(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211188779.5 (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 北京河图联合创新科技有限公司 地址 100037 北京市西城区南 礼士路36号5 层17号 (72)发明人 檀大军　 (74)专利代理 机构 北京天驰君泰律师事务所 11592 专利代理师 孟锐 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) G06F 3/01(2006.01) (54)发明名称 一种预估内存占用的方法、 装置、 终端设备 及计算机可读存 储介质 (57)摘要 本申请涉及一种预估内存占用的方法、 装置 及终端设备， 包括： 确定当前场景中需要渲染的 多个模型， 需要渲染的多个模型包括第一类模型 和/或第二类模型； 确定当前要渲染的模型对应 的顶点数量； 根据顶点数量确定当前模型对应的 最大片元数量； 以及， 若当前模型为第一类模型， 则基于已渲染的第一类模型的空间占用、 最大片 元数量和图片属性， 确定对当前模 型进行渲染所 需的内存空间； 若当前模型为第二类模型， 则基 于已渲染的第二类模型的空间占用和最大片元 数量， 确定对当前模型进行渲染所需的内存空 间。 本申请通过对即将进行渲染的模 型所占用空 间的预估， 可以对内存的后续使用进行良好的分 配。 权利要求书3页 说明书12页 附图6页 CN 115525428 A 2022.12.27 CN 115525428 A 1.一种预估内存占用的方法， 其特 征在于， 包括： 确定当前场景中需要渲染的多个模型， 所述需要渲染的多个模型包括第一类模型和/ 或第二类模型， 所述第一类模型包括图片， 所述第二类模型不包括图片， 其中对 所述多个模 型的渲染是 逐一进行的； 确定当前要渲染的模型对应的顶点数量； 根据所述顶点数量确定当前模型对应的最大片元 数量； 以及， 若当前模型为第一类模型， 则基于已渲染的第一类模型的空间占用、 最大片元数量和 图片属性， 确定对当前模型进 行渲染所需的内存空间， 其中所述图片属性包括图片大小、 图 片宽度和图片高度； 若当前模型为第二类模型， 则基于已渲染的第二类模型的空间占用和最大片元数量， 确定对当前模型进行渲染所需的内存空间； 其中， 所述图片属性包括： 图片大小、 图片宽度和图片高度。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述顶点数量确定当前模型对应的最 大片元数量， 包括： 根据第一计算式进行计算： Max(triangle)＝s ×(s‑1)×(s‑2)/6 其中， Max(triangle)为所述当前模型对应 的最大片元数量， s为所述当前模型对应 的 顶点数量。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在确定当前模型为第一类模型的情况下， 所述确定对当前模型进行渲染所需的内存空间， 包括： 基于已完成渲染的一个或多个第一类模型的空间占用、 最大片元数量和图片属性， 计 算对当前模型的结构部分进行渲染所需的内存空间； 基于已完成渲染的一个或多个第 一类模型的空间占用和图片属性， 计算对当前模型的 图片部分进行渲染所需的内存空间； 将对当前模型的所述结构部分以及所述图片部分进行渲染所需的内存空间之和确定 为对当前模型进行渲染所需的内存空间。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 基于已完成渲染的一个或多个第 一类模型 的空间占用、 最大片元数量和图片属 性， 计算对当前模型 的结构部分进行渲染所需的内存 空间， 包括： 根据第二计算式进行计算： Memory(s+f)wp ≤Kwp×∑(Max(t riangle) ×ImgWidth×ImgHeight) 其中， Memory(s+f)wp为对当前模型的结构部分进行渲染所需的内存空间， ImgWidth为 图片宽度， ImgHeight为图片高度， Kwp为当前模型的结构部分对应的运算效率系数， 其中， Kwp为第一预设值。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 基于已完成渲染的一个或多个第 一类模型 的空间占用和图片属性， 计算对当前模型的图片部分进行渲染所需的内存空间， 包括： 根据第三计算式进行计算： Memory(Img)mg＝Kp×∑(ImgSize+4 ×ImgWidth×ImgHeight)权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115525428 A 2其中， Memory(Img)为对当前模型的图片部分进行渲染所需的内存空间， ImgSize为图 片大小， Kp为当前模型的图片部分对应的运 算效率系数， 其中， Kp为第二预设值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 在确定当前模型为第二类模型的情况下， 所述确定对当前模型进行渲染所需的内存空间， 包括： 根据第四计算式进行计算： Memory(s+f)np＝Knp×Σ(Max(t riangle) ×4) 其中， Memory(s+f)np为对当前模型的结构部分进行渲染所需的内存空间， Knp为当前模 型的结构部分对应的运 算效率系数， 其中， Knp为第三预设值。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 还包括： 根据已渲染的模型的实 际空间占 用， 对运算效率系数进行 校准， 其中， 若当前模型不是第一类模型中第一个将被渲染的模型或不是第二类模型中第一个将 被渲染的模型， 则根据已渲染的同一类模型 的实际的空间占用， 计算每个已渲染的模型对 应的运算效率系数， 根据已渲染的模型对应的运算效率系数确定当前模型的运算效率系 数。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 若已渲染的第 一类模型的数量或已渲染的 第二类模型 的数量小于5， 则根据已渲染的模型对应的运算效率系 数确定当前模型 的运算 效率系数， 包括： 当前模型为第一类模型时， 利用第二计算式， 计算已渲染的多个第一类模型的结构部 分分别对应的多个运 算效率系数， 并将多个运 算效率系数的平均值作为 运算效率系数 Kwp； 当前模型为第一类模型时， 利用第三计算式， 计算已渲染的多个第一类模型的图片部 分分别对应的多个运 算效率系数， 并将多个运 算效率系数的平均值作为 运算效率系数 Kp； 当前模型为第二类模型时， 利用第 四计算式， 计算已渲染的多个第二类模型的结构部 分分别对应的多个运 算效率系数， 并将多个运 算效率系数的平均值作为 运算效率系数 Knp。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 若已渲染的第 一类模型的数量或已渲染的 第二类模型 的数量大于或等于5， 则根据已渲染的模型对应的运算效率系 数确定当前模型 的运算效率系数， 包括： 剔除已渲染的第一类模型或第二类模型中的奇异样本； 将剩余的第一类模型或第二类模型中每个模型对应的运算效率系数的平均值K ′平均确 定为当前模型的运 算效率系数。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特征在于， 所述剔除已渲染的第一类模型或第二类 模型中的奇异样本， 包括： 步骤一： 计算已渲染的n个模型的实际运 算效率系数 K′1至K′n的标准差σ； 步骤二： 若第i个实际运算效率系数K ′i， 满足条件 一： K′i＞K′平均且(K′i‑σ )/K′平均＞R1， 则 将K′i剔除， 其中， 1.1＜R1＜1.9； 步骤三： 若第i个实际运算效率系数K ′i， 满足条件 二： K′i＜K′平均且(K′i+σ )/K′平均＜R2， 则 将K′i剔除， 其中， 0.1＜R2＜0.9； 步骤四： 基于剔除后剩余的多个实际运算效率系数， 返回步骤一， 并执行步骤一至四， 直至满足停止条件， 所述停止条件为剩余模型的数量小于或等于已渲染模型的数量的 70％， 或者当前剩余所有模型的运 算效率系数都不满足条件一和条件二。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115525428 A 3