CN117278053A - 一种gltf-json格式数据压缩方法、系统及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及JSON数据处理领域，公开了一种GLTF‑JSON格式数据压缩方法、系统及装置，其技术方案要点是包括如下步骤：S1、根据GLTF‑JSON格式标准，构建数据压缩编码规则；所述数据压缩编码规则包括数据描述编码规则和以数据类型为基础的数据对象编码规则，所述数据描述编码规则用于将数据对象描述映射成标准格式的字节编码结构体，所述数据对象编码规则用于对数据对象按照数据类型进行区别编码；所述数据对象编码规则包括独立数据对象编码规则和数据组合对象编码规则；S2、响应于数据压缩指令，获取目标对象数据，根据数据压缩编码规则，将目标对象数据转化得到标准格式的字节编码。

Description

一种GLTF-JSON格式数据压缩方法、系统及装置

技术领域

本发明涉及JSON数据处理领域，更具体地说，它涉及一种GLTF-JSON格式数据压缩方法、系统及装置。

背景技术

GLTF格式的目标是为3D内容的数据格式提供统一的标准，方便应用程序读取进行渲染。目前来说已经存在的3D数据格式不是没有包含场景数据，就是包含一些只能用于特定创作软件的数据，许多时候，需要对几何数据进行预处理才能直接用于渲染。

目前而言，现存的3D数据格式不能够方便地在互联网上进行传输，以及直接高效地进行渲染。GLTF的目标是作为一个中转格式，而不是另一个新的3D数据格式，GLTF格式具备以下特点：

1)使用JSON来描述场景结构，可以方便地被应用程序分析处理。

2)3D数据以一种可以被大多数图形API直接使用的方式进行存储，不需要应用程序进行解码或预处理操作。

GLTF作为一个标准的3d场景和模型文件格式，有两种文件扩展名：.gltf(JSON/ASCII)或者.glb（二进制文件）两种类型。对于JSON格式来说，相对于二进制格式，JSON格式有着更好的可读性，同时通过JSON格式可以方便的引用外部资源，但是JSON格式是结构化字符串格式，如果3D模型元素多，结构复杂度高，会导致GLTF-JSON描述文件体积增大，甚至可以达到几百MB大小，通过web方式请求加载，会导致严重加载延迟，影响用户体验，不利于web方式传输。目前现有的压缩手段主要是针对三维模型中的图片、纹理等二进制图片文件进行图像压缩来实现模型整体的体积减少，没有专门针对GLTF-JSON描述文件的压缩方法，导致JSON文件本身如果体积过大，就会出现数据压缩瓶颈。

发明内容

本发明的目的是提供一种GLTF-JSON格式数据压缩方法、系统及装置，可以在不损失信息内容的情况下，能够显著降低GLTF-JSON格式文件的尺寸。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种GLTF-JSON格式数据压缩方法，其特征是：包括如下步骤：

S1、根据GLTF-JSON格式标准，构建数据压缩编码规则；所述数据压缩编码规则包括数据描述编码规则和以数据类型为基础的数据对象编码规则；

所述数据描述编码规则用于将数据对象描述映射成标准格式的字节编码结构体，所述数据对象编码规则用于对数据对象按照数据类型进行区别编码；所述数据对象编码规则包括独立数据对象编码规则和数据组合对象编码规则；所述独立数据对象编码规则用于对独立数据对象，映射生成独立字节编码；所述数据组合对象编码规则用于根据对数据组合对象中包含的独立数据对象的独立字节编码，映射生成组合字节编码；

S2、响应于数据压缩指令，获取目标对象数据，根据数据压缩编码规则，将目标对象数据转化得到标准格式的字节编码。

作为本发明的一种优选技术方案，S2包括如下子步骤：

S2.1、获取目标对象数据；

S2.2、解析得到目标对象数据中的数据类型；

S2.3、根据目标对象数据的数据类型，调用对应的数据压缩编码规则，包括如下a、b种情况：

a、若目标对象数据的数据类型为独立数据对象，则调用所述独立数据对象编码规则和所述数据描述编码规则，按照标准格式输出目标对象数据的字节编码；

b、若目标对象数据的类型为数据组合对象，则依次执行以下b1、b2、b3；

b1、调用所述数据组合对象编码规则和数据描述编码规则，按照标准格式生成含有未编码元素对象的字节编码；

b2、将未编码元素对象作为目标对象数据，再依次执行S2.2、S2.3，直至未编码元素对象的数据类型为独立数据对象，并得到对应的标准格式字节编码后，执行b3；

b3、将b2步骤中得到的字节编码以逆序逐步嵌套入b1步骤中得到的字节编码，得到目标对象数据的完整的标准格式字节编码。

作为本发明的一种优选技术方案，在S2执行后，还需执行S3，S3的内容包括：在得到目标对象数据转化的标准格式的字节编码后，对其制作成压缩文件，并且在压缩编码文件内容中设置头部校验信息，所述头部校验信息用于表示目标对象数据的统计信息。

作为本发明的一种优选技术方案，所述头部校验信息包括通过字节编码表示的json字节编码整体字节长度和每种数据类型的数据数量长度。

作为本发明的一种优选技术方案，所述数据描述编码规则包括：数据类型编码规则、数据长度编码规则、数据内容描述编码规则，所述数据类型编码规则用于根据数据对象的数据类型，映射得到对应的字节编码；所述数据长度编码规则用于根据数据对象的数据长度，映射得到对应的字节编码，所述数据内容编码规则用于根据数据对象的数据内容，映射得到对应的字节编码。

作为本发明的一种优选技术方案，所述独立数据对象编码规则包括：KEY值对象编码规则、字符串编码规则、有符号整形编码规则、有符号浮点数编码规则，所述数据组合对象编码规则包括：KEY值对象数组编码规则、字符串数组编码规则、有符号整形数组编码规则、有符号浮点数组编码规则。

作为本发明的一种优选技术方案，所述key值对象编码规则包括若干key词条和与key词条对应的字节编码，所述key值对象编码规则用于将key词条映射成对应的字节编码，所述key词条包括陌生词条和若干普通key词条，所有陌生词条对应的字节编码是相同的，并通过内容编码来进行表示。

作为本发明的一种优选技术方案，获取任一目标key词条编码的过程为：

取得目标key词条，判断目标key词条是否为普通key词条，若目标key词条为普通key词条，则输出对应的字节编码，若目标key词条为陌生词条，则输出的字节编码为：陌生词条对应的字节编码+目标key词条的Ascall码。

一种GLTF-JSON格式数据压缩系统，包括：

规则构建模块，用于根据GLTF-JSON格式标准，构建数据压缩编码规则；所述数据压缩编码规则包括数据描述编码规则和以数据类型为基础的数据对象编码规则，

所述数据描述编码规则用于将数据对象描述映射成标准格式的字节编码结构体，所述数据对象编码规则用于对数据对象进按照数据类型进行区别编码；所述数据对象编码规则包括独立数据对象编码规则和数据组合对象编码规则；所述独立数据对象编码规则用于对独立数据对象，映射生成独立字节编码；所述数据组合对象编码规则用于根据对数据组合对象中包含的独立数据对象的独立字节编码，映射生成组合字节编码；

压缩执行模块，用于响应数据压缩指令，获取目标对象数据，根据数据压缩编码规则，将目标对象数据转化得到标准格式的字节编码。

一种GLTF-JSON格式数据压缩装置，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。

综上所述，本发明具有以下有益效果：通过本压缩方法的使用，可以在不损失信息内容的情况下，能够显著降低GLTF-JSON格式文件的尺寸，压缩比能够达到50%以上，并且体积越大，压缩比越高，利用前端Blob字节传输方式，能够显著提高文件的传输效率。在有限的带宽条件下，能够有效提升复杂三维模型在web浏览器加载和展示的效率，从而提升用户体验。

附图说明

图1是本发明的方法流程图。

图2是本发明中key词条字节编码规则解析流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明提供一种GLTF-JSON格式数据压缩方法和系统，如图1所示，通过系统中的规则构建模块和压缩执行模块执行如下步骤：

S1、根据GLTF-JSON格式标准，构建数据压缩编码规则；数据压缩编码规则包括数据描述编码规则和以数据类型为基础的数据对象编码规则；

数据描述编码规则用于将数据对象描述映射成标准格式的字节编码结构体；

数据描述编码规则包括：数据类型编码规则、数据长度编码规则、数据内容描述编码规则；

数据类型编码规则用于根据数据对象的数据类型，映射得到对应的字节编码；

其中，数据类型分为以下几类，对象(key-value形式的json对象)，对象数组(key-value形式的json对象数组)，字符串，字符串数组，有符号整形，有符号整形数组，有符号浮点数，有符号浮点数组，这8种数据类型与数据对象编码规则所对应。对以上8种数据类型进行字节编码。例如，编码规则表如下表1所示：

表1

数据长度编码规则用于根据数据对象的数据长度，映射得到对应的字节编码；为进一步的提高压缩比例，对于数据长度的描述，结合GLTF格式的具体数据格式的对应具体最大长度，取最短字节数原则，尽量用更少的字节表示某一类最大长度确定的数据，以进一步提高压缩比，作为本发明的一种实施例，数据长度编码规则中的字节编码如下所示：

用2个字节表示key值对象中键对值数量，采用小段存储方式描述；如：key值对象为：{“min”:1，“max”:2}，则：编码:01 0200，其中，01代表对象类型为key值对象，0200代表键值对2个；

用4个字节表示key值对象数组中key值对象数量，采用小段存储方式描述；如：key值对象数组为[{“min”:1，“max”:2}，{“min”:1，“max”:2}]，则编码:02 02000000，其中02代表对象类型为key值对象数组，02000000代表key值对象数量2个；

用2字节表示字符串数组中字符串的数量，采用小端存储方式描述，举例:[“aa”:“bb”]编码:04 0200，04代表对象类型为字符串数组，0200代表字符串数组元素数量为2；

用1个字节表示整形长度，采用小端存储方式描述，举例:{“name”:2}，编码:0501，05代表对象类型为有符号整形，01代表整形字节长度为4；

用2字节表示有符号整形数组中整形的数量，采用小端存储方式描述，举例:[1:2]，编码:06 0200，06代表对象类型有符号整形数组，0200代表有符号整形数组元素，数量为2；

用1个字节表示浮点数长度，采用小端存储方式描述，固定4字节，举例:{“name”:1.0}，编码:07 04，07代表对象类型为有符号浮点数，04代表浮点字节长度为4；

用2字节表示有符号浮点数组中浮点数的数量，采用小端存储方式描述，举例:[1.0:2.0]，编码:08 0200，08代表有符号浮点数组，0200代表有符号浮点数组元素数量为2。

数据内容编码规则用于根据数据对象的数据内容，映射得到对应的字节编码；例如采用IEEE 754标准表示浮点数据内容。

数据对象编码规则用于对数据对象按照数据类型进行区别编码；数据对象编码规则包括独立数据对象编码规则和数据组合对象编码规则，其与上述的数据类型相对应；

独立数据对象编码规则用于对独立数据对象，映射生成独立字节编码；独立数据对象编码规则包括：KEY值对象编码规则、字符串编码规则、有符号整形编码规则、有符号浮点数编码规则；

具体的，以key值对象编码规则为例，key值对象编码规则包括若干key词条和与key词条对应的字节编码，key值对象编码规则用于将key词条映射成对应的字节编码，key词条包括陌生词条和若干普通key词条，所有陌生词条对应的字节编码是相同的，并通过内容编码来进行表示。具体的，目前根据标准相关Key词条种类在100条以内，所以用单个字节编码来表示key词条：以下表2为例：

表2

并且上述表2还可以根据GLTF标准进行相应的扩展和调整。

如图2所示，获取任一目标key词条编码的过程为：取得目标key词条，判断目标key词条是否为普通key词条，若目标key词条为普通key词条，则输出对应的字节编码，若目标key词条为陌生词条，则输出的字节编码为：陌生词条对应的字节编码+目标key词条的Ascall码，其中在实际输出时，还需要兼顾数据长度编码规则以及独立数据对象编码规则等，一同输出的还可能包括数据长度字节编码和数据类型字节编码等。

数据组合对象编码规则用于根据对数据组合对象中包含的独立数据对象的独立字节编码，映射生成组合字节编码；数据组合对象编码规则包括：KEY值对象数组编码规则、字符串数组编码规则、有符号整形数组编码规则、有符号浮点数组编码规则；

S2、响应于数据压缩指令，获取目标对象数据，根据数据压缩编码规则，将目标对象数据转化得到标准格式的字节编码。

具体的，S2包括如下子步骤：

S2.1、获取目标对象数据；

S2.2、解析得到目标对象数据中的数据类型；

S2.3、根据目标对象数据的数据类型，调用对应的数据压缩编码规则，包括如下a、b种情况：

a、若目标对象数据的数据类型为独立数据对象，则调用独立数据对象编码规则和数据描述编码规则，按照标准格式输出目标对象数据的字节编码；

以key值对象为例，举例如下：{“min”:1，“max”:2}，字节编码：01 0200 24 05 0101 25 05 01 02，01代表对象类型为key值对象，0200代表键值对2个，24代表min的key编码，05表示数据类型为有符号整形，01表示数据长度，01表示数据值，采用小端模式存储，25代表max的key编码，05表示数据类型为有符号整形，01表示数据长度，02表示数据值，采用小端模式存储。

以字符串为例，举例如下：{“name”:“ball”}，字节编码：22 03 0400 62616C6C，22代表name的key编码，03表示数据类型为字符串，0400表示数据长度为4，62616C6C表示字符串数据内容，以此类推。

以有符号整形为例，举例如下：{“name”:2}，字节编码：22 05 01 01，22代表name的key编码05表示数据类型为有符号整形，01表示数据长度为1，01表示整形数据内容。以此类推。

以有符号浮点数为例，举例如下：{“name”:1.0}，字节编码：22 07 04 3F 80 0000，22代表name的key编码，07表示数据类型为有符号浮点，04表示数据长度为1，3F 80 0000表示浮点数据内容。采用IEEE 754标准表示，以此类推。

b、目标对象数据的类型为数据组合对象，则依次执行以下b1、b2、b3；

b1、调用数据组合对象编码规则和数据描述编码规则，按照标准格式生成含有未编码元素对象的字节编码；

b2、将未编码元素对象作为目标对象数据，再依次执行S2.2、S2.3，直至未编码元素对象的数据类型为独立数据对象，并得到对应的标准格式字节编码后，执行b3；

b3、将b2步骤中得到的字节编码以逆序逐步嵌套入b1步骤中得到的字节编码，得到目标对象数据的完整的标准格式字节编码。

作为本发明的一种实施例，其具体的举例如下所示：

以key值对象数组为例，举例如下：[{“min”:1，“max”:2}，{“min”:1，“max”:2}]，字节编码：02 02000000 (第一个对象开始)01 0200 24 05 01 01 25 05 01 02 (第二个对象开始)01 0200 24 05 01 01 25 05 01 02 ，02代表对象类型为key值对象数组，02000000 对象数组中有2个元素，01表示元素类型为key值对象，0200表示有键值对长度，24代表min的key编码，05表示数据类型为有符号整形，01表示数据长度，01表示数据值，采用小端模式存储。以此类推。

以字符串数组为例，举例如下：[“aa”:“bb”]，字节编码：04 0200 03 0200 616103 0200 6262，04表示数据类型为字符串数组，0200表示数组长度为2，03代表数据类型为字符串，0200代表数据长度为2，6161表示字符串数据内容。以此类推。

以有符号整形数组为例，举例如下：[1:2]，字节编码：06 0200 05 01 01 05 0202，06表示数据类型为有符号整形数组，0200表示数组长度为2，05代表数据类型为有符号整形，01代表数据长度为1，01表示数据内容。以此类推。

以有符号浮点数组为例，举例如下：[1.0:2.0]，字节编码：08 0200 07 043F800000 07 04 40000000，08表示数据类型为有符号浮点数组，0200表示数组长度为2，07代表数据类型为有符号浮点，04代表数据长度为1，3F800000表示数据内容，采用IEEE 754标准表示以此类推。

根据上述内容能够明显看出，数据组合对象的字节编码是通过对独立数据对象的字节编码进行递归嵌套的方式得出的，因此通过上述所有的数据压缩编码规则能够将json数据内容通过递归嵌套方式进行编码，编码后的内容能够完整的包含json内容信息。

S3、在得到目标对象数据转化的标准格式的字节编码后，对其制作成压缩文件，并且在压缩编码文件内容中设置头部校验信息，头部校验信息用于表示目标对象数据的统计信息。头部校验信息包括通过字节编码表示的json字节编码整体字节长度和每种数据类型的数据数量长度。具体的：校验信息规格如下，json字节编码整体字节长度，用4字节整形表示，然后是每种数据类型的数据数量的长度，用4字节整形表示，通过此头部信息来校验整体json字节编码的完整性。数据类型的排列顺序固定，依次为：key值对象，key值对象数组，字符串，字符串数组，有符号整形，有符号整形数组，有符号浮点数，有符号浮点数组。

举例：

整体json未压缩前：{“name”:1.0，“ scene”:1}

压缩后本体字节编码： 01 0200 22 07 04 3F 80 00 00 01 05 01 01

头部信息编码为：0E000000 01000000 00000000 00000000 00000000 0100000000000000 01000000 00000000 000E0000 为整体编码的字节数，后面8个4字节整形表示每种数据类型的数量。

最终整体压缩后的字节编码为 0E000000 01000000 00000000 0000000000000000 01000000 00000000 01000000 00000000 01 0200 22 07 04 3F 80 00 00 0105 01 01。

S4、为在实际应用本发明的方法得到压缩文件后的操作步骤，根据上述数据压缩编码规则，对压缩文件进行反向字节流解析，就能够得到完整的json对象内容。

对应于上述的系统和方法，本发明提供一种GLTF-JSON格式数据压缩装置，包括：处理器和存储器，存储器存储有处理器可执行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法。

作为本发明的一种实施例，本发明的数据压缩方法如下所示：

1）先将原始Json字符串解析为JsonObject对象。

2）解析JsonObject对象中的数据类型。

3）判断对象数据类型匹配到以下8种数据类型：

Key值对象，Key值对象数组，字符串，字符串数组，有符号整形，有符号整形数组，有符号浮点数，有符号浮点数组；

4）如果是数组类型，根据具体数组元素，递归解析数据元素的具体数据类型；

5）如果是Key值对象，解析出key值，匹配Key值对象编码规则映射得到编码；

6）如果是数据值类型，也就是字符串、有符号整形以及有符号浮点数，根据对应的编码规则，一般是数据长度编码规则和数据内容编码规则，生成字节编码；

7）通过Key值编码和数据值对象编码合并得到完整的数据对象编码；

8）通过递归调用，反复解析JsonObject对象文件，完成整个文件的编码压缩；

9）将统计信息生成相关头部字节编码统计信息，最终生成JSON压缩编码后的文件。

本发明的优势在于：通过本压缩方法的使用，可以在不损失信息内容的情况下，能够显著降低GLTF-JSON格式文件的尺寸，压缩比能够达到50%以上，并且体积越大，压缩比越高，利用前端Blob字节传输方式，能够显著提高文件的传输效率。在有限的带宽条件下，能够有效提升复杂三维模型在web浏览器加载和展示的效率，从而提升用户体验。

作为本发明的一个实施例：

未压缩前，GLTF-JSON文件内容:

{“name”:1.0，“ scene”:1，

"accessors": [

{

"bufferView": 0，

"componentType": 5126，

"count": 1806，

"max": [

0.4270835220813751，

3.7201273441314697，

3.5245015621185303

]，

"min": [

-0.2179817259311676，

-3.728969097137451，

-1.279369831085205

]，

"type": "VEC3"

}，

{

"bufferView": 0，

"byteOffset": 12，

"componentType": 5126，

"count": 1806，

"type": "VEC3"

}]

}

以上原始GLTF格式按照常规去除空格和换行符保存后占用存储空间为318字节。

经过上述流程进行字节编码后字节内容为：

76000000 03000000 01000000 02000000 00000000 08000000 0000000007000000 00000000

01 0300

22 07 04 3F 80 00 00

01 05 01 01

08 02 02000000

01 0600

1C 05 01 00

28 05 02 0614

27 05 02 0E07

25 08 0300

07 04 3E DA AA B1

07 04 40 6E 16 91

07 04 40 61 91 6F

24 08 0300

07 04 BE 5F 36 9A

07 04 C0 6E A7 6E

07 04 BF A3 C2 64

26 03 0400 56 45 43 33

01 0500

1C 05 01 00

30 05 01 0C

28 05 02 0614

27 05 02 0E07

26 03 0400 56 45 43 33

整体长度154字节，相比于压缩前的318字节，整体压缩比超过51%，效果显著。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种GLTF-JSON格式数据压缩方法，其特征是：包括如下步骤：

S1、根据GLTF-JSON格式标准，构建数据压缩编码规则；所述数据压缩编码规则包括数据描述编码规则和以数据类型为基础的数据对象编码规则；

所述数据描述编码规则用于将数据对象描述映射成标准格式的字节编码结构体，所述数据对象编码规则用于对数据对象按照数据类型进行区别编码；所述数据对象编码规则包括独立数据对象编码规则和数据组合对象编码规则；所述独立数据对象编码规则用于对独立数据对象，映射生成独立字节编码；所述数据组合对象编码规则用于根据对数据组合对象中包含的独立数据对象的独立字节编码，映射生成组合字节编码；

S2、响应于数据压缩指令，获取目标对象数据，根据数据压缩编码规则，将目标对象数据转化得到标准格式的字节编码。

2.根据权利要求1所述的一种GLTF-JSON格式数据压缩方法，其特征是：S2包括如下子步骤：

S2.1、获取目标对象数据；

S2.2、解析得到目标对象数据的数据类型；

S2.3、根据目标对象数据的数据类型，调用对应的数据压缩编码规则，包括如下a、b种情况：

a、若目标对象数据的数据类型为独立数据对象，则调用所述独立数据对象编码规则和所述数据描述编码规则，按照标准格式输出目标对象数据的字节编码；

b、若目标对象数据的类型为数据组合对象，则依次执行以下b1、b2、b3；

b1、调用数据组合对象编码规则和数据描述编码规则，按照标准格式生成含有未编码元素对象的字节编码；

b2、将未编码元素对象作为目标对象数据，再依次执行S2.2、S2.3，直至未编码元素对象的数据类型为独立数据对象，并得到对应的标准格式字节编码后，执行b3；

b3、将b2步骤中得到的字节编码以逆序逐步嵌套入b1步骤中得到的字节编码，得到目标对象数据的完整的标准格式字节编码。

3.根据权利要求2所述的一种GLTF-JSON格式数据压缩方法，其特征是：在S2执行后，还需执行S3，S3的内容包括：在得到目标对象数据转化的标准格式的字节编码后，对其制作成压缩文件，并且在压缩编码文件内容中设置头部校验信息，所述头部校验信息用于表示目标对象数据的统计信息。

4.根据权利要求3所述的一种GLTF-JSON格式数据压缩方法，其特征是：所述头部校验信息包括通过字节编码表示的json字节编码整体字节长度和每种数据类型的数据数量长度。

5.根据权利要求4所述的一种GLTF-JSON格式数据压缩方法，其特征是：所述数据描述编码规则包括：数据类型编码规则、数据长度编码规则、数据内容描述编码规则，所述数据类型编码规则用于根据数据对象的数据类型，映射得到对应的字节编码；所述数据长度编码规则用于根据数据对象的数据长度，映射得到对应的字节编码，所述数据内容编码规则用于根据数据对象的数据内容，映射得到对应的字节编码。

6.根据权利要求5所述的一种GLTF-JSON格式数据压缩方法，其特征是：所述独立数据对象编码规则包括：KEY值对象编码规则、字符串编码规则、有符号整形编码规则、有符号浮点数编码规则，所述数据组合对象编码规则包括：KEY值对象数组编码规则、字符串数组编码规则、有符号整形数组编码规则、有符号浮点数组编码规则。

7.根据权利要求6所述的一种GLTF-JSON格式数据压缩方法，其特征是：所述key值对象编码规则包括若干key词条和与key词条对应的字节编码，所述key值对象编码规则用于将key词条映射成对应的字节编码，所述key词条包括陌生词条和若干普通key词条，所有陌生词条对应的字节编码是相同的，并通过内容编码来进行表示。

8.根据权利要求7所述的一种GLTF-JSON格式数据压缩方法，其特征是：获取任一目标key词条编码的过程为：

取得目标key词条，判断目标key词条是否为普通key词条，若目标key词条为普通key词条，则输出对应的字节编码，若目标key词条为陌生词条，则输出的字节编码为：陌生词条对应的字节编码+目标key词条的Ascall码。

9.一种GLTF-JSON格式数据压缩系统，其特征是：包括：

规则构建模块，用于根据GLTF-JSON格式标准，构建数据压缩编码规则；所述数据压缩编码规则包括数据描述编码规则和以数据类型为基础的数据对象编码规则；

所述数据描述编码规则用于将数据对象描述映射成标准格式的字节编码结构体，所述数据对象编码规则用于对数据对象按照数据类型进行区别编码；所述数据对象编码规则包括独立数据对象编码规则和数据组合对象编码规则；所述独立数据对象编码规则用于对独立数据对象，映射生成独立字节编码；所述数据组合对象编码规则用于根据对数据组合对象中包含的独立数据对象的独立字节编码，映射生成组合字节编码；

压缩执行模块，用于响应数据压缩指令，获取目标对象数据，根据数据压缩编码规则，将目标对象数据转化得到标准格式的字节编码。

10.一种GLTF-JSON格式数据压缩装置，其特征是：包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8中任一项所述的方法。