其所在时间段内卡顿次数相关的系数，且该系数与卡顿次数呈负向相关，从而使得在时间段存在卡顿的次数越多时，计算出的流畅度得分会更突出卡顿情况。
可选的，所述划分模块，包括：
第二确定单元，用于针对每个最小流畅度，将取值小于预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个卡顿子区间；
第三确定单元，用于将取值大于所述预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个流畅子区间；
第四确定单元，用于将相邻的所述第二确定单元确定的卡顿子区间确定为一个卡顿区间，将相邻的所述第三确定单元确定的流畅子区间确定为一个流畅区间。
上述实施例提供可选方式带来的有益效果是：根据最小流畅度对预定时长进行划分，得到相互间隔的卡顿区间和流畅区间，以便后续进一步衡量卡顿区间的长度以及流畅区间的长度，这种长度的考量更能体现卡顿的严重程度，因此在区间划分后再计算预定时长的总流畅度得分，能更真实的反映卡顿的情况。
可选的，所述第一计算模块，还用于：
针对每个区间，根据最小流畅度的取值与分数值之间的对应关系，确定所述区间对应的各个最小流畅度的得分，对所述区间对应的各个最小流畅度的得分进行求和，将得到的和值除以所述区间中各个最小流畅度的个数，得到所述区间的流畅度得分。
上述实施例提供可选方式带来的有益效果是：在计算每隔区间的流畅度得分时，既考虑每隔区间的最小流畅度，又考量该区间的长度，得到的区间的流畅度得分更能体现区间内卡顿的情况。
可选的，所述第二计算模块，包括：
第一计算单元，用于将每个流畅区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，将得到的和值乘以预定权重，得到流畅区间的总流畅度得分，所述预定权重小于1；
第二计算单元，用于将每个卡顿区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，得到卡顿区间的总流畅度得分；
第三计算单元，用于计算流畅区间的总长度和卡顿区间的总长度，将流畅区间的总长度乘以所述预定权重，将得到的乘积与卡顿区间的总长度相加，得到区间总长度；
第四计算单元，用于将计算得到的所述流畅区间的总流畅度得分与计算得到的所述卡顿区间的总流畅度得分相加，将得到的和值除以所述区间总长度，得到所述预定时长内的总流畅度得分。
上述实施例提供可选方式带来的有益效果是：在计算预定时长内的总流畅得分时，由于流畅的时间比较多时，会拉高总分，而为了得到卡顿的情况，因此可以将流畅区间的得分乘以小于1的预定权重，能够使得预定时长内的总流畅度得分更能突出卡顿的情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例中提供的流畅度评估方法的方法流程图；
图2A是本发明另一个实施例中提供的流畅度评估方法的方法流程图；
图2B是本发明一个实施例中提供的获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度的方法流程图；
图2C是本发明一个实施例中提供的对流畅度进行量化的示意图；
图2D是本发明一个实施例中提供的利用获取的各个最小流畅度对所述预定时长进行区间划分的方法流程图；
图2E是本发明一个实施例中提供的对预定时长划分后得到的卡顿区间和流畅区间的示意图；
图2F是本发明一个实施例中提供的计算预定时长内的总流畅度得分的方法流程图；
图2G中本发明一个实施例中提供的三种浏览器的流畅度曲线走势图；
图3是本发明一个实施例中提供的流畅度评估装置的结构方框图；
图4是本发明另一个实施例中提供的流畅度评估装置的结构方框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
图1是本发明一个实施例中提供的流畅度评估方法的方法流程图，该流畅度评估方法可以应用于电子设备中，这里所讲的电子设备可以为智能手机、平板电脑、台式电脑、多媒体播放器、电子阅读器等。该流畅度评估方法可以包括如下步骤：
步骤101，获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度，流畅度为单位时长内成功将数据帧绘制在显示屏的次数，每个时间段包括至少两个单位时长。
步骤102，利用获取的各个最小流畅度对该预定时长进行区间划分，每个区间包含至少一个该时间段。
步骤103，根据最小流畅度的取值以及每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分。
步骤104，根据计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算该预定时长内的总流畅度得分，该预定时长内的总流畅度得分用于反映该预定时长内绘制数据帧时的卡顿程度。
综上所述，本发明实施例提供的流畅度评估方法，通过利用每个时间段内的最小流畅度来计算预定时长内的总流畅度得分，不仅简化了计算的数量级，更突出了卡顿时产生的流畅度数据对总流畅度得分的影响，因此解决了相关技术中因通过帧率来衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度时，在应用程序静态的时段，得到的无效帧率无法衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度的技术问题；达到了在利用预定时长内的总流畅度得分来衡量该预定时长内的卡顿时，能更真实的反映该预定时长内的卡顿程度的效果。
图2A是本发明另一个实施例中提供的流畅度评估方法的方法流程图，该流畅度评估方法可以应用于电子设备中，这里所讲的电子设备可以为智能手机、平板电脑、台式电脑、多媒体播放器、电子阅读器等。该流畅度评估方法可以包括如下步骤：
步骤201，获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度，流畅度为单位时长内成功将数据帧绘制在显示屏的次数，每个时间段包括至少两个单位时长。
在对电子设备绘制应用程序时的流畅度进行预估时，可以选取预定时长，对预定时长内的流畅度进行衡量。
这里所讲的流畅度通常是单位时长内成功将数据帧绘制在显示屏的次数。比如，在垂直同步(英文：Vertical Synchronization，简称：VSync)机制中，流畅度可以为1s内Loop(循环)运行的次数。在丢帧的情况下，1s内60个Loop因为某几次工作时间超过了16ms(丢帧)，这样Loop就无法运行60次(60次为理论最大值)。由此可知，流畅度越小，表明当前应用程序越卡顿。VSync机制是本领域的普通技术人员都能够得知的技术，本实施例对此不再赘述。
通常来讲，将数据帧绘制在显示屏的过程中为：电子设备中的处理器对将要绘制的数据帧进行处理，将处理后的数据帧发送至图像处理器，图像处理器对该数据帧进一步处理，将处理后的数据帧发送至显示屏绘制器，显示屏绘制器将图像处理器发送来的数据帧绘制到显示屏上，完成一次绘制的过程。
这里所讲的单位时长一般选取为1秒，很显然，在实际应用中，该单位时长还可以为其他的取值，本实施例对单位时长的取值不进行限定。
为了降低运算量，可以对流畅度进行量化，也即针对一个时间段，仅获取该时间段内的一个流畅度。这里的时间段可以选取为5秒、10秒等，本实施例不对时间段的具体取值进行限定。由试验结果看，5秒是一个比较合理的时间段。
在实际应用中，因为流畅度的数据总是在波动，如果每个单位时长流畅度都用，那么流畅度中的最高值将会把流畅度的总值拉高。尤其对一些不是一直卡顿的操作，可能大部分时间是流畅的，但是中间有卡顿，而卡顿现象才是更需要关注的点。
以预定时长为10分钟、时间段为5秒、单位时长为1秒为例，该预定时长包括120个时间段，每个时间段包括5个单位时长。如果考虑每个单位时长时，则参与计算的流畅度的数量为600个，而仅考虑每个时间段内的最小流畅度时，参与计算的流畅度的数量仅为120个。很显然，量化后的流畅度的数量比较少，可以降低运算量，且量化后的流畅度更倾向于每个时间段的卡顿情况，因此根据量化后的流畅度进行流畅度评估，更能反映卡顿情况。
可选的，各个时间段的时长也可以不同。
请参见图2B所示，其是本发明一个实施例中提供的获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度的方法流程图。在图2B中，电子设备在获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度时，可以包括如下步骤：
步骤201a，对于每个时间段，统计该时间段内每个单位时长内的流畅度。
步骤201b，将同一个时间段内取值最小的流畅度确定为该时间段内的最小流畅度。
也就是说，对于每个时间段，计算该事件段内各个单位时长的流畅度，将最小的流畅度确定为其所在时间段的最小流畅度。
请参见图2C所示，其本发明一个实施例中提供的对流畅度进行量化的示意图。在图2C中，每个时间段A分为5个单位时长，对于每个时间段A，统计其包含的5个单位时长的流畅度，获取统计的5个流畅度中最小的流畅度Smin，将最小的流畅度记为该时间段A的最小流畅度。由于每个时间段均是类似的，因此图2C中后续的各个时间段并没有详细示出时间段的标记和最小流畅度。
步骤202，针对每个时间段内的最小流畅度，将该最小流畅度乘以该最小流畅度所在时间段所对应的系数。
在实际应用中，一个时间段包含若干个单位时长，也即一个时间段对应若干个流畅度，而这若干个流畅度中如果指示有多于一次的卡顿，那么该时间段内的卡顿程度比只有一次卡顿的程度更严重。而时间段内的最小流畅度并不能体现多次卡顿，因此为了能够体现多次卡顿，可以将该时间段内的最小流畅度乘以一个与该时间段内的卡顿次数相关的系数。
可选的，最小流畅度所在时间段所对应的系数可以与该时间段内的卡顿次数呈负向相关。也即，时间段内的卡顿次数越小，其所对应的用于乘到最小流畅度的系数越大，反之，时间段内的卡顿次数越大，其所对应的用于乘到最小流畅度的系数越小。
在一种可能的实现方式中，将时间段所对应的系数取值为：delta^(1/N-1)，其中delta为一个大于1的数，比如可以为1.2，N为该时间段内卡顿的次数。时间段内的卡顿次数是该时间段内流畅度小于预定阈值的数量。
举例来讲，当N＝1时，系数则为1。
再举例来讲，当N>1时，系数则小于1，系数最小可以为1/delta。比如，N为1.2时，计算得到的系数约为0.8。
步骤203，利用得到的乘积替换该时间段内的最小流畅度。
后续计算过程中，均利用乘以系数后得到的值作为最小流畅度。
步骤204，利用获取的各个最小流畅度对该预定时长进行区间划分，每个区间包含至少一个时间段。
由于卡顿时间越长，表明卡顿的程度越严重，因此在计算流畅度时，还需要考虑卡顿的持续时长，此时则将预定时长划分为相互间隔的流畅区间和卡顿区间。
请参见图2D所示，其是本发明一个实施例中提供的利用获取的各个最小流畅度对该预定时长进行区间划分的方法流程图。在图2D中，电子设备在利用获取的各个最小流畅度对该预定时长进行区间划分时，可以包括如下步骤：
步骤204a，针对每个最小流畅度，将取值小于预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个卡顿子区间。
这里的预定流畅度阈值可以根据卡顿的情况以及上述系数的取值方式进行设定，比如可以设置为40，也即对应的最小流畅度低于40的时间段即为一个卡顿子区间，也就是说，最小流畅度低于40的时间段比较卡顿。
本实施例中不对预定流畅度阈值的具体取值进行限定。
步骤204b，将取值大于该预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个流畅子区间。
类似的，当预定流畅度阈值为40时，则对应的最小流畅度高于40的时间段即为一个流畅子区间，也就是说，最小流畅度高于40的时间段比较流畅。
步骤204c，将相邻的卡顿子区间确定为一个卡顿区间，将相邻的流畅子区间确定为一个流畅区间。
也即，卡顿区间中的各个子区间均为卡顿子区间，流畅区间中的各个子区间均为流畅子区间。
一般来讲，卡顿区间可以包括一个卡顿子区间，或者包括连续至少两个卡顿子区间；类似的，流畅区间可以包括一个流畅子区间，或者包括连续至少两个流畅子区间。由此可知，每个卡顿区间的长度可以相同，也可以不同；类似的，每个流畅区间的长度可以相同，也可以不同。
请参见图2E所示，其是本发明一个实施例中提供的对预定时长划分后得到的卡顿区间和流畅区间的示意图。卡顿区间和流畅区间相互间隔，且相邻的卡顿区间和流畅区间在时间上是连续的。
步骤205，根据最小流畅度的取值以及每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分。
电子设备在根据最小流畅度的取值以及每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分时，可以针对每个区间，根据最小流畅度的取值与分数值之间的对应关系，确定该区间对应的各个最小流畅度的得分，对该区间对应的各个最小流畅度的得分进行求和，将得到的和值除以所述区间中各个最小流畅度的个数，得到该区间的流畅度得分。
举例来讲，在计算流畅区间的流畅度得分时，流畅区间内各个最小流畅度均大于40，在最小流畅度的值为40-50时，其对应关系中对应的分数值为70-80，在最小流畅度的值为50以上时，其对应关系中对应的分数值也对应80分以上。流畅区间的得分为每个评分的平均值。
在计算卡顿区间的流畅度得分时，卡顿区间内各个最小流畅度均小于40，而最小流畅度小于20的区间卡顿最为严重，因此在评估时，可以分段确定最小流畅度和分数值之间的对应关系，可选的，每段中分数值随着最小流畅度增加而增加的增长幅度不同。
比如，在最小流畅度的值小于20时，其对应关系中对应的分数值为0-20；在最小流畅度的值为20-30时，其对应关系中对应的分数值为20-60，也即最小流畅度每增加1，其分数值增加4；在最小流畅度的值为30-40时，其对应关系中对应的分数值为60-70，也即最小流畅度每增加1，其分数值增加1。
步骤206，根据计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算该预定时长内的总流畅度得分。
该预定时长内的总流畅度得分用于反映该预定时长内绘制数据帧时的卡顿程度。
请参见图2F所示，其是本发明一个实施例中提供的计算预定时长内的总流畅度得分的方法流程图，在图2F中，电子设备在根据计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算该预定时长内的总流畅度得分时，可以包括如下步骤：
步骤206a，将每个流畅区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，将得到的和值乘以预定权重，得到流畅区间的总流畅度得分。
由于主要考虑卡顿的情况，流畅区间的值过高会拉高预定时长内的总流畅度得分，因此本实施例中将每个流畅区间的流畅度得分均进行降低，也即这里的预定权重选取为小于1的值。预定权重的具体取值可以根据流畅区间和卡顿区间的情况进行设定，比如可以选取为0.4，本实施例不对预定权重的具体取值进行限定。
步骤206b，将每个卡顿区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，得到卡顿区间的总流畅度得分。
步骤206c，计算流畅区间的总长度和卡顿区间的总长度，将流畅区间的总长度乘以预定权重，将得到的乘积与卡顿区间的总长度相加，得到区间总长度。
步骤206d，将计算得到的流畅区间的总流畅度得分与计算得到的卡顿区间的总流畅度得分相加，将得到的和值除以所述区间总长度，得到该预定时长内的总流畅度得分。
上述过程可以通过如下用于计算总流畅度得分S的公式进行表述：
其中，m为流畅区间的个数，n为卡顿区间的个数，s1i为第i个流畅区间的流畅度，l1i为第i个流畅区间的长度，s2i为第i个卡顿区间的流畅度，l2i为第i个卡顿区间的长度，L1为流畅区间的总长度，L2为卡顿区间的总长度，w为对流畅的区间降低权重。
可选的，预定权重为小于1的值，可以选定为0.4。本实施例对预定权重的取值不进行限定。
根据上述方案，对比三种浏览器进行了试验，各个单位时长内流畅度的结果如下表1所示：
| 浏览器1 | 浏览器2 | 浏览器3 |
| 55 | 56 | 56 |
| 51 | 49 | 27 |
| 22 | 40 | 33 |
| 40 | 56 | 46 |
| 43 | 52 | 49 |
| 50 | 47 | 41 |
| 34 | 54 | 49 |
| 48 | 47 | 40 |
| 47 | 53 | 34 |
| 32 | 49 | 46 |
| 47 | 56 | 38 |
| 46 | 48 | 46 |
| 28 | 53 | 45 |
| 48 | 53 | 47 |
| 47 | 47 | 51 |
| 29 | 54 | 47 |
| 48 | 48 | 48 |
| 48 | 55 | 47 |
| 35 | 45 | 46 |
| 49 | 55 | 53 |
| 46 | 52 | 46 |
| 30 | 51 | 50 |
| 49 | 54 | 53 |
| 51 | 48 | 47 |
| 29 | 53 | 46 |
| 46 | 48 | 51 |
| 47 | 55 | 42 |
| 30 | 56 | 50 |
| 46 | 56 | 46 |
| 44 | 42 | 48 |
| 27 | 56 | 47 |
| 49 | 0 | 49 |
| 55 | 0 | 48 |
| 56 | 0 | 52 |
| 0 | 0 | 49 |
| 0 | 0 | 45 |
| 0 | 0 | 48 |
| 0 | 0 | 49 |
| 0 | 0 | 51 |
表1
由表1得到的浏览器1的运行结果：卡的频率：1.0，卡顿区间时长：35，卡顿区间打分：51，流畅区间时长：0，总体打分：51。
由表1得到的浏览器2的运行结果：卡的频率：0.0，卡顿区间时长：0，流畅区间时长：35，流畅区间打分：77。
由表1得到的浏览器3的运行结果：卡的频率：0.375，卡顿区间时长：15，卡顿区间打分：58，流畅区间时长：25，流畅区间打分：75，总体打分：65。
以上结果和图2G中展示的流畅度曲线的直观感受一致。
综上所述，本发明实施例提供的流畅度评估方法，通过利用每个时间段内的最小流畅度来计算预定时长内的总流畅度得分，不仅简化了计算的数量级，更突出了卡顿时产生的流畅度数据对总流畅度得分的影响，因此解决了相关技术中因通过帧率来衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度时，在应用程序静态的时段，得到的无效帧率无法衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度的技术问题；达到了在利用预定时长内的总流畅度得分来衡量该预定时长内的卡顿时，能更真实的反映该预定时长内的卡顿程度的效果。
通过获取每个时间段内的最小流畅度，以利用该最小流畅度计算预定时长内的总流畅度得分，可以简化数据量，且最小流畅度更能够反映卡顿现象，因此在计算总流畅度得分时，既可以降低运算量，又可以使得总流畅度得发更能反映卡顿情况。
通过将获取的最小流畅度乘以其所在时间段内卡顿次数相关的系数，且该系数与卡顿次数呈负向相关，从而使得在时间段存在卡顿的次数越多时，计算出的流畅度得分会更突出卡顿情况。
根据最小流畅度对预定时长进行划分，得到相互间隔的卡顿区间和流畅区间，以便后续进一步衡量卡顿区间的长度以及流畅区间的长度，这种长度的考量更能体现卡顿的严重程度，因此在区间划分后再计算预定时长的总流畅度得分，能更真实的反映卡顿的情况。
在计算每隔区间的流畅度得分时，既考虑每隔区间的最小流畅度，又考量该区间的长度，得到的区间的流畅度得分更能体现区间内卡顿的情况。
在计算预定时长内的总流畅得分时，由于流畅的时间比较多时，会拉高总分，而为了得到卡顿的情况，因此可以将流畅区间的得分乘以小于1的预定权重，能够使得预定时长内的总流畅度得分更能突出卡顿的情况。
下面为本发明中的装置实施例，对于装置实施例中未详尽描述的细节，可以结合参考上述一一对应的方法实施例。
图3是本发明一个实施例中提供的流畅度评估装置的结构方框图，该流畅度评估装置可以应用于电子设备中，这里所讲的电子设备可以为智能手机、平板电脑、台式电脑、多媒体播放器、电子阅读器等。该流畅度评估装置可以包括：获取模块310、划分模块320、第一计算模块330和第二计算模块340。
获取模块310，用于获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度，流畅度为单位时长内成功将数据帧绘制在显示屏的次数，每个时间段包括至少两个单位时长；
划分模块320，用于利用获取模块310获取的各个最小流畅度对该预定时长进行区间划分，每个区间包含至少一个该时间段；
第一计算模块330，用于根据最小流畅度的取值以及划分模块320划分出的每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分；
第二计算模块340，用于根据第一计算模块330计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算该预定时长内的总流畅度得分，该预定时长内的总流畅度得分用于反映该预定时长内绘制数据帧时的卡顿程度。
综上所述，本发明实施例提供的流畅度评估装置，通过利用每个时间段内的最小流畅度来计算预定时长内的总流畅度得分，不仅简化了计算的数量级，更突出了卡顿时产生的流畅度数据对总流畅度得分的影响，因此解决了相关技术中因通过帧率来衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度时，在应用程序静态的时段，得到的无效帧率无法衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度的技术问题；达到了在利用预定时长内的总流畅度得分来衡量该预定时长内的卡顿时，能更真实的反映该预定时长内的卡顿程度的效果。
图4是本发明另一个实施例中提供的流畅度评估装置的结构方框图，该流畅度评估装置可以应用于电子设备中，这里所讲的电子设备可以为智能手机、平板电脑、台式电脑、多媒体播放器、电子阅读器等。该流畅度评估装置可以包括：获取模块410、划分模块420、第一计算模块430和第二计算模块440。
获取模块410，用于获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度，流畅度为单位时长内成功将数据帧绘制在显示屏的次数，每个时间段包括至少两个单位时长；
划分模块420，用于利用获取模块410获取的各个最小流畅度对该预定时长进行区间划分，每个区间包含至少一个该时间段；
第一计算模块430，用于根据最小流畅度的取值以及该划分模块420划分出的每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分；
第二计算模块440，用于根据第一计算模块430计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算该预定时长内的总流畅度得分，该预定时长内的总流畅度得分用于反映该预定时长内绘制数据帧时的卡顿程度。
在一种可能的实现方式中，获取模块410可以包括：统计单元411和第一确定单元412。
统计单元411，用于对于每个时间段，统计该时间段内每个单位时长内的流畅度；
第一确定单元412，用于将同一个时间段内取值最小的流畅度确定为该时间段内的最小流畅度。
在一种可能的实现方式中，该流畅度评估装置还可以包括：第三计算模块450和替换模块460。
第三计算模块450，用于针对每个时间段内的最小流畅度，将该最小流畅度乘以该最小流畅度所在时间段所对应的系数，该最小流畅度所在时间段所对应的系数与该时间段内的卡顿次数呈负向相关，该时间段内的卡顿次数是该时间段内流畅度小于预定阈值的数量；
替换模块460，用于利用第三计算模块450计算得到的乘积替换该时间段内的该最小流畅度。
在一种可能的实现方式中，划分模块420可以包括：第二确定单元421、第三确定单元422和第四确定单元423。
第二确定单元421，用于针对每个最小流畅度，将取值小于预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个卡顿子区间；
第三确定单元422，用于将取值大于预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个流畅子区间；
第四确定单元423，用于将相邻的第二确定单元421确定的卡顿子区间确定为一个卡顿区间，将相邻的第三确定单元422确定的流畅子区间确定为一个流畅区间。
在一种可能的实现方式中，第一计算模块430还可以用于：
针对每个区间，根据最小流畅度的取值与分数值之间的对应关系，确定该区间对应的各个最小流畅度的得分，对该区间对应的各个最小流畅度的得分进行求和，将得到的和值除以该区间中各个最小流畅度的个数，得到该区间的流畅度得分。
在一种可能的实现方式中，第二计算模块440还可以包括：第一计算单元441、第二计算单元442、第三计算单元443和第四计算单元444。
第一计算单元441，用于将每个流畅区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，将得到的和值乘以预定权重，得到流畅区间的总流畅度得分，该预定权重小于1；
第二计算单元442，用于将每个卡顿区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，得到卡顿区间的总流畅度得分；
第三计算单元443，用于计算流畅区间的总长度和卡顿区间的总长度，将流畅区间的总长度乘以该预定权重，将得到的乘积与卡顿区间的总长度相加，得到区间总长度；
第四计算单元444，用于将第一计算单元441计算得到的流畅区间的总流畅度得分与第二计算单元441计算得到的卡顿区间的总流畅度得分相加，将得到的和值除以第三计算单元443计算得到的区间总长度，得到该预定时长内的总流畅度得分。
综上所述，本发明实施例提供的流畅度评估装置，通过利用每个时间段内的最小流畅度来计算预定时长内的总流畅度得分，不仅简化了计算的数量级，更突出了卡顿时产生的流畅度数据对总流畅度得分的影响，因此解决了相关技术中因通过帧率来衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度时，在应用程序静态的时段，得到的无效帧率无法衡量移动终端绘制应用程序时的流畅度的技术问题；达到了在利用预定时长内的总流畅度得分来衡量该预定时长内的卡顿时，能更真实的反映该预定时长内的卡顿程度的效果。
通过获取每个时间段内的最小流畅度，以利用该最小流畅度计算预定时长内的总流畅度得分，可以简化数据量，且最小流畅度更能够反映卡顿现象，因此在计算总流畅度得分时，既可以降低运算量，又可以使得总流畅度得发更能反映卡顿情况。
通过将获取的最小流畅度乘以其所在时间段内卡顿次数相关的系数，且该系数与卡顿次数呈负向相关，从而使得在时间段存在卡顿的次数越多时，计算出的流畅度得分会更突出卡顿情况。
根据最小流畅度对预定时长进行划分，得到相互间隔的卡顿区间和流畅区间，以便后续进一步衡量卡顿区间的长度以及流畅区间的长度，这种长度的考量更能体现卡顿的严重程度，因此在区间划分后再计算预定时长的总流畅度得分，能更真实的反映卡顿的情况。
在计算每隔区间的流畅度得分时，既考虑每隔区间的最小流畅度，又考量该区间的长度，得到的区间的流畅度得分更能体现区间内卡顿的情况。
在计算预定时长内的总流畅得分时，由于流畅的时间比较多时，会拉高总分，而为了得到卡顿的情况，因此可以将流畅区间的得分乘以小于1的预定权重，能够使得预定时长内的总流畅度得分更能突出卡顿的情况。
需要说明的是：上述实施例中提供的流畅度评估装置在评估流畅度时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将电子设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的流畅度评估装置与流畅度评估方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (13)
1.一种流畅度评估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度，流畅度为单位时长内成功将数据帧绘制在显示屏的次数，每个时间段包括至少两个单位时长；
利用获取的各个最小流畅度对所述预定时长进行区间划分，每个区间包含至少一个所述时间段；
根据最小流畅度的取值以及每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分；
根据计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算所述预定时长内的总流畅度得分，所述预定时长内的总流畅度得分用于反映所述预定时长内绘制数据帧时的卡顿程度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度，包括：
对于每个时间段，统计所述时间段内每个单位时长内的流畅度；
将同一个时间段内取值最小的流畅度确定为所述时间段内的最小流畅度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用获取的各个最小流畅度对所述预定时长进行区间划分之前，所述方法还包括：
针对每个时间段内的最小流畅度，将所述最小流畅度乘以所述最小流畅度所在时间段所对应的系数，所述最小流畅度所在时间段所对应的系数与所述时间段内的卡顿次数呈负向相关，所述时间段内的卡顿次数是所述时间段内流畅度小于预定阈值的数量；
利用得到的乘积替换所述时间段内的所述最小流畅度。
4.根据权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，所述利用获取的各个最小流畅度对所述预定时长进行区间划分，包括：
针对每个最小流畅度，将取值小于预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个卡顿子区间；
将取值大于所述预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个流畅子区间；
将相邻的卡顿子区间确定为一个卡顿区间，将相邻的流畅子区间确定为一个流畅区间。
5.根据权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，所述根据最小流畅度的取值以及每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分，包括：
针对每个区间，根据最小流畅度的取值与分数值之间的对应关系，确定所述区间对应的各个最小流畅度的得分，对所述区间对应的各个最小流畅度的得分进行求和，将得到的和值除以所述区间中各个最小流畅度的个数，得到所述区间的流畅度得分。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算所述预定时长内的总流畅度得分，包括：
将每个流畅区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，将得到的和值乘以预定权重，得到流畅区间的总流畅度得分，所述预定权重小于1；
将每个卡顿区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，得到卡顿区间的总流畅度得分；
计算流畅区间的总长度和卡顿区间的总长度，将流畅区间的总长度乘以所述预定权重，将得到的乘积与卡顿区间的总长度相加，得到区间总长度；
将计算得到的所述流畅区间的总流畅度得分与计算得到的所述卡顿区间的总流畅度得分相加，将得到的和值除以所述区间总长度，得到所述预定时长内的总流畅度得分。
7.一种流畅度评估装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取预定时长内各个时间段内的最小流畅度，流畅度为单位时长内成功将数据帧绘制在显示屏的次数，每个时间段包括至少两个单位时长；
划分模块，用于利用所述获取模块获取的各个最小流畅度对所述预定时长进行区间划分，每个区间包含至少一个所述时间段；
第一计算模块，用于根据最小流畅度的取值以及所述划分模块划分出的每个区间的长度，计算每个区间的流畅度得分；
第二计算模块，用于根据所述第一计算模块计算得到的每个区间的流畅度得分，按照预定方式计算所述预定时长内的总流畅度得分，所述预定时长内的总流畅度得分用于反映所述预定时长内绘制数据帧时的卡顿程度。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块，包括：
统计单元，用于对于每个时间段，统计所述时间段内每个单位时长内的流畅度；
第一确定单元，用于将同一个时间段内取值最小的流畅度确定为所述时间段内的最小流畅度。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三计算模块，用于针对每个时间段内的最小流畅度，将所述最小流畅度乘以所述最小流畅度所在时间段所对应的系数，所述最小流畅度所在时间段所对应的系数与所述时间段内的卡顿次数呈负向相关，所述时间段内的卡顿次数是所述时间段内流畅度小于预定阈值的数量；
替换模块，用于利用所述第三计算模块计算得到的乘积替换所述时间段内的所述最小流畅度。
10.根据权利要求7至9中任一所述的装置，其特征在于，所述划分模块，包括：
第二确定单元，用于针对每个最小流畅度，将取值小于预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个卡顿子区间；
第三确定单元，用于将取值大于所述预定流畅度阈值的最小流畅度所对应的时间段确定为一个流畅子区间；
第四确定单元，用于将相邻的所述第二确定单元确定的卡顿子区间确定为一个卡顿区间，将相邻的所述第三确定单元确定的流畅子区间确定为一个流畅区间。
11.根据权利要求7至9中任一所述的装置，其特征在于，所述第一计算模块，还用于：
针对每个区间，根据最小流畅度的取值与分数值之间的对应关系，确定所述区间对应的各个最小流畅度的得分，对所述区间对应的各个最小流畅度的得分进行求和，将得到的和值除以所述区间中各个最小流畅度的个数，得到所述区间的流畅度得分。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二计算模块，包括：
第一计算单元，用于将每个流畅区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，将得到的和值乘以预定权重，得到流畅区间的总流畅度得分，所述预定权重小于1；
第二计算单元，用于将每个卡顿区间的流畅度得分分别与各自区间的长度相乘，将得到的各个乘积相加，得到卡顿区间的总流畅度得分；
第三计算单元，用于计算流畅区间的总长度和卡顿区间的总长度，将流畅区间的总长度乘以所述预定权重，将得到的乘积与卡顿区间的总长度相加，得到区间总长度；
第四计算单元，用于将计算得到的所述流畅区间的总流畅度得分与计算得到的所述卡顿区间的总流畅度得分相加，将得到的和值除以所述区间总长度，得到所述预定时长内的总流畅度得分。
13.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求6任一项所述的流畅度评估方法所执行的操作。
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