CN116800995A - 数据渲染方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种数据渲染方法、装置、设备及存储介质。其中，响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包；从所述渲染资源包中解析获得所述输入获取请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型；对于任一个输入类别，向对应的输入管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。本申请实施例的技术方案简化了特效渲染的开发过程，减小了开发代价。

Description

数据渲染方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请实施例涉及数据渲染领域，尤其涉及一种数据渲染方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

本申请的技术方案，适用于数据渲染场景，尤其是直播环境中的特效渲染，如跳舞特效中的运镜、光圈、光效渲染等。进行特效渲染时，通常会遇到各种输入需求，如可以包括手部检测、人脸检测等检测输入需求，罗盘、陀螺仪等传感器输入需求。

传统方案中，在进行每个特效开发时，都会单独考虑上述输入，过程较繁琐，且会带来大量重复的开发。

发明内容

本申请实施例提供一种数据渲染方法、装置、设备及存储介质，用以简化特效渲染的开发过程，减小开发代价。

第一方面，本申请提供了一种数据渲染方法，包括：

响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包；

从所述渲染资源包中解析获得所述输入请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型；

对于任一个输入类别，向对应的管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。

可选的，所述渲染资源包中包括采用统一开发语言定义的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型。

可选的，所述输入类别包括智能检测输入，所述智能检测输入对应的至少一个输入模型包括至少一个智能检测模型，所述智能检测输入对应的输入管理模块包括智能检测管理模块；

所述向对应的输入管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据包括：

向所述智能检测管理模块发送针对所述至少一个智能检测模型的调用请求；

在所述至少一个智能检测模型未被调用的情况下，调用所述至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据，所述至少一个智能检测模型是否被调用由所述智能检测管理模块判定。

可选的，所述方法还包括：

在所请求的所述至少一个智能检测模型已被调用的情况下，等待所述至少一个智能检测模型调用结束后，调用所述至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据，所述至少一个智能检测模型是否被调用由所述智能检测管理模块判定。

可选的，所述调用请求中包括针对所述至少一个智能检测模型各自对应的检测数据的存储方式，用以指示所述智能检测管理模块按照对应的存储方式对所述至少一个智能检测模型各自对应的检测数据进行存储。

可选的，所述调用所述至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据包括：

对于任一个智能检测模型，获取对应的检测数据包；

对所述检测数据包进行解析，获得检测逻辑；

按照所述检测逻辑进行检测，获得对应的检测数据。

可选的，所述检测数据包包括采用统一开发语言定义的检测逻辑、至少一个检测子模块、所述至少一个检测子模块各自对应的检测算子、输入及输出参数。

可选的，所述按照所述检测逻辑进行检测，获得对应的检测数据包括：

按照所述检测逻辑，利用所述至少一个检测子模块，按照所述至少一个检测子模块各自对应的检测算子，对待检测对象进行检测，获得检测数据；所述输入参数用于描述所述待检测对象的类型，以及所述输出参数用于描述所述检测数据的类型。

第二方面，本申请提供了一种调用请求方法，应用于智能检测管理模块，，包括：

接收针对目标智能检测模型的至少一个调用请求；

判断所述目标智能检测模型是否开启；

若否，开启所述目标智能检测模型的调用，并按照所述调用请求的数量设置所述目标智能检测模型的调用数量；

若是，按照所述调用请求的数量对所述目标智能检测模型的调用数量进行更新。

可选的，所述开启所述目标智能检测模型的调用包括：

按照至少一个调用请求的先后接收顺序，依次将所述目标智能检测模型提供给所述至少一个调用请求进行调用。

可选的，所述调用请求中包括所述检测数据的存储方式，所述方法还包括：

按照所述存储方式对所述目标智能检测模型的检测数据进行存储。

第三方面，本申请提供了一种数据渲染装置，包括：

获取模块，用于响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包；

解析模块，用于从所述渲染资源包中解析获得所述输入请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型；

调用模块，用于对于任一个输入类别，向对应的管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。

第四方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储组件及处理组件；所述存储组件存储一条或多条计算机指令，所述计算机指令供所述处理组件调用执行，所述处理组件执行所述一条或多条计算机指令以实现如第一方面所述的数据渲染方法。

第五方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时实现如第一方面所述的数据渲染方法。

第六方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如第一方面所述的数据渲染方法。

本申请实施例中，可以响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包，从该渲染资源包中解析获得该输入获取请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型，对于任一个输入类别，向对应的管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。通过从目标特效渲染对应的渲染资源包中，解析获得该目标特效渲染输入时所需的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型，实现了对特效渲染所需的输入类别及输入模型的统一管理，简化了特效的开发过程，减少了特效的开发代价。

本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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示出了本申请提供的一种数据渲染方法一个实施例的流程图；

图2示出了本申请提供的一种数据渲染系统一个实施例的结构示意图；

图3示出了本申请提供的一种调用请求方法一个实施例的流程图；

图4示出了本申请提供的一种数据渲染装置一个实施例的结构示意图；

图5示出了本申请提供的一种电子设备一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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。

在本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

本申请的技术方案，适用于数据渲染领域，尤其是直播环境中的特效渲染，如运镜、光圈、光效等。进行特效渲染时，通常会遇到各种输入需求，如可以包括模型检测、触摸输入、传感器输入等。

传统方案中，在进行每个特效开发时，都会单独考虑上述输入，过程较繁琐，且会带来大量重复的开发。

为了解决上述技术问题，发明人想到，可以在上述特效渲染环境中所涉及的模型检测、触摸、传感器等输入抽象其共性特点，由渲染资源包描述，以及由管理模块统一管理，所有渲染特效环节向管理模块请求的方式。基于此，发明人经过一系列思考及试验，提出了本申请的技术方案，提出了一种数据渲染方法，包括，响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包；从所述渲染资源包中解析获得所述输入请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型；对于任一个输入类别，向对应的管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。

通过从目标特效渲染对应的渲染资源包中，解析获得该目标特效渲染输入时所需的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型，实现了对特效渲染所需的输入类别及输入模型的统一管理，简化了特效的开发过程，减少了特效的开发代价。

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。

如图1所示，为本申请实施例提供的一种数据渲染方法一个实施例的流程图，该方法可以包括以下几个步骤。

S11：响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包。

本申请的方案，适用于特效渲染场景，尤其是直播环境中的特效渲染，如跳舞特效中的运镜、光圈、光效等。为了便于描述，可以将待渲染的特效称为目标特效，针对目标特效渲染的输入获取操作可以由用户触发，可以包括手势操作、语音操作等，不进行限制。响应于该用户触发的输入获取操作，可以生成输入获取请求。

响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，可以获取渲染资源包。渲染资源包中可以包括目标特效的标识信息、目标特效渲染所需的输入信息、以及其它信息。其中，目标特效渲染所需的输入信息可以包括至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的输入模型。输入类别可以包括智能检测输入、触摸输入、传感器输入等。智能检测输入对应的输入模型可以包括手部检测模型、人脸检测模型、身体检测模型等，触摸输入对应的输入模型可以包括触摸缩放模型、触摸移动模型等，传感器输入对应的输入模型可以包括罗盘、陀螺仪等。

为了提高开发效率，上述不同的输入类别及输入模型可以采用统一开发语言进行定义。因此，在一些实施例中，渲染资源包中可以包括采用统一开发语言定义的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型。

可选的，在进行数据渲染之前，该方法还可以包括：

预先采用统一开发语言对多个输入类别及每个输入类别对应的输入模型进行定义。

具体的，可以采用统一的开发语言对特效渲染所需的各种输入进行抽象归类及命名，获得多个统一定义的输入类别，以及与每个输入类别对应的多个输入模型。开发语言的选取及定义的具体实现过程可以参考传统方案中的实现过程，不进行赘述。

S12：从渲染资源包中解析获得输入获取请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型。

获取到目标特效渲染对应的渲染资源包后，可以对其进行解析，获得该目标特效渲染所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型。

可选的，渲染资源包中包括的至少一个输入类别以及与每一个输入类别对应的输入模型可以是采用统一开发语言定义的，因此，可以采用与之对应的统一的解析代码对其进行解析，获得该至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的输入模型。解析资源包的具体实现过程可以参考传统方案中的实现过程，不进行赘述。

S13：对于任一个输入类别，向对应的输入管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。

确定该目标特效渲染所需的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型之后，对于任一个输入类别，可以向与该输入类别对应的输入管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，以在进行目标特效渲染时，调用该至少一个输入模型，获得输入数据。

其中，每个输入类别对应的输入模型的调用可以由该输入类别对应的输入管理模块进行管理，例如，智能检测输入对应的输入管理模块可以为智能检测管理模块，以管理手部检测模型、人脸检测模型、身体检测模型等的调用，触摸输入对应的输入管理模块可以为触摸管理模块，以管理触摸缩放模型、触摸移动模型等的调用，传感器输入对应的输入管理模块可以为传感器管理模块，以管理罗盘、陀螺仪等的调用。

具体的，输入管理模块对各输入模型的管理调用过程将在后续实施例中进行说明，此处不进行赘述。

本实施例中，可以响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包，从该渲染资源包中解析获得该输入获取请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型，对于任一个输入类别，向对应的管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。通过从目标特效渲染对应的渲染资源包中，解析获得该目标特效渲染输入时所需的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型，实现了对特效渲染所需的输入类别及输入模型的统一管理，简化了特效的开发过程，减少了特效的开发代价。

如图2所示，为本申请实施例提供的一种数据渲染系统一个实施例的结构示意图，可以包括统一管理模块201及多个输入管理模块202。

其中，输入管理模块可以与输入类别一一对应，以管理该输入类别所对应的多个输入模型的调用。

具体的，统一管理模块201，用于响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包，从渲染资源包中解析获得输入获取请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型，对于任一个输入类别，向对应的输入管理模块202请求对应的至少一个输入模型的调用。

输入管理模块202，用于响应于统一管理模块201针对至少一个输入模型的调用请求，提供对应的至少一个输入模型的调用接口，以获得输入数据。

本实施例中，设置有统一管理模块及多个输入管理模块，由统一管理模块响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包，从该渲染资源包中解析获得该输入获取请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型，并对于任一个输入类别，向对应的输入管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，由输入管理模块响应于统一管理模块针对至少一个输入模型的调用请求，提供对应的至少一个输入模型的调用接口，以在进行目标特效渲染时，调用该至少一个输入模型，获得输入数据。通过从目标特效渲染对应的渲染资源包中，解析获得该目标特效渲染输入时所需的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型，以及统一管理模块及多个输入管理模块的设置，实现了对特效渲染所需的输入类别及输入模型的统一管理，简化了特效的开发过程，减少了特效的开发代价，提高了开发效率。

以输入类别是智能检测输入为例，智能检测输入对应的至少一个输入模型可以包括至少一个智能检测模型，智能检测输入对应的输入管理模块可以包括智能检测管理模块。

此时，向对应的输入管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据的方法可以包括：

向智能检测管理模块发送针对至少一个智能检测模型的调用请求；

在至少一个智能检测模型未被调用的情况下，调用至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据。

其中，至少一个智能检测模型是否被调用由智能检测管理模块判定。

本实施例中，智能检测模型是否被调用可以指智能检测模型的调用接口是否被其它检测功能占用。实际应用中，同一智能检测模型通常可以供多个检测功能调用，例如直播环境中的贴图功能、美颜功能等都需要调用人脸检测模型，获得人脸关键点数据等。

智能检测模型是否被调用可以由智能检测管理模块进行判定，因此，可以向智能检测管理模块发送针对至少一个智能检测模型的调用请求，在智能检测模块判定至少一个智能检测模型未被调用的情况下，调用至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据。

可选的，上述方法还可以包括：

在至少一个智能检测模型已被调用的情况下，等待至少一个智能检测模型调用结束后，调用至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据。

可选的，在智能检测模型调用结束后，还可以向智能检测管理模块发送针对该智能检测模型的关闭请求，以由智能检测模块停止提供该智能检测模型的调用接口。

通过设置输入管理模块，向输入管理模块发送针对至少一个输入模型的调用请求，由输入管理模块进行该至少一个输入模型是否被调用的判定，并在判定至少一个输入模型未被调用的情况下，调用至少一个输入模型，以获得输入数据，以及在判定至少一个输入模型已被调用的情况下，等待至少一个输入模型调用结束后，调用至少一个输入模型，以获得输入数据，实现了对多个输入模型的统一调用管理，可以解决传统方案中不同功能独立调用同一输入模型时有限资源不允许的问题，进一步提高了开发效率。

实际应用中，为了提高检测效率，同一智能检测模型提供的检测数据可以提供给多个检测功能进行使用。因此，在一些实施例中，调用请求中可以包括针对至少一个智能检测模型各自对应的检测数据的存储方式，用以指示智能检测管理模块按照对应的存储方式对至少一个智能检测模型各自对应的检测数据进行存储。

其中，存储方式可以包括单独存储及复用存储。单独存储可以用于指示智能检测管理模块单独存储该调用请求所请求的智能检测模型获得的检测数据，无法提供给其它检测功能使用，复用存储可以用于指示智能检测管理模块复合存储该调用请求所请求的智能检测模型获得的检测数据，可以共享给其它检测功能使用。

通过设置不同的输入数据的存储方式，并由输入管理模块按照调用请求中指示的存储方式进行输入数据的存储，实现了对所管理的输入模型的输入数据的统一管理，进一步提高了开发效率。

为了便于理解，下面从智能检测管理模块的角度，对上述过程进行说明。如图3所示，为本申请实施例提供的一种调用请求方法一个实施例的流程图，该方法可以包括以下几个步骤。

S31：接收针对目标智能检测模型的至少一个调用请求。

本实施例中，目标智能检测模型可以是该智能检测管理模块所管理的多个智能检测模型中的任一个智能检测模型，如手部检测模型、人脸检测模型、身体检测模型中的任一个检测模型。至少一个调用请求可以是由不同检测功能发送的，如直播环境中的贴图功能、美颜功能等。

S32：判断目标智能检测模型是否开启。若判断结果为否，执行步骤S33的操作，若判断结果为是，执行步骤S34的操作。

其中，判断目标智能检测模型是否开启，可以是判断该目标智能检测模型实例是否已经被成功创建，若已被成功创建，可以判定该目标智能检测模型已开启，否则判定该目标智能检测模型未开启。

S33：开启目标智能检测模型的调用，并按照调用请求的数量设置该目标智能检测模型的调用数量。

其中，若判定目标智能检测模型未开启，则开启该目标智能检测模型，并设置该目标智能检测模型的调用数量。例如，当调用请求数量为1时，可以将该目标智能检测模型的调用数量设置为1。

S34：按照调用请求的数量对当前该目标智能检测模型的调用数量进行更新。

其中，若判定目标智能检测模型已被开启，可以对当前该目标智能检测模型的调用数量进行更新。例如，当调用新增请求数量为1时，可以将该目标智能检测模型的调用数量加1。

当某一特效渲染中止时，需向智能检测管理模块申请注销此前调用申请，智能检测管理模块会及时对调用次数进行更新。可选的，当该目标智能检测模型的调用数量为0时，可以关闭该目标智能检测模型。

本实施例中，通过设置智能检测管理模块，由智能检测管理模块接收针对目标智能检测模型的至少一个调用请求，并判断目标智能检测模型是否开启，在判定目标智能检测模型未开启时，开启目标智能检测模型的调用，并按照调用请求的数量设置该目标智能检测模型的调用数量，在判定目标智能检测模型已开启时，按照调用请求的数量对当前该目标智能检测模型的调用数量进行更新，实现了对多个智能检测模型的统一调用管理，可以解决传统方案中不同功能独立调用同一输入模型时有限资源不允许的问题，进一步提高了开发效率。

实际应用中，智能检测管理模块可以按照先后顺序接收至少一个调用请求，为了提高智能检测模型的调用合理性，在一些实施例中，开启目标智能检测模型的调用的方法可以包括：

按照至少一个调用请求的先后接收顺序，依次将目标智能检测模型提供给至少一个调用请求进行调用。

其中，可以将目标智能检测模型优先提供给最先接收的调用请求进行调用，并将该调用接口上锁，待当前至少一个调用请求调用结束后，将目标智能检测模型提供给次先接收的调用请求，以此类推。

实际应用中，智能检测模块还可以对智能检测模型的检测数据进行存储。在一些实施例中，调用请求中可以包括针对目标智能检测模型的检测数据的存储方式，智能检测管理模块可以按照该存储方式对目标智能检测模型的检测数据进行存储。

其中，存储方式可以包括单独存储及复用存储。单独存储可以用于指示智能检测管理模块单独存储该调用请求所请求的智能检测模型获得的检测数据，无法提供给其它检测功能使用，复用存储可以用于指示智能检测管理模块复合存储该调用请求所请求的智能检测模型获得的检测数据，可以共享给其它检测功能使用。

通过设置不同的检测数据的存储方式，智能检测管理模块可以按照调用请求中指示的存储方式进行检测数据的存储，实现了对所管理的智能检测模型的检测数据的统一管理，进一步提高了开发效率。

下面以输入模型是智能检测模型为例，对调用输入模型，获得输入数据的过程进行说明。

在一些实施例中，调用至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据的方法可以包括：

对于任一个智能检测模型，获取对应的检测数据包；

对检测数据包进行解析，获得检测逻辑；

按照检测逻辑进行检测，获得对应的检测数据。

其中，检测数据包中可以包括该智能检测模型的标识信息以及检测逻辑。检测逻辑可以表征检测流程，例如手部检测模型的检测逻辑可以是先进行手掌轮廓检测，再进行关键点检测。

除此之外，检测数据包中还可以包括检测子模块、检测算子、输入及输出参数、以及其它信息。对于检测流程中的多个检测步骤，每个检测步骤可以利用对应的检测子模块，按照对应的检测算子进行检测，例如手部检测模型可以包括手掌检测子模块以及关键点检测子模块，可以利用手掌检测子模块，按照对应的数据范围检测算子进行检测，获得手掌轮廓，再利用关键点检测子模块，按照对应的数据点检测算子进行检测，获得关键点数据。输入参数可以用于描述输入数据，即待检测对象的类型、数量等，如手部检测模型的输入参数可以是包含手部的图像，人脸检测模型的输入参数可以是包含人脸的图像等。输出参数可以用于描述输出数据，即检测数据的类型、数量等，如手部检测模型的输出参数可以是手部关键点数据，身体检测模型的输出参数可以是身体轮廓数据等。其它信息例如可以包括标准模型，如标准人脸检测模型等辅助信息，可以根据实际需求进行设置，本申请对此不进行限制。

为了提高开发效率，上述不同的检测逻辑、检测子模块、检测算子以及输入和输出参数等可以采用统一开发语言进行定义。因此，在一些实施例中，检测数据包可以包括采用统一开发语言定义的检测逻辑、检测子模块、检测算子、输入及输出参数。

可选的，在进行检测之前，该方法还可以包括：

预先采用统一开发语言对检测逻辑、检测子模块、检测算子、输入及输出参数进行定义。

为了进一步提高开发效率，上述检测子模块可以供不同智能检测模型使用，例如，手部检测模型和人脸检测模型中，都可以包括同一关键点检测子模块，来检测获得最终的关键点数据，以减少重复开发。

进一步地，由于检测数据包中的检测逻辑等是采用统一开发语言定义的，因此，可以采用与之对应的统一的解析代码对其进行解析，来获得检测逻辑，并按照检测逻辑进行检测，获得对应的检测数据。具体的，可以按照检测逻辑，利用一个或多个检测子模块，按照一个或多个检测子模块各自对应的检测算子，对待检测对象进行检测，获得检测数据，其中，输入参数用于描述待检测对象的类型，以及输出参数用于描述检测数据的类型。

通过从任一个智能检测模型对应的检测数据包中，解析获得该智能检测模型的检测逻辑等数据，按照检测逻辑进行检测，获得对应的检测数据，实现了对不同智能检测模型进行检测任务的统一管理，对于不同的智能检测模型，无需为每个智能检测模型都开发对应的执行代码，只需利用统一的执行代码对其检测数据包进行解析，即可实现检测，简化了智能检测的开发过程，提高了智能检测的开发效率。

如图4所示，为本申请实施例提供的一种数据渲染装置一个实施例的结构示意图，该装置可以包括以下几个模块。

获取模块401，用于响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包；

解析模块402，用于从渲染资源包中解析获得输入请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型；

调用模块403，用于对于任一个输入类别，向对应的管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。

本实施例提供的数据渲染装置，可以实现图1所示实施例的数据渲染方法，可以响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包，从该渲染资源包中解析获得该输入获取请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型，对于任一个输入类别，向对应的管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。通过从目标特效渲染对应的渲染资源包中，解析获得该目标特效渲染输入时所需的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型，实现了对特效渲染所需的输入类别及输入模型的统一管理，简化了特效的开发过程，减少了特效的开发代价。

在一些实施例中，所述输入类别包括智能检测输入，所述智能检测输入对应的至少一个输入模型包括至少一个智能检测模型，所述智能检测输入对应的输入管理模块包括智能检测管理模块；

所述调用模块403，可以具体用于向所述智能检测管理模块发送针对所述至少一个智能检测模型的调用请求；在所述至少一个智能检测模型未被调用的情况下，调用所述至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据，所述至少一个智能检测模型是否被调用由所述智能检测管理模块判定。

在一些实施例中，所述调用模块403，还可以用于在所请求的所述至少一个智能检测模型已被调用的情况下，等待所述至少一个智能检测模型调用结束后，调用所述至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据，所述至少一个智能检测模型是否被调用由所述智能检测管理模块判定。

在一些实施例中，所述调用模块403，还可以用于对于任一个智能检测模型，获取对应的检测数据包；对所述检测数据包进行解析，获得检测逻辑；按照所述检测逻辑进行检测，获得对应的检测数据。

在一些实施例中，所述调用模块403，还可以用于按照所述检测逻辑，利用所述至少一个检测子模块，按照所述至少一个检测子模块各自对应的检测算子，对待检测对象进行检测，获得检测数据；所述输入参数用于描述所述待检测对象的类型，以及所述输出参数用于描述所述检测数据的类型。

如图5所示，为本申请实施例提供的一种电子设备一个实施例的结构示意图，可以包括存储组件501及处理组件502。

其中，存储组件501可以存储一条或多条计算机指令，该计算机指令可以供处理组件502调用执行。

处理组件502执行上述一条或多条计算机指令以实现如图1所示实施例的数据渲染方法。

其中，处理组件502可以包括一个或多个处理器来执行计算机指令，以完成上述的方法中的全部或部分步骤。当然处理组件也可以为一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

存储组件501被配置为存储各种类型的数据以支持在终端的操作。存储组件可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

当然，该电子设备必然还可以包括其他部件，例如输入/输出接口、通信组件等。

输入/输出接口为处理组件和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是输出设备、输入设备等。

通信组件被配置为便于电子设备和其他设备之间有线或无线方式的通信等。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被计算机执行时可以实现上述图1所示实施例的数据渲染方法，以及图3所示实施例的调用请求方法。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可以实现上述图1所示实施例的数据渲染方法，以及图3所示实施例的调用请求方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (14)

1.一种数据渲染方法，其特征在于，包括：

响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包；

从所述渲染资源包中解析获得所述输入获取请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型；

对于任一个输入类别，向对应的输入管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述渲染资源包中包括采用统一开发语言定义的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入类别包括智能检测输入，所述智能检测输入对应的至少一个输入模型包括至少一个智能检测模型，所述智能检测输入对应的输入管理模块包括智能检测管理模块；

所述向对应的输入管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据包括：

向所述智能检测管理模块发送针对所述至少一个智能检测模型的调用请求；

在所述至少一个智能检测模型未被调用的情况下，调用所述至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据，所述至少一个智能检测模型是否被调用由所述智能检测管理模块判定。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所请求的所述至少一个智能检测模型已被调用的情况下，等待所述至少一个智能检测模型调用结束后，调用所述至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据，所述至少一个智能检测模型是否被调用由所述智能检测管理模块判定。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调用请求中包括针对所述至少一个智能检测模型各自对应的检测数据的存储方式，用以指示所述智能检测管理模块按照对应的存储方式对所述至少一个智能检测模型各自对应的检测数据进行存储。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调用所述至少一个智能检测模型进行检测，获得对应的检测数据包括：

对于任一个智能检测模型，获取对应的检测数据包；

对所述检测数据包进行解析，获得检测逻辑；

按照所述检测逻辑进行检测，获得对应的检测数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述检测数据包包括采用统一开发语言定义的检测逻辑、至少一个检测子模块、所述至少一个检测子模块各自对应的检测算子、输入及输出参数。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述按照所述检测逻辑进行检测，获得对应的检测数据包括：

按照所述检测逻辑，利用所述至少一个检测子模块，按照所述至少一个检测子模块各自对应的检测算子，对待检测对象进行检测，获得检测数据；所述输入参数用于描述所述待检测对象的类型，以及所述输出参数用于描述所述检测数据的类型。

9.一种调用请求方法，其特征在于，应用于智能检测管理模块，包括：

接收针对目标智能检测模型的至少一个调用请求；

判断所述目标智能检测模型是否开启；

若否，开启所述目标智能检测模型的调用，并按照所述调用请求的数量设置所述目标智能检测模型的调用数量；

若是，按照所述调用请求的数量对所述目标智能检测模型的调用数量进行更新。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述开启所述目标智能检测模型的调用包括：

按照至少一个调用请求的先后接收顺序，依次将所述目标智能检测模型提供给所述至少一个调用请求进行调用。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述调用请求中包括所述检测数据的存储方式，所述方法还包括：

按照所述存储方式对所述目标智能检测模型的检测数据进行存储。

12.一种数据渲染装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于响应于针对目标特效渲染的输入获取请求，获取渲染资源包；

解析模块，用于从所述渲染资源包中解析获得所述输入请求所请求的至少一个输入类别，以及与每一个输入类别对应的至少一个输入模型；

调用模块，用于对于任一个输入类别，向对应的管理模块请求对应的至少一个输入模型的调用，获得输入数据。

13.一种电子设备，其特征在于，包括存储组件及处理组件；所述存储组件存储一条或多条计算机指令，所述计算机指令供所述处理组件调用执行，所述处理组件执行所述一条或多条计算机指令以实现如权利要求1～8任一项所述的数据渲染方法。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时实现如权利要求1～8任一项所述的数据渲染方法。