CN113730902A - 一种用于游戏的免下载运行方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于游戏的免下载运行方法及系统,对游戏执行时动态的纹理数据、音频数据、视频数据及其他游戏逻辑数据进行准确的动态识别、标识和分类;然后对分类好的数据,分别进行有损和无损压缩;记录执行过程中访问的地址段数据和上述分类数据的对应关系;针对不同数据类型的特征分别进行数据分析和处理,并建立数据预测模型;服务器根据训练好的预测数据模型,实时“预测”游戏执行时各地址段的加载顺序,返回给客户端;客户端在收到服务器提供的预测数据段后,根据标识进行块解压缩、压缩还原等数据处理。本发明属于游戏技术领域,具体是指一种让游戏即点即玩,不用等待安装,不用等待下载的用于游戏的免下载运行方法。
Description
技术领域
本发明属于游戏技术领域,具体是指一种用于游戏的免下载运行方法。
背景技术
随着计算机技术的高速发展,游戏(程序)容量爆炸式增长,主机游戏从PS1时代发展到PS5时代,一个大型游戏(程序)的容量往往已经超过200GB,在虚拟系统建设的基础上,公司启动了优化用户游戏启动体验的一系列工作,但是由于大型游戏的容量较大,现有网络传输速率较低,用户的网络环境复杂,用户通常需要等待几分钟乃至几十分钟才能开始体验游戏,严重影响了用户体验。
发明内容
为了解决上述难题,本发明提供了一种让游戏即点即玩,不用等待安装,不用等待下载,将GB级别的大型游戏,做到和页游一样的游戏启动体验的用于游戏的免下载运行方法。
为了实现上述功能,本发明采取的技术方案如下:一种用于游戏的免下载运行方法,包括:
通过虚拟化技术,在通过虚拟机执行游戏的过程中,对游戏执行时动态的纹理数据、音频数据、视频数据及其他游戏逻辑数据进行准确的动态识别、标识和分类;
然后对分类好的数据,分别进行有损(如视频压缩为H264/5格式,音频压缩为MP3格式,纹理图片等压缩为PNG格式)和无损压缩(程序压缩成7z格式等等);
在通过虚拟机执行游戏的过程中,记录下执行过程中访问的地址段数据和上述分类数据的对应关系,并存储在服务端的大数据系统中;
对建立起来的大数据系统,利用机器学习技术(比如深度学习技术),针对不同数据类型的特征(比如视频数据和音频数据都具有串流的特征,而纹理数据和程序数据则比较分散),分别进行数据分析和处理,并建立数据预测模型;
其他玩家客户端通过虚拟化技术启动游戏时,向服务器请求数据输入,服务器根据训练好的预测数据模型,实时“预测”游戏执行时各地址段的加载顺序,即在尚未执行到访问数据前,提前准备好未来其需要的数据段,并结合块压缩技术(如程序按1MB为单位进行分块压缩,纹理图片按照256像素x 256像素进行分块压缩等),返回给客户端;
客户端在收到服务器提供的预测数据段后,根据标识进行块解压缩、压缩还原等数据处理,从而做到,边下边玩不卡顿。
本发明采取上述结构取得有益效果如下:本发明提供的一种用于游戏的免下载运行方法,通过动态数据标注和分类的方法,结合大数据分析和机器学习技术,能够给与游戏用户即点即玩的游戏体验,而且本发明无需源码,不挑游戏,且全自动无需雇人工测试和标注,成本上,可将网盘、分发中的流量成本,节约99%;体验上,即点即玩,无需等待的体验,大大降低了用户试玩游戏的成本。
附图说明
图1为本发明一种用于游戏的免下载运行方法的数据收集、标识和切分系统图;
图2为本发明一种用于游戏的免下载运行方法的大数据分析和机器学习系统图;
图3为本发明一种用于游戏的免下载运行方法的闪玩预测系统图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。以下结合附图,对本发明做进一步详细说明。
如图1-3所示,本发明一种用于游戏的免下载运行方法,包括:
通过虚拟化技术,在通过虚拟机执行游戏的过程中,对游戏执行时动态的纹理数据、音频数据、视频数据及其他游戏逻辑数据进行准确的动态识别、标识和分类;
然后对分类好的数据,分别进行有损(如视频压缩为H264/5格式,音频压缩为MP3格式,纹理图片等压缩为PNG格式)和无损压缩(程序压缩成7z格式等等);
在通过虚拟机执行游戏的过程中,记录下执行过程中访问的地址段数据和上述分类数据的对应关系,并存储在服务端的大数据系统中;
对建立起来的大数据系统,利用机器学习技术(比如深度学习技术),针对不同数据类型的特征(比如视频数据和音频数据都具有串流的特征,而纹理数据和程序数据则比较分散),分别进行数据分析和处理,并建立数据预测模型;
其他玩家客户端通过虚拟化技术启动游戏时,向服务器请求数据输入,服务器根据训练好的预测数据模型,实时“预测”游戏执行时各地址段的加载顺序,即在尚未执行到访问数据前,提前准备好未来其需要的数据段,并结合块压缩技术(如程序按1MB为单位进行分块压缩,纹理图片按照256像素x 256像素进行分块压缩等),返回给客户端;
客户端在收到服务器提供的预测数据段后,根据标识进行块解压缩、压缩还原等数据处理,从而做到,边下边玩不卡顿。
以上对本发明及其实施方式进行了描述,这种描述没有限制性,附图中所示的也只是本发明的实施方式之一,实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示,在不脱离本发明创造宗旨的情况下,不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例,均应属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种用于游戏的免下载运行方法,其特征在于:包括如下步骤:
1)根据虚拟化技术,在通过虚拟机执行游戏的过程中,对游戏执行时动态的纹理数据、音频数据、视频数据及其他游戏逻辑数据进行准确的动态识别、标识和分类;
2)然后对分类好的数据,分别进行有损和无损压缩;
3)在通过虚拟机执行游戏的过程中,记录执行过程中访问的地址段数据和上述分类数据的对应关系,并存储在服务端的大数据系统中;
4)对建立起来的大数据系统,利用机器学习技术,针对不同数据类型的特征,分别进行数据分析和处理,并建立数据预测模型;
5)其他玩家客户端通过虚拟化技术启动游戏时,向服务器请求数据输入,服务器根据预测数据模型,实时预测游戏执行时各地址段的加载顺序,即在尚未执行到访问数据前,提前准备好未来其需要的数据段,并结合块压缩技术,返回给客户端;
6)客户端在收到服务器提供的预测数据段后,根据标识进行块解压缩、压缩还原等数据处理,实现边下边玩不卡顿。
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