CN114432705A - 云游戏数据处理方法、装置、介质、设备及产品 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种云游戏数据处理方法、装置、介质、设备及产品，涉及云计算技术领域，该方法包括：获取至少一种设备配置；基于所述设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种所述设备配置对应的解码测试数据；基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息；根据所述解码性能信息，从所述至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置；基于所述目标设备配置生成本地的游戏配置，所述游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。本申请可以提升云游戏时客户端解码性能且保证云游戏的视觉交互体验，提升云游戏的画面整体显示效果。

Description

云游戏数据处理方法、装置、介质、设备及产品

技术领域

本申请涉及云计算技术领域，具体涉及一种云游戏数据处理方法、装置、介质、设备及产品。

背景技术

云游戏是一种将游戏运行在服务器端，并实时将服务器端运行游戏的云游戏数据传输给客户端进行画面显示的游戏方式，客户端会对云游戏数据进行解码渲染等画面显示处理后显示游戏画面，其中解码时会存在解码性能较差(如延迟较高)的情况。

目前，相关技术中通常是通过降低传输至客户端的云游戏数据的分辨率和帧率，来提升客户端的解码性能，这种方式没有完全挖掘客户端对应设备的性能，云游戏时客户端解码性能的提升会导致云游戏的视觉交互体验下降，云游戏的画面显示整体效果较差。

发明内容

本申请实施例提供一种云游戏数据处理方法及相关装置，可以有效提升云游戏时客户端解码性能且保证云游戏的视觉交互体验，提升云游戏的画面整体显示效果。

本申请实施例提供以下技术方案：

根据本申请的一个实施例，一种云游戏数据处理方法，该方法包括：获取至少一种设备配置；基于所述设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种所述设备配置对应的解码测试数据；基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息；根据所述解码性能信息，从所述至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置；基于所述目标设备配置生成本地的游戏配置，所述游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。

根据本申请的一个实施例，一种云游戏数据处理装置，其包括：获取模块，用于获取至少一种设备配置；解码模块，用于基于所述设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种所述设备配置对应的解码测试数据；分析模块，用于基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息；确定模块，用于根据所述解码性能信息，从所述至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置；生成模块，用于基于所述目标设备配置生成本地的游戏配置，所述游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。

在本申请的一些实施例中，所述解码性能信息包括解码延迟信息；所述确定模块，包括：信息比较单元，用于比较每种所述设备配置下本地的解码延迟信息，得到反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息；设备配置确定单元，用于基于所述反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置，确定所述目标设备配置。

在本申请的一些实施例中，所述解码性能信息还包括解码稳定性信息；所述设备配置确定单元，用于：从特定设备配置对应的解码稳定性信息中，确定反映最高解码稳定性的解码稳定性信息，所述特定设备配置为所述反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置；将所述特定设备配置中所述反映最高解码稳定性的解码稳定性信息对应的设备配置，确定为所述目标设备配置。

在本申请的一些实施例中，所述解码性能信息包括解码延迟信息；所述解码测试数据包括所述云游戏测试数据中每一数据帧的解码时间以及所有数据帧的解码输出帧率；所述分析模块，包括：第一分析单元，用于分别计算每种所述设备配置对应的解码测试数据中所述解码时间的平均值，得到每种所述设备配置对应的平均解码时间；第二分析单元，用于分别将每种所述设备配置对应的所述平均解码时间与解码输出帧率求加权和，得到每种所述设备配置下本地的所述解码延迟信息。

在本申请的一些实施例中，所述解码性能信息包括解码稳定性信息；所述解码测试数据包括所述云游戏测试数据中每一数据帧的解码时间；所述分析模块，包括：第三分析单元，用于：确定每种所述设备配置对应的解码测试数据中所有数据帧的解码时间的变化程度；基于每种所述设备配置对应的所述变化程度，分别生成每种所述设备配置下本地的解码稳定性信息。

在本申请的一些实施例中，所述至少一种设备配置中包括基准设备配置及衍生设备配置；所述获取模块，包括：获取单元，用于获取所述基准设备配置；调整单元，用于根据所述基准设备配置对应的解码测试数据，对所述基准设备配置中的配置信息进行调整，以生成所述衍生设备配置。所述解码模块，用于：基于所述基准设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到所述基准设备配置对应的解码测试数据；基于所述衍生设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到所述衍生设备配置对应的解码测试数据。

在本申请的一些实施例中，所述基准设备配置中包括其它配置信息以及本地的设备信息对应的固定配置信息；所述调整单元，用于：根据所述基准设备配置对应的解码测试数据，对所述基准设备配置中的其它配置信息进行调整，以生成所述衍生设备配置。

在本申请的一些实施例中，所述获取单元，用于：向服务器发送携带本地的设备信息的配置请求，所述服务器根据所述设备信息确定本地对应的设备类型并获取所述设备类型对应的基准设备配置；接收所述服务器下发的所述设备类型对应的基准设备配置。

在本申请的一些实施例中，所述生成模块，包括：发送单元，用于将所述目标设备配置与本地的设备信息发送至服务器；接收单元，用于接收所述服务器下发的选定设备配置，所述选定设备配置根据所述设备信息匹配的设备确定的目标设备配置选定的，所述选定设备配置包括所述目标设备配置或其他设备配置；生成单元，用于基于所述选定设备配置生成本地的游戏配置。

在本申请的一些实施例中，所述生成单元，用于：获取本地的系统解码器的解码参数；比较所述解码参数与所述选定设备配置中配置信息，以对所述选定设备配置中配置信息进行矫正处理，得到矫正后设备配置；基于所述矫正后设备配置生成本地的游戏配置。

在本申请的一些实施例中，所述装置还包括处理模块，用于：检测本地的解码认证信息，所述解码认证信息为相关系统在校验本地的解码和渲染时间符合预定标准时授予的；若检测到所述解码认证信息且本地没有预置的设备配置，则获取本地的系统解码器的解码参数；根据所述解码参数设定候选设备配置；根据本地的云游戏运行环境信息，对所述候选设备配置进行调整，得到环境匹配的设备配置；基于所述环境匹配的设备配置生成本地的游戏配置。

在本申请的一些实施例中，所述云游戏运行环境信息包括所述目标云游戏的游戏信息、本地的设备机型、本地的设备渠道、本地的设备系统中的至少一种。

在本申请的一些实施例中，所述设备配置中的配置信息包括解码方式信息、渲染视图信息、分辨率信息、帧率信息及编码特性信息中的至少一种。

根据本申请的另一实施例，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行本申请实施例所述的方法。

根据本申请的另一实施例，一种电子设备，包括：存储器，存储有计算机程序；处理器，读取存储器存储的计算机程序，以执行本申请实施例所述的方法。

根据本申请的另一实施例，一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本申请实施例所述的各种可选实现方式中提供的方法。

本申请实施例中，获取至少一种设备配置；基于所述设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种所述设备配置对应的解码测试数据；基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息；根据所述解码性能信息，从所述至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置；基于所述目标设备配置生成本地的游戏配置，所述游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。

以这种方式，通过获取至少一种设备配置，根据每种设备配置测试分析出对云游戏测试数据的解码性能信息，确定符合预定解码性能条件的目标设备配置来生成本地的游戏配置，使得游戏配置自适应设备的解码性能，用于对云游戏数据进行画面显示处理时，可以有效提升云游戏时客户端解码性能且保证云游戏的视觉交互体验，提升云游戏的画面整体显示效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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示出了可以应用本申请实施例的云游戏系统的架构示意图。

图2示出了在图1所示的系统架构下的一种游玩云游戏过程中系统处理流程示意图。

图3示出了根据本申请的一个实施例的云游戏数据处理方法的流程图。

图4示出了根据本申请的一个实施例的云游戏数据处理方法的流程图。

图5示出了根据本申请的一个实施例的云游戏数据处理方法的示意图。

图6示出了根据本申请的一个实施例的云游戏数据处理方法的流程图。

图7示出了一种场景下进行云游戏配置生成过程的流程图。

图8A至图8C示出了一种场景下云游戏客户端的终端界面变化图。

图9示出了根据本申请的另一个实施例的云游戏数据处理装置的框图。

图10示出了根据本申请的一个实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1示出了可以应用本申请实施例的云游戏系统100的架构示意图。如图1所示，系统100可以包括服务器101及终端102。其中，终端102中可以运行云游戏的云游戏客户端，服务器101中可以运行云游戏的云游戏后台运行程序。

服务器101可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

一种实施方式中，服务器101可以为云服务器，服务器101可以提供人工智能云服务，例如提供云游戏的人工智能云服务。所谓人工智能云服务，一般也被称作是AIaaS(AIas a Service，中文为“AI即服务”)。这是目前主流的一种人工智能平台的服务方式，具体来说AIaaS平台会把几类常见的AI服务进行拆分，并在云端提供独立或者打包的服务。这种服务模式类似于开了一个AI主题商城：所有的开发者都可以通过API接口的方式来接入使用平台提供的一种或者是多种人工智能服务，部分资深的开发者还可以使用平台提供的AI框架和AI基础设施来部署和运维自已专属的云人工智能服务。

终端102可以是任意的设备，终端102包括但不限于手机、电脑、智能语音交互设备、智能家电、车载终端、VR/AR设备、智能手表、游戏设备以及计算机等等。一些实施例中终端102可以是地图车联网平台的设备。

进一步的，参阅图2，图2示出在图1所示的系统架构下的一种场景下游玩云游戏过程中的系统处理流程示意图。该系统流程下可以包括步骤1至步骤7。

步骤1、启动云游戏客户端，用户可以在终端102上点击游戏图标打开云游戏客户端，然后，可以在如图8A所示的云游戏客户端界面中点击启动控件进而触发启动云游戏客户端。

步骤2、机器性能检测，终端102中的云游戏客户端可以显示为如图8B的界面。机器性能检测过程中，终端102中云游戏客户端可以执行如图3所示的实施例中步骤：

获取至少一种设备配置；基于所述设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种所述设备配置对应的解码测试数据；基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息；根据所述解码性能信息，从所述至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置；基于所述目标设备配置生成本地的游戏配置，所述游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。其中，设备配置可以是终端102的设备配置，终端102可以从服务器101获取至少一种设备配置或获取终端102本地的至少一种设备配置。终端102上可以安装云游戏客户端，云游戏客户端可以基于游戏配置对云游戏数据进行画面显示处理。

步骤3、游玩游戏，生成本地的游戏配置后，云游戏客户端可以根据用户操作或自动进行正式的游玩界面。

在游玩界面中用户可以开始游玩特定云游戏(例如加入游戏对局)，此时，服务器101中会运行该特定云游戏的云游戏后台程序，云游戏客户端通过终端102实时的将用户游戏操作产生的游戏指令(如虚拟角色的移动等)实时发送至服务器101，服务器101基于运行的云游戏后台程序执行游戏指令产生实时的云游戏数据(可以包括云游戏画面数据)。

服务器101将实时产生的云游戏数据发送至终端102中，云游戏客户端可以对接收到的云游戏数据进行实时的画面显示处理。

云游戏客户端会基于生成的游戏配置进行画面实时显示处理，例如，游戏配置为H264(解码方式信息)+SurfaceView(渲染视图信息)+720P(分辨率信息)+60fps(帧率信息)+不丢帧(编码特性信息)，此时，云游戏客户端可以使用H264解码器，基于不丢帧的解码特性、720P分辨率即60fps帧率进行云游戏数据的解码得到云游戏画面内容，以及使用SurfaceView进行云游戏画面内容的视图渲染显示处理，进而完成画面显示处理，在云游戏客户端实时显示云游戏游玩画面。

图3示意性示出了根据本申请的一个实施例的云游戏数据处理方法的流程图。该云游戏数据处理方法的执行主体可以是任意的终端，例如图1所示的终端102。

如图3所示，该云游戏数据处理方法可以包括步骤S210至步骤S250。

步骤S210，获取至少一种设备配置；

步骤S220，基于设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种设备配置对应的解码测试数据；

步骤S230，基于解码测试数据进行分析处理，得到每种设备配置下本地的解码性能信息；

步骤S240，根据解码性能信息，从至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置；

步骤S250，基于目标设备配置生成本地的游戏配置，游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。

设备配置即安装云游戏客户端的设备的机器配置，每个设备配置中可以包括至少一个配置信息，配置信息例如分辨率信息、解码方式信息、渲染视图信息、分辨率信息、帧率信息及编码特性信息等。不同的设备配置中至少有一个配置信息不同。

云游戏测试数据即用于测试的云游戏数据，例如时长为1s的60帧1080P的云游戏数据。

解码测试数据即解码时收集的相关解码数据，例如解码输出帧率、每一帧数据的平均解码时间等。

解码性能信息即基于解码测试数据分析出的用于描述设备的解码性能的信息。每个设备配置下可以测试得到对应的解码测试数据，每个解码测试数据可以分析出对应的解码性能信息，即每个设备配置对应一个解码性能信息。

预定解码性能条件即预定的性能条件，例如解码性能最高的一个或解码性能最高的前几个等。根据每个设备配置对应的解码性能信息可以确定符合预定解码性能条件的设备配置即目标设备配置。

基于目标设备配置生成本地的游戏配置，游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理时可以游戏提升云游戏游玩时的解码性能。

以这种方式，基于步骤S210至步骤S250，通过获取至少一种设备配置，根据每种设备配置测试分析出对云游戏测试数据的解码性能信息，确定符合预定解码性能条件的目标设备配置来生成本地的游戏配置，使得游戏配置自适应设备的解码性能，用于对云游戏数据进行画面显示处理时，可以有效提升云游戏时客户端解码性能且保证云游戏的视觉交互体验，提升云游戏的画面整体显示效果。

下面描述进行云游戏数据处理时，所进行的各步骤的具体过程。

在步骤S210中，获取至少一种设备配置。

获取至少一种设配置可以是从服务器(例如图1所示的服务器101)请求得到；也可以是从本地获取预置的设备配置。

一种实施例中，至少一种设备配置中包括基准设备配置及衍生设备配置；步骤S210，获取至少一种设备配置，包括：获取预置的至少一种设备配置。即获取直接给定的至少一种设备配置。

一种实施例中，至少一种设备配置中包括基准设备配置及衍生设备配置；步骤S210，获取至少一种设备配置，包括：步骤S211，获取基准设备配置；步骤S212，根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的配置信息进行调整，以生成衍生设备配置。

基准设备配置即给定的至少一个设备配置，一种实施方式中，基准设备配置包括1个，可以从服务器获取基准设备配置，也可以是获取预置在本地的基准设备配置。衍生设备配置即对基准设备配置进行自适应调整而衍生的设备配置，衍生设备配置可以包括至少一个。

根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的配置信息进行调整以生成衍生设备配置，进而获得至少一个设备配置，相较于直接给定多个设备配置进行解码测试的方式，实现进一步的高效自适应测试，减少给定多个设备配置时需要给定的设备配置的数目，可以进一步提高生成游戏配置的效率。

特别对于游戏开启前进行测试的场景避免可以相较于直接给定多个设备配置进行测试确定目标设备配置的方式，可以进一步提升生成游戏配置的效率，用户等待进入游戏的时间进一步减少。

一种实施例中，设备配置中的配置信息包括解码方式信息、渲染视图信息、分辨率信息、帧率信息及编码特性信息中的至少一种。编码特性信息例如单参考帧、多参考帧及不丢帧等。

进一步的，一种实施方式中，设备配置中的配置信息包括解码方式信息、渲染视图信息、分辨率信息、帧率信息及编码特性信息共5种。申请人发现在设备配置中包括这5种配置信息时，可以高效进行测试而生成解码性能高的游戏配置。进一步的，一些实施方式中设备配置中包括这5种时，通过自适应调整而衍生的延时设备配置时仅需调整较少的配置信息便可以高效地确定符合解码性能条件的目标设备配置，高效生产游戏配置。

在步骤S220中，基于设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种设备配置对应的解码测试数据。

基于设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，即在本地根据设备配置进行设备参数配置(设备配置中每种配置信息可以对应一个设备参数)，并基于配置的设备参数对云游戏测试数据进行解码处理，可以得到每种设备配置下本地的解码测试数据。例如，本地在每种设备配置下在1s内输入60帧1080P的云游戏数据进行解码处理，得到每种配置下的解码测试数据，解码测试数据可以包括60帧中每一帧数据对应的解码时间以及60帧的帧数据总共的解码输出帧率等。

一种实施例中，至少一种设备配置中包括基准设备配置及衍生设备配置；步骤S210，获取至少一种设备配置，包括：获取预置的至少一种设备配置。即获取直接给定的至少一种设备配置。步骤S220中，基于设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种设备配置对应的解码测试数据，包括：基于每种设备配置对云游戏测试数据分别进行解码处理，得到每种设备配置对应的解码测试数据。

一种实施例中，至少一种设备配置中包括基准设备配置及衍生设备配置；步骤S210，获取至少一种设备配置，包括：步骤S211，获取基准设备配置；步骤S212，根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的配置信息进行调整，以生成衍生设备配置。步骤S220，基于设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种设备配置对应的解码测试数据，包括：步骤S221，基于基准设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到基准设备配置对应的解码测试数据；步骤S222，基于衍生设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到衍生设备配置对应的解码测试数据。

根据基准设备配置进行解码处理得到对应的解码测试数据，对基准设备配置中的配置信息进行调整生成衍生设备配置，获得至少一个设备配置，相较于直接给定多个设备配置进行解码测试的方式，实现进一步的高效自适应测试，减少给定多个设备配置时需要给定的设备配置的数目，可以进一步提高生成游戏配置的效率。

特别对于游戏开启前进行测试的场景避免可以相较于直接给定多个设备配置进行测试确定目标设备配置的方式，可以进一步提升生成游戏配置的效率，用户等待进入游戏的时间进一步减少。

一种实施例中，获取基准设备配置的步骤，包括：向服务器发送携带本地的设备信息的配置请求，服务器根据设备信息确定本地对应的设备类型并获取设备类型对应的基准设备配置；接收服务器下发的设备类型对应的基准设备配置。

设备信息可以是用于描述本地的设备的描述信息，一种示例中设备信息为本地的设备的机型等信息。将设备信息通过配置请求发送至服务器，服务器下发配置请求对应的设备类型所对应基准设备配置，该基准设备配置可以已经是优化的设备配置，可以进一步提升本地对设备配置进行自适应解码测试来确定符合预定解码性能条件的目标设备配置的可靠性。

其中，服务器可以预先收集每个设备中的云游戏游玩数据，根据云游戏游玩数据对对应的设备进行分类，生成每个设备的设备类型，并根据设备类型生成对应的基准设备配置，进一步保证基准设备配置的优化效果。

一种示例中，设备类型包括白名单设备、灰名单设备以及尚未定性/黑名单设备，其中，白名单设备可以是服务器基于收集的云游戏游玩数据分析确定设备的解码性能较优秀(如解码输出帧率高于预定阈值)的设备，灰名单设备可以是基于收集的云游戏游玩数据分析确定设备的解码性能具有低性能嫌疑(如解码输出帧率不稳定)的设备，尚未定性/黑名单设备可以是基于收集的云游戏游玩数据分析确定设备的解码性能需待进一步观察或较差的设备。进一步的，一种实施例中，参阅图6，当设备类型为白名单设备或灰名单设备时，服务器可以下发对应设备类型的基准设备配置(即云控配置)。

步骤S212，根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的配置信息进行调整，以生成衍生设备配置，包括：根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的配置信息依次进行调整，且每次调整一个配置信息，以生成至少一个衍生设备配置。

参阅图4，一种示例中，本地的设备为1080P分辨率的设备，设备配置中包括解码方式信息、渲染视图信息、分辨率信息、帧率信息及编码特性信息共5种配置信息，即基准设备配置与衍生设备配置中均包括5种配置信息。解码测试数据可以avg_decode_time(平均解码时间)及avg_decode_framerate(解码输出帧率)。其中，基准设备配置作为“策略A”，其中具体包括解码方式信息为H264、渲染视图信息SurfaceView、分辨率信息1080P、帧率信息60fps及编码特性信息为不丢帧。即策略A为“H264+SurfaceView+1080P+60fps+不丢帧”。

根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的配置信息依次进行调整，且每次调整一个配置信息，以生成至少一个衍生设备配置具体可以包括如下路径(1)或路径(2)。

路径(1)下可以包括：步骤S300，确定策略A的avg_decode_framerate是否>＝＝55；步骤S301，当策略A的avg_decode_framerate>＝＝55时，确定A的avg_decode_time是否>＝＝55时；步骤S302，当A的avg_decode_time>＝＝55时，调整策略A中配置信息生成策略B(衍生设备配置)为H265+SurfaceView+1080P+60fps+不丢帧，进而，获得的至少一种设备配置包括策略A和B。后续步骤从策略A和策略B中确定符合解码性能条件的目标设备配置。

路径(2)下可以包括：步骤S303，若步骤S300中确定A的avg_decode_time<55时，调整策略A中H264为H265得到策略B，策略B为H265+SurfaceView+1080P+60fps+不丢帧。步骤S304，判断策略A和B的avg_decode_time都大于300。步骤S305，若策略A和B的avg_decode_time都大于300，调整策略A中配置信息生成策略C及D，策略C为H264+TextureView+1080P+60fps+不丢帧，以及策略D为H265+TextureView+1080P+60fps+不丢帧。步骤S306，根据C和D的avg_decode_time选出最优Codec(即解码方式信息)，例如，C的avg_decode_time小于D的avg_decode_time，则最优Codec为H264。步骤S307，调整Codec之外的配置信息生成策略：Codec+TextureView+720P+60fps+不丢帧、Codec+SurfaceView+720P+50fps+不丢帧、Codec+SurfaceView+720P+60fps+丢帧、以及Codec+SurfaceView+720P+60fps+不丢帧。

步骤S308，若步骤S304中判断策略A和B的avg_decode_time不都大于300，则判断策略B的avg_decode_framerate是否大于55。步骤S309，根据A和B的综合比较选出最优Codec(即解码方式信息)，例如，A的avg_decode_time小于B的avg_decode_time，则最优Codec为H264。步骤S310，调整Codec之外的配置信息生成策略：Codec+TextureView+1080P+60fps+不丢帧、Codec+SurfaceView+1080P+50fps+不丢帧、Codec+SurfaceView+1080P+60fps+丢帧。

步骤S311，若步骤S301中确定A的avg_decode_time小于55，调整策略A中配置信息(H264及SurfaceView)生成策略C及D，C为H264+TextureView+1080P+60fps+不丢帧，D为H265+TextureView+1080P+60fps+不丢帧。步骤S312，判断C和D的avg_decode_time是否都大于300。

步骤S313，若步骤S312中确定C和D的avg_decode_time都大于300，则进一步调整A中配置信息生成策略B，策略B为H265+SurfaceView+1080P+60fps+不丢帧。步骤S314，根据A和B的avg_decode_time选出最优Codec，例如，A的avg_decode_time小于B的avg_decode_time，则最优Codec为H264。步骤S315，调整Codec之外的配置信息生成策略：Codec+SurfaceView+1080P+60fps+不丢帧、Codec+SurfaceView+1080P+50fps+不丢帧、Codec+SurfaceView+1080P+60fps+丢帧。

步骤S316，若步骤S312确定C和D的avg_decode_time不都大于300，则根据C和D的avg_decode_time选出最优Codec，例如，C的avg_decode_time小于D的avg_decode_time，则最优Codec为H264。步骤S317，调整Codec之外的配置信息生成策略：Codec+TextureView+1080P+60fps+不丢帧、Codec+SurfaceView+1080P+50fps+不丢帧、Codec+SurfaceView+1080P+60fps+丢帧。

进而，以基准设备配置对应的策略A为基准进行调整可以生成至少一个衍生设备配置，衍生设备配置可以包括策略A之后各种情况下生成的策略(一个示例中如各种情况的路径下最终生成的几个策略，一个示例中如各种情况的路径下生成的所有其它策略)。后续步骤可以从策略A和作为衍生设备配置的策略中确定符合解码性能条件的目标设备配置。

一种实施例中，基准设备配置中包括其它配置信息以及本地的设备信息对应的固定配置信息；步骤S212，根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的配置信息进行调整，以生成衍生设备配置，包括：根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的其它配置信息进行调整，以生成衍生设备配置。

设备信息对应的固定配置信息为设备适用的最优的配置参数对应的信息，例如某个设备信息对应的固定配置信息为分辨率720P。其他配置信息即设备配置中除固定配置信息之外的配置信息。确定固定配置信息后仅对其他配置信息进行调整可以进一步减少调整的配置信息的数目，生成衍生设备配置的效率进一步提升，进一步提升自适应测试设备配置的效率。

一种实施方式中，设备配置中包括解码方式信息、渲染视图信息、分辨率信息、帧率信息及编码特性信息共5种配置信息，即基准设备配置与衍生设备配置中均包括5种配置信息。其中分辨率信息为固定配置信息。

参阅图5，一种示例中，本地的设备为分辨率720P的设备，分辨率信息720P为固定配置信息。根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的其它配置信息进行调整，以生成衍生设备配置的步骤包括：步骤S401至步骤S403。其中，基准设备配置可以包括策略A及策略B，策略A为H264+SurfaceView+720P+60fps+不丢帧，策略B为H265+SurfaceView+720P+60fps+不丢帧。

步骤S401中，获取策略A及策略B对应的解码测试数据，步骤S402中，A和B综合比较选出最优Codec(即解码方式信息)，例如，A的avg_decode_time小于B的avg_decode_time，则最优Codec为H264。步骤S403中，调整最优Codec(即解码方式信息)及固定配置信息720P之外的配置信息，生成策略(即衍生设备配置)：Codec+SurfaceView+720P+60fps+不丢帧、Codec+SurfaceView+720P+60fps+丢帧、Codec+TextureView+720P+60fps+丢帧以及Codec+SurfaceView+720P+50fps+不丢帧。

参阅图6，一种示例中，本地的设备为分辨率4.4K以下的设备，分辨率信息720P为固定配置信息。根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的其它配置信息进行调整，以生成衍生设备配置的步骤包括：步骤S501至步骤S505。其中，基准设备配置可以包括策略A及策略B，策略A为H264+SurfaceView+720P+60fps+不丢帧，策略B为H265+SurfaceView+720P+60fps+不丢帧。

步骤S501中，获取策略A及策略B对应的解码测试数据，步骤S502中，A和B综合比较选出最优Codec(即解码方式信息)，例如，A的avg_decode_time小于B的avg_decode_time，则最优Codec为H264。步骤S503中，调整最优Codec(即解码方式信息)及固定配置信息720P之外的配置信息，生成策略：Codec+SurfaceView+720P+30fps+不丢帧(策略A/B)、Codec+TextureView+720P+30fps+不丢帧(策略D)。步骤S504中，综合比较步骤S503中生成的策略对应的解码测试数据，来综合比较选出最优View(即渲染视图信息)，例如，Codec+SurfaceView+720P+30fps+不丢帧(策略A/B)对应的平均解码时间小于策略D，则最优View可以是SurfaceView。步骤S505中，调整最优Codec(即解码方式信息)、最优View及固定配置信息720P之外的配置信息，生成策略：Codec+View+720P+30fps+不丢帧、Codec+View+720P+50fps+不丢帧。

进而，以基准设备配置对应的策略A和B为基准进行调整可以生成至少一个衍生设备配置，衍生设备配置可以包括策略A和B之后各种情况下生成的策略(一个示例中如各种情况的路径下最终生成的几个策略，一个示例中如各种情况的路径下生成的所有其它策略)。后续步骤可以从策略A和B以及作为衍生设备配置的策略中确定符合解码性能条件的目标设备配置。

在步骤S230中，基于解码测试数据进行分析处理，得到每种设备配置下本地的解码性能信息。

一种实施例中，解码性能信息包括解码延迟信息；解码测试数据包括云游戏测试数据中每一数据帧的解码时间以及所有数据帧的解码输出帧率；步骤S230，基于解码测试数据进行分析处理，得到每种设备配置下本地的解码性能信息，包括：分别计算每种设备配置对应的解码测试数据中解码时间的平均值，得到每种设备配置对应的平均解码时间；分别将每种设备配置对应的平均解码时间与解码输出帧率求加权和，得到每种设备配置下本地的解码延迟信息。

例如设备配置a1下在本地用1s输入60帧1080P的云游戏测试数据，获得的解码测试数据包括60个数据帧分别对应的解码时间，则设备配置a1对应的解码测试数据中解码时间的平均值，即设备配置a1对应的平均解码时间r12；输入60帧个数据帧而1S内解码输出其中50个，则解码输出帧率r11可以为50/60。进一步的，平均解码时间及解码输出帧率分别对应一个加权系数，r11与r12根据对应的加权系数加权求和即可得到设备配置a1下的解码延迟信息。

一种实施例中，解码性能信息包括解码稳定性信息；解码测试数据包括云游戏测试数据中每一数据帧的解码时间；步骤S230，基于解码测试数据进行分析处理，得到每种设备配置下本地的解码性能信息，包括：确定每种设备配置对应的解码测试数据中所有数据帧的解码时间的变化程度；基于每种设备配置对应的变化程度，分别生成每种设备配置下本地的解码稳定性信息。

例如，设备配置a1下每个数据帧对应的解码时间为10、20、10、20、10及20，设备配置a2下每个数据帧对应的解码时间为15、15、15、15、15及15。根据各数据帧对应的解码时间的大小变化可以确定所有数据帧的解码时间的变化程度，其中，10、20、10、20、10及20的变化程度高于15、15、15、15、15及15。变化程度可以基于不同大小的解码时间的个数评估或解码时间的变化曲线评估，变化程度越大对应的解码性能信息反映的解码稳定性越高。

在步骤S240中，根据解码性能信息，从至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置。

一种实施例中，解码性能信息包括解码延迟信息；步骤S240，根据解码性能信息，从至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置，包括：比较每种设备配置下本地的解码延迟信息，得到反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息；基于反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置，确定目标设备配置。

例如，解码延迟信息为计算的延迟数值，则反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息为延迟数值最小的至少一个解码延迟信息。至少一个解码延迟信息可以包括仅1个或2个以上。可以直接将反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置中任意一个设备配置作为目标设备配置。

一种实施例中，解码性能信息还包括解码稳定性信息；基于反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置，确定目标设备配置的步骤，包括：从特定设备配置对应的解码稳定性信息中，确定反映最高解码稳定性的解码稳定性信息，特定设备配置为反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置；将特定设备配置中反映最高解码稳定性的解码稳定性信息对应的设备配置，确定为目标设备配置。

例如，反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息可以包括2个以上，则对应设备配置包括2个以上，进一步的，从2个以上的设备配置中确定反映最高解码稳定性的解码稳定性信息对应的设备配置作为目标设备配置，可以进一步提升目标设备配置的可靠性。

在步骤S250中，基于目标设备配置生成本地的游戏配置，游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。

其中，可以直接将目标设备配置作为本地的游戏配置，或对目标设备配置根据本地的系统解码器的解码参数进行矫正处理后作为本地的游戏配置，或将目标设备配置上传至服务器获得选定校验配置后作为本地的游戏配置等。

一种实施例中，步骤S250，基于目标设备配置生成本地的游戏配置，包括：将目标设备配置与本地的设备信息发送至服务器；接收服务器下发的选定设备配置，选定设备配置根据设备信息匹配的设备确定的目标设备配置选定的，选定设备配置包括目标设备配置或其他设备配置；基于选定设备配置生成本地的游戏配置。

本地确定符合预定解码性能条件的目标设备配置后，将目标设备配置与本地的设备信息发送至服务器，服务器可以综合接收到的特定区域的设备信息匹配的设备所确定的目标设备信息，选定设备信息匹配的设备适配的选定设备配置。特定区域的其他设备也会上传设备信息与其他设备所确定的目标设备配置(即其他配置信息)至服务器，服务器可以选定特定区域的设备信息匹配的设备中确定最多的配置信息为选定设备配置。这样可以进一步提升游戏配置的解码性能。其中，可以将选定设备配置直接作为本地的游戏配置。

一种实施例中，基于选定设备配置生成本地的游戏配置，包括：获取本地的系统解码器的解码参数；比较解码参数与选定设备配置中配置信息，以对选定设备配置中配置信息进行矫正处理，得到矫正后设备配置；基于矫正后设备配置生成本地的游戏配置。

该实施例下，在获得选定设备配置后，先不直接作为本地的游戏配置，先对本地的设备进行解码探测，确定本地的系统解码器的解码参数，然后，比较解码参数与选定设备配置中配置信息，以对选定设备配置中配置信息进行矫正处理，矫正处理即例如系统解码器参数为720P而设备配置中为1080P，则将设备配置中1080P矫正为720P，得到矫正后设备配置，基于矫正后设备配置生成本地的游戏配置进一步提升游戏配置的解码性能。其中，可以直接将矫正后设备配置作为本地的游戏配置。

一种实施例中，在步骤S210，获取至少一种设备配置之前，方法还包括：检测本地的解码认证信息，解码认证信息为相关系统在校验本地的解码和渲染时间符合预定标准时授予的；若检测到解码认证信息且本地没有预置的设备配置，则获取本地的系统解码器的解码参数；根据解码参数设定候选设备配置；根据本地的云游戏运行环境信息，对候选设备配置进行调整，得到环境匹配的设备配置；基于环境匹配的设备配置生成本地的游戏配置。

根据解码参数设定候选设备配置例如解码参数包括1080P等，则根据解码参数设定性能最高的配置信息组成候选设备配置。进一步的，根据云游戏运行环境信息对候选设备配置中配置信息进行调整，生成云游戏运行环境信息匹配的设备配置，这样可以在检测到本地的设备解码和渲染时间符合预定标准时且本地没有预置的设备配置(可以指调试专用的设备配置，即用于测试解码性能信息的设备配置)时，基于环境匹配的设备配置生成本地的游戏配置。

其中，根据本地的云游戏运行环境信息，对候选设备配置进行调整，得到环境匹配的设备配置，可以是将云游戏运行环境信息与候选设备配置上传至服务器，由服务器根据云游戏运行环境信息对候选设备配置进行调整，得到环境匹配的设备配置。相关系统可以根据实际情况设定，例如云游戏平台的系统。

一种实施例中，云游戏运行环境信息包括目标云游戏的游戏信息、本地的设备机型、本地的设备渠道、本地的设备系统中的至少一种。游戏信息例如游戏名称等信息，设备渠道例如设备的厂商等渠道信息，设备系统例如操作系统的类型或操作系统的版本信息等。

一种实施例中，在步骤S210，获取至少一种设备配置包括：检测本地的解码认证信息，解码认证信息为相关系统在校验本地的解码和渲染时间符合预定标准时授予的；若检测到解码认证信息且本地没有预置的设备配置，则从服务器获取基准设备配置(云控配置)，并基于基准设备配置对应的解码测试数据调整配置信息生成衍生设备配置，进而获得至少一种设备配置。

根据上述实施例所描述的方法，以下将结合应用场景举例作进一步详细说明。该场景下相关名词的含义与前述实施例中相同，具体可以参考前述实施例中的说明。图7示出了一种场景下应用本申请实施例的进行云游戏数据处理的流程图。该应用场景下以终端中云游戏客户端启动时基于本申请前述的实施例进行云游戏数据处理的过程进行说明。图8A至图8C示出了一种场景下云游戏客户端的终端界面变化图。

图8A界面中用户点击“启动”可以触发云游戏客户端在设备中启动；然后进入，图8B所示的界面，该界面中提示用户“正在进行机器性能检测，以便为您提供最优游戏体验，检测过程大约持续n秒”，该界面下设备中可以执行如图7所示步骤S601至步骤S623的步骤生成游戏配置；然后进行图8C所示的界面，该界面中进一步可以显示“游戏体验提升操作的相关信息(如建议切换至有线网络等)”以及操作控件、以及确定或返回等控件。

步骤S601，判断是否认证通过，具体地：检测本地的解码认证信息，解码认证信息为相关系统在校验本地的解码和渲染时间符合预定标准时授予的。如果认证通过进入步骤S602，如果认证未通过则进入步骤608。

步骤S602，判断本地有无配置(调试专用)，具体地：检测本地是否有预置的设备配置(可以指调试专用的设备配置，即用于测试解码性能信息的设备配置)。如果判断有配置则进入步骤S607基于预置的设备配置生成游戏配置，相反无配置则进入步骤S603。

步骤S603，解码探测，具体地：若检测到解码认证信息且本地没有预置的设备配置，则获取本地的系统解码器的解码参数。

步骤S604，设定最大解码配置，具体地：根据解码参数设定候选设备配置。

步骤S605，SDK云控，具体地：根据本地的云游戏运行环境信息，对候选设备配置进行调整，得到环境匹配的设备配置。得到环境匹配的设备配置后可以进入步骤S606基于环境匹配的设备配置生成本地的游戏配置，基于环境匹配的设备配置生成本地的游戏配置时，对环境匹配的设备配置根据解码参数进行矫正处理，得到矫正后的设备配置。

步骤S606，解码矫正，具体地：对设备配置进行校正处理得到矫正后的设备配置，得到矫正后的设备配置后可以进入步骤S607基于矫正后的设备配置生成本地的游戏配置。

步骤S607，指定配置，具体地：生成本地的游戏配置。

步骤S601中如果判断认证未通过则进入步骤608。

步骤S608，判断本地有无配置(调试专用)，具体地：检测本地是否有预置的设备配置(可以指调试专用的设备配置，即用于测试解码性能信息的设备配置)。如果判断有配置则进入步骤S607基于预置的设备配置生成游戏配置，相反无配置则进入步骤S609。

步骤S609，极速请求配置，具体地：获取基准设备配置，获取基准设备配置包括：向服务器发送携带本地的设备信息的配置请求，服务器根据设备信息确定本地对应的设备类型并获取设备类型对应的基准设备配置。

服务器可以预先收集每个设备中的云游戏游玩数据，根据云游戏游玩数据对对应的设备进行分类，生成每个设备的设备类型，并根据设备类型生成对应的基准设备配置，进一步保证基准设备配置的优化效果。

该场景下设备类型包括白名单设备、灰名单设备以及尚未定性/黑名单设备，其中，白名单设备可以是服务器基于收集的云游戏游玩数据分析确定设备的解码性能较优秀(如解码输出帧率高于预定阈值)的设备，灰名单设备可以是基于收集的云游戏游玩数据分析确定设备的解码性能具有低性能嫌疑(如解码输出帧率不稳定)的设备，尚未定性/黑名单设备可以是基于收集的云游戏游玩数据分析确定设备的解码性能需待进一步观察或较差的设备。

进一步的，参阅图7，当设备类型为白名单设备或灰名单设备时，服务器可以下发对应设备类型的基准设备配置(即云控配置)。当设备类型为灰名单设备时进入步骤S610，当设备类型为白名单设备时进入步骤S617，当设备类型为尚未定性/黑名单设备时进入步骤S619。

步骤S610，获得云控配置，具体地，获取基准设备配置还包括：接收服务器下发的设备类型对应的基准设备配置(即云控配置)。步骤S610之后可以进入步骤S611或步骤S616。

若步骤S610之后进入步骤S611，判断云控是否需要做自适应，具体地：可以根据用于指示或特定判断策略判断是否需要对基准设备配置(即云控配置)进行自适应测试。

步骤S612，判断本地是否有自适应配置，具体地：检测本地是否有历史上通过步骤S210至步骤S240的方式生成的目标设备配置。若没有则进入步骤S613，相反若有则进入步骤S606基于对目标设备配置根据解码参数进行矫正处理，得到矫正后的设备配置。

步骤S613，自适应测试，具体地：基于基准设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到基准设备配置对应的解码测试数据；根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的配置信息进行调整，以生成衍生设备配置；基于衍生设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到衍生设备配置对应的解码测试数据。基于解码测试数据进行分析处理，得到每种设备配置下本地的解码性能信息。

步骤S614，写自适应配置，具体地：根据解码性能信息，从至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置。步骤S614后可以进入步骤S618，解码探测：获取本地的系统解码器的解码参数，然后，进入步骤S606，解码矫正：比较解码参数与目标设备配置中配置信息，以对目标设备配置中配置信息进行矫正处理，得到矫正后设备配置；得到矫正后设备配置后可以进入步骤S607，指定配置：基于矫正后设备配置生成本地的游戏配置。

步骤S615，上报数据，具体地：可以将目标设备配置与本地的设备信息发送至服务器；接收服务器下发的选定设备配置，选定设备配置根据设备信息匹配的设备确定的目标设备配置选定的，选定设备配置包括目标设备配置或其他设备配置；基于选定设备配置生成本地的游戏配置。

若步骤S610之后进入步骤S616，解码探测，具体地：获取本地的系统解码器的解码参数。

然后进入步骤S606，解码矫正，具体地：比较解码参数与基准设备配置(即云控配置)中配置信息，以对基准设备配置(即云控配置)中配置信息进行矫正处理，得到矫正后设备配置。得到矫正后设备配置后可以进入步骤S608，指定配置：基于矫正后设备配置生成本地的游戏配置。

步骤S609后当设备类型为白名单设备时进入步骤S617。

若进入步骤S617，云控配置：具体地，接收服务器下发的基准设备配置(即云控配置)，然后进入步骤S618，解码探测：获取本地的系统解码器的解码参数，然后，进入步骤S606，解码矫正：比较解码参数与基准设备配置(即云控配置)中配置信息，以对基准设备配置(即云控配置)中配置信息进行矫正处理，得到矫正后设备配置；得到矫正后设备配置后可以进入步骤S607，指定配置：基于矫正后设备配置生成本地的游戏配置。

步骤S609后当设备类型为尚未定性/黑名单设备时进入步骤S619。

若进入步骤S619，判断本地是否有自适应配置：检测本地是否有历史上通过步骤S210至步骤S240的方式生成的目标设备配置。若有则进入步骤S623解码探测：获取本地的系统解码器的解码参数，然后，进入步骤S606，解码矫正：比较解码参数与目标设备配置中配置信息，以对目标设备配置中配置信息进行矫正处理，得到矫正后设备配置；得到矫正后设备配置后可以进入步骤S608，指定配置：基于矫正后设备配置生成本地的游戏配置。

步骤S619中若判断无则进入步骤S620。

在步骤S620，自适应测试，具体地：基于基准设备配置(此时可以是设备获取预置在本地的基准设备配置或用户设定等)对云游戏测试数据进行解码处理，得到基准设备配置对应的解码测试数据；根据基准设备配置对应的解码测试数据，对基准设备配置中的配置信息进行调整，以生成衍生设备配置；基于衍生设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到衍生设备配置对应的解码测试数据。基于解码测试数据进行分析处理，得到每种设备配置下本地的解码性能信息。

步骤S621，写自适应配置，具体地：根据解码性能信息，从至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置。

步骤S622，上报数据，具体地：可以将目标设备配置与本地的设备信息发送至服务器；接收服务器下发的选定设备配置，选定设备配置根据设备信息匹配的设备确定的目标设备配置选定的，选定设备配置包括目标设备配置或其他设备配置；基于选定设备配置生成本地的游戏配置。

步骤S621后还可以进入步骤S623解码探测：获取本地的系统解码器的解码参数，然后，进入步骤S606，解码矫正：比较解码参数与目标设备配置中配置信息，以对目标设备配置中配置信息进行矫正处理，得到矫正后设备配置；得到矫正后设备配置后可以进入步骤S608，指定配置：基于矫正后设备配置生成本地的游戏配置。

该场景下通过应用本申请的实施例，至少可以使得游戏配置自适应设备的解码性能，用于对云游戏数据进行画面显示处理时，可以有效提升云游戏时客户端解码性能且保证云游戏的视觉交互体验，提升云游戏的画面整体显示效果，且生成游戏配置的效率高，用户等待进入游戏的时间短。

为便于更好的实施本申请实施例提供的云游戏数据处理方法，本申请实施例还提供一种基于上述云游戏数据处理方法的云游戏数据处理装置。其中名词的含义与上述云游戏数据处理方法中相同，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。图9示出了根据本申请的一个实施例的云游戏数据处理装置的框图。

如图9所示，云游戏数据处理装置700中可以包括获取模块710、解码模块720、分析模块730、确定模块740及生成模块750。

获取模块710可以用于获取至少一种设备配置；解码模块720可以用于基于所述设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种所述设备配置对应的解码测试数据；分析模块730可以用于基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息；确定模块740可以用于根据所述解码性能信息，从所述至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置；生成模块750可以用于基于所述目标设备配置生成本地的游戏配置，所述游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。

在本申请的一些实施例中，所述解码性能信息包括解码延迟信息；所述确定模块，包括：信息比较单元，用于比较每种所述设备配置下本地的解码延迟信息，得到反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息；设备配置确定单元，用于基于所述反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置，确定所述目标设备配置。

在本申请的一些实施例中，所述解码性能信息还包括解码稳定性信息；所述设备配置确定单元，用于：从特定设备配置对应的解码稳定性信息中，确定反映最高解码稳定性的解码稳定性信息，所述特定设备配置为所述反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置；将所述特定设备配置中所述反映最高解码稳定性的解码稳定性信息对应的设备配置，确定为所述目标设备配置。

在本申请的一些实施例中，所述解码性能信息包括解码延迟信息；所述解码测试数据包括所述云游戏测试数据中每一数据帧的解码时间以及所有数据帧的解码输出帧率；所述分析模块，包括：第一分析单元，用于分别计算每种所述设备配置对应的解码测试数据中所述解码时间的平均值，得到每种所述设备配置对应的平均解码时间；第二分析单元，用于分别将每种所述设备配置对应的所述平均解码时间与解码输出帧率求加权和，得到每种所述设备配置下本地的所述解码延迟信息。

在本申请的一些实施例中，所述解码性能信息包括解码稳定性信息；所述解码测试数据包括所述云游戏测试数据中每一数据帧的解码时间；所述分析模块，包括：第三分析单元，用于：确定每种所述设备配置对应的解码测试数据中所有数据帧的解码时间的变化程度；基于每种所述设备配置对应的所述变化程度，分别生成每种所述设备配置下本地的解码稳定性信息。

在本申请的一些实施例中，所述至少一种设备配置中包括基准设备配置及衍生设备配置；所述获取模块，包括：获取单元，用于获取所述基准设备配置；调整单元，用于根据所述基准设备配置对应的解码测试数据，对所述基准设备配置中的配置信息进行调整，以生成所述衍生设备配置。所述解码模块，用于：基于所述基准设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到所述基准设备配置对应的解码测试数据；基于所述衍生设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到所述衍生设备配置对应的解码测试数据。

在本申请的一些实施例中，所述基准设备配置中包括其它配置信息以及本地的设备信息对应的固定配置信息；所述调整单元，用于：根据所述基准设备配置对应的解码测试数据，对所述基准设备配置中的其它配置信息进行调整，以生成所述衍生设备配置。

在本申请的一些实施例中，所述获取单元，用于：向服务器发送携带本地的设备信息的配置请求，所述服务器根据所述设备信息确定本地对应的设备类型并获取所述设备类型对应的基准设备配置；接收所述服务器下发的所述设备类型对应的基准设备配置。

在本申请的一些实施例中，所述生成模块，包括：发送单元，用于将所述目标设备配置与本地的设备信息发送至服务器；接收单元，用于接收所述服务器下发的选定设备配置，所述选定设备配置根据所述设备信息匹配的设备确定的目标设备配置选定的，所述选定设备配置包括所述目标设备配置或其他设备配置；生成单元，用于基于所述选定设备配置生成本地的游戏配置。

在本申请的一些实施例中，所述生成单元，用于：获取本地的系统解码器的解码参数；比较所述解码参数与所述选定设备配置中配置信息，以对所述选定设备配置中配置信息进行矫正处理，得到矫正后设备配置；基于所述矫正后设备配置生成本地的游戏配置。

在本申请的一些实施例中，所述装置还包括处理模块，用于：检测本地的解码认证信息，所述解码认证信息为相关系统在校验本地的解码和渲染时间符合预定标准时授予的；若检测到所述解码认证信息且本地没有预置的设备配置，则获取本地的系统解码器的解码参数；根据所述解码参数设定候选设备配置；根据本地的云游戏运行环境信息，对所述候选设备配置进行调整，得到环境匹配的设备配置；基于所述环境匹配的设备配置生成本地的游戏配置。

在本申请的一些实施例中，所述云游戏运行环境信息包括所述目标云游戏的游戏信息、本地的设备机型、本地的设备渠道、本地的设备系统中的至少一种。

在本申请的一些实施例中，所述设备配置中的配置信息包括解码方式信息、渲染视图信息、分辨率信息、帧率信息及编码特性信息中的至少一种。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，本申请实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以为终端或者服务器，如图10所示，其示出了本申请实施例所涉及的电子设备的结构示意图，具体来讲：

该电子设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器801、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器802、电源803和输入单元804等部件。本领域技术人员可以理解，图10中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

处理器801是该电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器802内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器802内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行检测。可选的，处理器801可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器801可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户页面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通讯。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器801中。

存储器802可用于存储软件程序以及模块，处理器801通过运行存储在存储器802的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器802可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器802可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器802还可以包括存储器控制器，以提供处理器801对存储器802的访问。

电子设备还包括给各个部件供电的电源803，优选的，电源803可以通过电源管理系统与处理器801逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源803还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

该电子设备还可包括输入单元804，该输入单元804可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。

尽管未示出，电子设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，电子设备中的处理器801会按照如下的指令，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的可执行文件加载到存储器802中，并由处理器801来运行存储在存储器802中的计算机程序，从而实现本申请前述实施例的各种功能。

如处理器801可以执行：获取至少一种设备配置；基于所述设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种所述设备配置对应的解码测试数据；基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息；根据所述解码性能信息，从所述至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置；基于所述目标设备配置生成本地的游戏配置，所述游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过计算机程序来完成，或通过计算机程序控制相关的硬件来完成，该计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

为此，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机程序，该计算机程序能够被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种方法中的步骤。

其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

由于该计算机可读存储介质中所存储的计算机程序，可以执行本申请实施例所提供的任一种方法中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本申请上述实施例中各种可选实现方式中提供的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的实施例，而可以在不脱离其范围的情况下进行各种修改和改变。

Claims (17)

1.一种云游戏数据处理方法，其特征在于，包括：

获取至少一种设备配置；

基于所述设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种所述设备配置对应的解码测试数据；

基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息；

根据所述解码性能信息，从所述至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置；

基于所述目标设备配置生成本地的游戏配置，所述游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码性能信息包括解码延迟信息；

所述根据所述解码性能信息，从所述至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置，包括：

比较每种所述设备配置下本地的解码延迟信息，得到反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息；

基于所述反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置，确定所述目标设备配置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述解码性能信息还包括解码稳定性信息；

所述基于所述反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置，确定所述目标设备配置，包括：

从特定设备配置对应的解码稳定性信息中，确定反映最高解码稳定性的解码稳定性信息，所述特定设备配置为所述反映最低解码延迟的至少一个解码延迟信息对应的设备配置；

将所述特定设备配置中所述反映最高解码稳定性的解码稳定性信息对应的设备配置，确定为所述目标设备配置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码性能信息包括解码延迟信息；所述解码测试数据包括所述云游戏测试数据中每一数据帧的解码时间以及所有数据帧的解码输出帧率；

所述基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息，包括：

分别计算每种所述设备配置对应的解码测试数据中所述解码时间的平均值，得到每种所述设备配置对应的平均解码时间；

分别将每种所述设备配置对应的所述平均解码时间与解码输出帧率求加权和，得到每种所述设备配置下本地的所述解码延迟信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码性能信息包括解码稳定性信息；所述解码测试数据包括所述云游戏测试数据中每一数据帧的解码时间；

所述基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息，包括：

确定每种所述设备配置对应的解码测试数据中所有数据帧的解码时间的变化程度；

基于每种所述设备配置对应的所述变化程度，分别生成每种所述设备配置下本地的解码稳定性信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一种设备配置中包括基准设备配置及衍生设备配置；

所述获取至少一种设备配置，包括：

获取所述基准设备配置；

根据所述基准设备配置对应的解码测试数据，对所述基准设备配置中的配置信息进行调整，以生成所述衍生设备配置；

所述基于所述设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种所述设备配置对应的解码测试数据，包括：

基于所述基准设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到所述基准设备配置对应的解码测试数据；

基于所述衍生设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到所述衍生设备配置对应的解码测试数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基准设备配置中包括其它配置信息以及本地的设备信息对应的固定配置信息；

所述根据所述基准设备配置对应的解码测试数据，对所述基准设备配置中的配置信息进行调整，以生成所述衍生设备配置，包括：

根据所述基准设备配置对应的解码测试数据，对所述基准设备配置中的其它配置信息进行调整，以生成所述衍生设备配置。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述基准设备配置，包括：

向服务器发送携带本地的设备信息的配置请求，所述服务器根据所述设备信息确定本地对应的设备类型并获取所述设备类型对应的基准设备配置；

接收所述服务器下发的所述设备类型对应的基准设备配置。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标设备配置生成本地的游戏配置，包括：

将所述目标设备配置与本地的设备信息发送至服务器；

接收所述服务器下发的选定设备配置，所述选定设备配置根据所述设备信息匹配的设备确定的目标设备配置选定的，所述选定设备配置包括所述目标设备配置或其他设备配置；

基于所述选定设备配置生成本地的游戏配置。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述选定设备配置生成本地的游戏配置，包括：

获取本地的系统解码器的解码参数；

比较所述解码参数与所述选定设备配置中配置信息，以对所述选定设备配置中配置信息进行矫正处理，得到矫正后设备配置；

基于所述矫正后设备配置生成本地的游戏配置。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取至少一种设备配置之前，所述方法还包括：

检测本地的解码认证信息，所述解码认证信息为相关系统在校验本地的解码和渲染时间符合预定标准时授予的；

若检测到所述解码认证信息且本地没有预置的设备配置，则获取本地的系统解码器的解码参数；

根据所述解码参数设定候选设备配置；

根据本地的云游戏运行环境信息，对所述候选设备配置进行调整，得到环境匹配的设备配置；

基于所述环境匹配的设备配置生成本地的游戏配置。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述云游戏运行环境信息包括所述目标云游戏的游戏信息、本地的设备机型、本地的设备渠道、本地的设备系统中的至少一种。

13.根据权利要求1至12任一项所述的方法，其特征在于，所述设备配置中的配置信息包括解码方式信息、渲染视图信息、分辨率信息、帧率信息及编码特性信息中的至少一种。

14.一种云游戏数据处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取至少一种设备配置；

解码模块，用于基于所述设备配置对云游戏测试数据进行解码处理，得到每种所述设备配置对应的解码测试数据；

分析模块，用于基于所述解码测试数据进行分析处理，得到每种所述设备配置下本地的解码性能信息；

确定模块，用于根据所述解码性能信息，从所述至少一种设备配置中确定符合预定解码性能条件的目标设备配置；

生成模块，用于基于所述目标设备配置生成本地的游戏配置，所述游戏配置用于对云游戏数据进行画面显示处理。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至13任一项所述的方法。

16.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，存储有计算机程序；处理器，读取存储器存储的计算机程序，以执行权利要求1至13任一项所述的方法。

17.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至13任一项的方法。

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