终端设备开机视频的下载优化方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种终端设备开机视频的下载优化方法及装置，其中，方法包括：接收步骤，接收服务器发送的终端设备开机视频的推送消息；评估步骤，依据终端设备的状态信息对终端设备的状况进行智能评估，得到智能评估结果；判断步骤，根据所述智能评估结果判断是否符合触发场景，若是，则根据触发场景执行终端设备开机视频的下载任务；否则，启动定时任务；在所述定时任务完成后，重新执行评估步骤和判断步骤，直至执行终端设备开机视频的下载任务结束。通过上述方法，减少了任务下载时对用户使用终端设备的影响，降低了终端设备运行不流畅、网速缓慢、耗电量过大以至关机的情况。
【专利说明】
终端设备开机视频的下载优化方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及终端设备软件开发领域，具体涉及一种终端设备开机视频的下载优化 方法及装置。
【背景技术】
[0002] 智能手机拥有独立的操作系统，独立的运行空间，可以由用户自行安装软件、游 戏、导航等第三方服务商提供的程序，并可以通过移动通讯网络来实现无线网络接入，因其 强大的功能，逐渐被越来越多人使用。智能手机在开机时由于需要加载操作系统，进行初始 化，往往需要较长的开机时间。尤其是当手机内安装的应用程序越来越多时，初始化往往非 常耗时。因此智能手机通常会在开机时通过播放开机视频，显示手机品牌logo和标语等画 面，以减少用户黑屏等待的焦虑感。在手机追求个性化的时代，越来越多的用户希望开机视 频也能够更加新颖多变。目前一些智能手机已经开始实现从服务端获取视频，实现开机视 频内容的多种多样。
[0003] 在现有的获取自定义开机视频方法中，智能手机从服务端获取到视频推送之后， 便在智能手机连接WiFi的情况下开始自动后台下载。该方法没有考虑手机当前的CPU占用 率、当前电量、充电状况、网络环境等情况，如果用户当前正在玩游戏、看视频，可能会影响 网速并造成手机运行不流畅，同时由于后台下载耗电量大，如果智能手机现有的电量不足， 很容易导致手机电量过低而关机。
【发明内容】
[0004] 本发明的发明目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种终端设备开机视频的下载 优化方法及装置，用于解决终端设备开机视频下载所引发的影响终端设备性能的问题。
[0005] 根据本发明的一个方面，提供了一种终端设备开机视频的下载优化方法，包括：接 收步骤，接收服务器发送的终端设备开机视频的推送消息；评估步骤，依据终端设备的状态 信息对终端设备的状况进行智能评估，得到智能评估结果；判断步骤，根据所述智能评估结 果判断是否符合触发场景，若是，则根据触发场景执行终端设备开机视频的下载任务；否 贝1J，启动定时任务；在所述定时任务完成后，重新执行评估步骤和判断步骤，直至执行终端 设备开机视频的下载任务结束。
[0006] 进一步，评估步骤依据终端设备的CPU占用率、剩余电量、充电状况、和/或网络环 境对终端设备的状况进行智能评估，得到智能评估结果。
[0007] 进一步，评估步骤包括：将终端设备的CPU占用率与CPU占用率设定阈值进行比 较，得到CPU占用率的状态评分；将终端设备的剩余电量与电量设定阈值进行比较，得到剩 余电量的状态评分；按照终端设备的充电状况，得到充电状况的状态评分；按照终端设备 的网络环境，得到网络环境的状态评分；计算CPU占用率的状态评分、剩余电量的状态评 分、充电状况的状态评分以及网络环境的状态评分的总和，得到智能评估结果。
[0008] 进一步，所述CPU占用率设定阈值包括5%，10%和20% ;所述电量设定阈值包 括90%，50%和30% ;所述充电状况为电源充电、电脑充电或无充电状态；所述网络环境为 WiFi网络环境、移动网络环境或无网络环境。
[0009] 进一步，所述触发场景包括第一触发场景和第二触发场景；所述判断步骤进一步 包括：根据所述智能评估结果判断是否符合第一触发场景或第二触发场景；若符合第一触 发场景，则执行下载任务量大于设定任务量阈值的下载任务；若符合第二触发场景，则执行 下载任务量小于或等于设定任务量阈值的下载任务；若第一触发场景和第二触发场景都不 符合，则启动定时任务。
[0010] 根据本发明的另一个方面，提供了一种终端设备开机视频的下载优化装置，包括： 接收模块，用于接收服务器发送的终端设备开机视频的推送消息；评估模块，用于依据终端 设备的状态信息对终端设备的状况进行智能评估，得到智能评估结果；判断模块，用于根据 所述智能评估结果判断是否符合触发场景；下载模块，用于若判断模块判断出所述智能评 估结果符合触发场景，根据触发场景执行终端设备开机视频的下载任务；定时模块，用于若 判断模块判断出所述智能评估结果不符合触发场景，启动定时任务；在所述定时任务完成 后，触发评估模块和判断模块动作。
[0011] 进一步，评估模块用于：依据终端设备的CPU占用率、剩余电量、充电状况、和/或 网络环境对终端设备的状况进行智能评估，得到智能评估结果。
[0012] 进一步，评估模块包括：CPU占用率评估单元，用于将终端设备的CPU占用率与CPU 占用率设定阈值进行比较，得到CPU占用率的状态评分；剩余电量评估单元，用于将终端设 备的剩余电量与电量设定阈值进行比较，得到剩余电量的状态评分；充电状况评估单元，用 于按照终端设备的充电状况，得到充电状况的状态评分；网络环境评估单元，用于按照终端 设备的网络环境，得到网络环境的状态评分；计算单元，用于计算CPU占用率的状态评分、 剩余电量的状态评分、充电状况的状态评分以及网络环境的状态评分的总和，得到智能评 估结果。
[0013] 进一步，所述CPU占用率设定阈值包括5%，10%和20% ;所述电量设定阈值包 括90%，50%和30% ;所述充电状况为电源充电、电脑充电或无充电状态；所述网络环境为 WiFi网络环境、移动网络环境或无网络环境。
[0014] 进一步，触发场景包括第一触发场景和第二触发场景；所述判断模块进一步用于： 根据所述智能评估结果判断是否符合第一触发场景或第二触发场景；所述下载模块进一步 用于：若所述判断模块判断出符合第一触发场景，则执行下载任务量大于设定任务量阈值 的下载任务；若所述判断模块判断出符合第二触发场景，则执行下载任务量小于或等于设 定任务量阈值的下载任务；所述定时模块进一步用于：若所述判断模块判断出第一触发场 景和第二触发场景都不符合，则启动定时任务；在所述定时任务到达后，触发评估模块和判 断模块动作。
[0015] 根据本发明的终端设备开机视频的下载优化方法和装置，在确定开机视频推送信 息任务下载量后，智能评估当前终端设备的状态信息，根据智能评估结果和开机视频下载 的任务量综合考量，以最佳的方式实现开机视频的下载。根据该方法，降低了在下载开机视 频时对终端设备性能的影响，降低了 CPU占用率，减少了电池耗电量，提高了下载的效率。
[0016] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段， 而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够 更明显易懂，以下特举本发明的【具体实施方式】。
【附图说明】
[0017] 通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通 技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明 的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0018] 图1为本发明提供的终端设备开机视频的下载优化方法实施例的流程图；
[0019] 图2为本发明提供的终端设备开机视频的下载优化装置实施例的功能框图。
【具体实施方式】
[0020] 下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开 的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例 所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围 完整的传达给本领域的技术人员。
[0021] 图1示出了本发明提供的终端设备开机视频的下载优化方法实施例的流程图。如 图1所示，本实施例的方法具体包括如下步骤：
[0022] 步骤S101，接收步骤，接收服务器发送的终端设备开机视频的推送消息。
[0023] 所谓推送信息，就是"web广播〃，通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过定 期传送用户需要的信息来减少信息过载的一项技术。推送技术通过自动传送信息给用户， 来减少用于网络上搜索的时间。它根据用户的兴趣来搜索、过滤信息，并将其定期推给用 户，帮助用户高效率地发掘有价值的信息。终端设备在连接网络后，会定期接收到由服务器 发送的推送消息。推送消息包括有大文件下载也包括一般的网络更新等。所推送的开机视 频根据其下载内容的大小消耗的网络流量和时长各不相同。
[0024] 步骤S102,评估步骤，依据终端设备的状态信息对终端设备的状况进行智能评估， 得到智能评估结果。
[0025] 评估步骤依据的终端设备状态信息包括但不仅限于CPU占用率、剩余电量、充电 状况、和/或网络环境四个方面。CPU占用率指运行的程序占用的CPU资源，CPU占用率越 高，终端设备的运行速度越慢。剩余电量指电池内的可用电量占电池总容量的比例，剩余电 量越低，终端设备可使用的时间越短。充电状况指终端设备所选用的充电方式，充电方式不 同，充电需要的时间也不同。使用电源充电时终端设备充电时间最短。网络环境指终端设 备连入的网络方式，WiFi网络信号源连续，网速快，移动网络环境网速相对较慢。
[0026] 评估步骤包括：将终端设备的CPU占用率与CPU占用率设定阈值进行比较，得到 CPU占用率的状态评分；将终端设备的剩余电量与电量设定阈值进行比较，得到剩余电量 的状态评分；按照终端设备的充电状况，得到充电状况的状态评分；按照终端设备的网络 环境，得到网络环境的状态评分；计算CPU占用率的状态评分、剩余电量的状态评分、充电 状况的状态评分以及网络环境的状态评分的总和，得到智能评估结果。
[0027] 本实施例设定CPU占用率设定阈值包括5%，10 %和20 % ;电量设定阈值包括 90%，50%和30%;充电状况分为电源充电、电脑充电或无充电状态；网络环境分为WiFi网 络环境、移动网络环境或无网络环境。
[0028] 如表一所示，根据设定阈值，对终端设备的CPU占用率、当前电量、充电状况、网络 环境四个方面进行评估，按照评估结果分为三个等级。CPU占用率对应的第一等级标准为低 于5% ;第二等级标准为低于10% ;第三等级标准为低于20%。剩余电量对应的第一等级 标准为大于90% ;第二等级标准为大于50% ;第三等级标准为大于30%。充电状况对应的 第一等级标准为电源充电；第二等级标准为电脑充电；第三等级标准为无充电状况。网络 环境对应的第一等级标准为WiFi环境；第二等级标准为移动网络环境；第三等级标准为无 网络环境。
[0029] 表一
[0030]
[0031] 根据等级不同，可以相应设置不同的分值，如表二所示，可将第一等级分值设为3 分，第二等级分值设为2分，第三等级分值设为1分。此分值仅是举例说明，具体实施时可根 据情况不同为每个等级设置不同的分值，也可以根据某方面的重要性，如网络环境对开机 视频的下载更加重要，可以将网络环境的等级分值设置与其他三个方面的等级分值不同。
[0032] 表二
[0033]
[0034] 智能评估结果为CPU占用率、当前电量、充电状况、网络环境四个方面分值的总 和。如当前终端设备的CPU占有率为8%，当前电量为92%，没有充电，已连接WiFi。按照 表一所示，终端设备的CPU占有率低于10 %，为第二等级；当前电量大于90 %，为第一等级； 充电状况是无充电状况，为第三等级；网络环境是WiFi环境，为第一等级。按照表二所示， CPU占有率是第二等级，分值为2 ;当前电量是第一等级，分值为3 ;充电状况是第三等级，分 值为1 ;网络环境是第一等级，分值为3。智能评估结果为以上四项的分值总和，2+3+1+3 = 9〇
[0035] 步骤S103,判断步骤，根据智能评估结果判断是否符合触发场景。
[0036] 触发场景可以分为多种场景，本实施例分为第一触发场景和第二触发场景，第一 触发场景执行下载任务量大于设定任务量阈值的下载任务，第二触发场景执行下载任务量 小于或等于设定任务量阈值的下载任务。
[0037] 如设定任务量阈值为10M。如表三所示，第一触发场景设定的下载任务量大于 10M，第二触发场景设定的下载任务量小于或等于10M。根据智能评估结果分值不同，结合下 载任务量的大小，触发不同的触发场景。如表四所示，当智能评估结果分值小于或等于6分 时均不符合第一触发场景和第二触发场景的智能评估结果分值要求，无法执行下载任务。 当下载任务量大于10M且智能评估结果分值大于10分符合第一触发场景要求，可以触发第 一触发场景，执行下载任务；当下载任务量大于10M但智能评估结果分值小于10分则不符 合第一触发场景，无法执行下载任务。当下载任务量小于或等于10M且智能评估结果分值 大于6分符合第二触发场景要求，可以触发第二触发场景，执行下载任务；当下载任务量小 于或等于10M但智能评估结果分值小于6分则不符合第二触发场景，无法执行下载任务。
[0038] 步骤S101中接收的开机视频推送消息，若其下载量为12M，按照设定任务量阈值， 该下载任务量属于第一触发场景。如步骤S102智能评估结果分值9分，不符合第一触发场 景要求的智能评估结果分值，则执行步骤S105。若步骤S101中接收的开机视频推送消息， 其下载量为9M，按照设定任务量阈值，该下载任务量属于第二触发场景。如步骤S102智能 评估结果分值9分，符合第二触发场景要求的智能评估结果分值，执行步骤S104。
[0043] 步骤S104,智能评估结果符合触发场景，根据触发场景执行终端设备开机视频的 下载任务。
[0044] 智能评估结果符合步骤S103提及的触发场景，终端设备开始执行下载任务。
[0045] 步骤S105,智能评估结果不符合触发场景，启动定时任务；定时任务完成后，重新 执行评估步骤和判断步骤，直至执行终端设备开机视频的下载任务结束。
[0046] 定时任务会创建一个固定时间的延期提醒，比如创建1小时延期。在1小时后，定 时任务完成，本实施例会再次重新执行步骤S102评估步骤，依据终端设备的状态信息对终 端设备的状况进行智能评估，得到智能评估结果；接着执行步骤S103判断步骤，根据智能 评估结果判断是否符合触发场景。若智能评估结果符合触发场景，执行步骤S104根据触发 场景执行终端设备开机视频的下载任务。若智能评估结果不符合触发场景，执行步骤S105 启动定时任务。
[0047] 若智能评估结果不符合触发场景，且定时任务完成后，重新执行评估步骤和判断 步骤，智能评估结果仍不符合触发场景，则步骤S102、步骤S103会在步骤S105定时任务完 成后，重新再次执行，直至执行终端设备开机视频的下载任务结束为止。
[0048] 根据本发明上述实施例提供的方法，接收服务器推送的开机视频消息后，依据当 前终端设备的状态信息，本实施例从CPU占用率、剩余电量、充电状况、网络环境四个方面 进行智能评估，设置了三个评估等级，并对不同等级设置了相应的分值。在具体实施时，可 根据不同情况设置不同的评估等级，针对不同类型的终端设备，可选择针对下载需要涉及 的方面进行评估，同理分值的设置不仅限于本实施例的设置方式，可依据具体实施设置不 同的分值。根据智能评估结果结合任务下载量的大小，选择最佳的时机下载，降低了在下载 开机视频时对终端设备性能的影响，降低了 CPU占用率，减少了电池耗电量，提高了下载的 效率。
[0049] 图2示出了本发明提供的终端设备开机视频的下载优化装置实施例的功能框图。 如图2所示，终端设备开机视频的下载优化装置200包括接收模块201、评估模块202、判断 模块203、下载模块204、定时模块205。
[0050] 接收模块201，用于接收服务器发送的终端设备开机视频的推送消息；
[0051] 所谓推送信息，就是"web广播〃，通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过定 期传送用户需要的信息来减少信息过载的一项技术。推送技术通过自动传送信息给用户， 来减少用于网络上搜索的时间。它根据用户的兴趣来搜索、过滤信息，并将其定期推给用 户，帮助用户高效率地发掘有价值的信息。终端设备在连接网络后，会定期接收到由服务器 发送的推送消息。推送消息包括有大文件下载也包括一般的网络更新等。所推送的开机视 频根据其下载内容的大小消耗的网络流量和时长各不相同。
[0052] 评估模块202,用于依据终端设备的状态信息对终端设备的状况进行智能评估，得 到智能评估结果；
[0053] 评估模块202依据的终端设备状态信息包括但不仅限于CPU占用率、剩余电量、充 电状况、和/或网络环境四个方面。CPU占用率指运行的程序占用的CPU资源，CPU占用率 越高，终端设备的运行速度越慢。剩余电量指电池内的可用电量占电池总容量的比例，剩余 电量越低，终端设备可使用的时间越短。充电状况指终端设备所选用的充电方式，充电方式 不同，充电需要的时间也不同。使用电源充电时终端设备充电时间最短。网络环境指终端 设备连入的网络方式，WiFi网络信号源连续，网速快，移动网络环境网速相对较慢。
[0054] 智能评估包括：CPU占用率评估单元，用于将终端设备的CPU占用率与CPU占用率 设定阈值进行比较，得到CPU占用率的状态评分；剩余电量评估单元，用于将终端设备的剩 余电量与电量设定阈值进行比较，得到剩余电量的状态评分；充电状况评估单元，用于按照 终端设备的充电状况，得到充电状况的状态评分；网络环境评估单元，用于计算单元，用于 按照终端设备的网络环境，得到网络环境的状态评分；计算CPU占用率的状态评分、剩余电 量的状态评分、充电状况的状态评分以及网络环境的状态评分的总和，得到智能评估结果。
[0055] 本实施例设定CPU占用率设定阈值包括5%，10 %和20 % ;电量设定阈值包括 90%，50%和30%;充电状况分为电源充电、电脑充电或无充电状态；网络环境分为WiFi网 络环境、移动网络环境或无网络环境。
[0056] 如表一所示，根据设定阈值，对终端设备的CPU占用率、当前电量、充电状况、网络 环境四个方面进行评估，按照评估结果分为三个等级。CPU占用率对应的第一等级标准为低 于5% ;第二等级标准为低于10% ;第三等级标准为低于20%。剩余电量对应的第一等级 标准为大于90% ;第二等级标准为大于50% ;第三等级标准为大于30%。充电状况对应的 第一等级标准为电源充电；第二等级标准为电脑充电；第三等级标准为无充电状况。网络 环境对应的第一等级标准为WiFi环境；第二等级标准为移动网络环境；第三等级标准为无 网络环境。
[0057] 根据等级不同，可以相应设置不同的分值，如表二所示，可将第一等级分值设为3 分，第二等级分值设为2分，第三等级分值设为1分。此分值仅是举例说明，具体实施时可根 据情况不同为每个等级设置不同的分值，也可以根据某方面的重要性，如网络环境对开机 视频的下载更加重要，可以将网络环境的等级分值设置与其他三个方面的等级分值不同。
[0058] 智能评估结果为CPU占用率、当前电量、充电状况、网络环境四个方面分值的总 和。如实施例一中举例说明的智能评估结果为以上四项的分值总和，2+3+1+3 = 9。
[0059] 判断模块203,用于根据智能评估结果判断是否符合触发场景；
[0060] 触发场景可以分为多种场景，本实施例分为第一触发场景和第二触发场景，第一 触发场景执行下载任务量大于设定任务量阈值的下载任务，第二触发场景执行下载任务量 小于或等于设定任务量阈值的下载任务。
[0061] 如设定任务量阈值为10M。如表三所示，第一触发场景设定的下载任务量大于 10M，第二触发场景设定的下载任务量小于或等于10M。根据智能评估结果分值不同，结合下 载任务量的大小，触发不同的触发场景。如表四所示，当智能评估结果分值小于或等于6分 时均不符合第一触发场景和第二触发场景的智能评估结果分值要求，无法执行下载任务。 当下载任务量大于10M且智能评估结果分值大于10分符合第一触发场景要求，可以触发第 一触发场景，执行下载任务；当下载任务量大于10M但智能评估结果分值小于10分则不符 合第一触发场景，无法执行下载任务。当下载任务量小于或等于10M且智能评估结果分值 大于6分符合第二触发场景要求，可以触发第二触发场景，执行下载任务；当下载任务量小 于或等于10M但智能评估结果分值小于6分则不符合第二触发场景，无法执行下载任务。
[0062] 接收模块201中接收的开机视频推送消息，若其下载量为12M，按照设定任务量阈 值，该下载任务量属于第一触发场景。如评估模块202智能评估结果分值9分，不符合第一 触发场景要求的智能评估结果分值，无法执行下载任务。若接收模块201中接收的开机视 频推送消息，其下载量为9M，按照设定任务量阈值，该下载任务量属于第二触发场景。如评 估模块202智能评估结果分值9分，符合第二触发场景要求的智能评估结果分值，可以交由 下载模块204执行下载任务。
[0063] 下载模块204,用于若判断模块判断出智能评估结果符合触发场景，根据触发场景 执行终端设备开机视频的下载任务；
[0064] 智能评估结果符合判断模块203提及的触发场景，终端设备开始执行下载任务。
[0065] 定时模块205,用于若判断模块判断出智能评估结果不符合触发场景，启动定时任 务；在定时任务完成后，触发评估模块202和判断模块203动作。
[0066] 定时任务会创建一个固定时间的延期提醒，比如创建1小时延期。在1小时后，定 时任务完成，本实施例会再次重新执行至评估模块202,依据终端设备的状态信息对终端设 备的状况进行智能评估，得到智能评估结果；接着执行判断模块203,根据智能评估结果判 断是否符合触发场景。若智能评估结果符合触发场景，执行下载模块204根据触发场景执 行终端设备开机视频的下载任务。若智能评估结果不符合触发场景，执行定时模块205启 动定时任务。
[0067] 若智能评估结果不符合触发场景，且定时任务完成后，重新执行评估模块202和 判断模块203,智能评估结果仍不符合触发场景，则评估模块202、判断模块203会在定时模 块205定时任务完成后，重新再次执行，直至执行终端设备开机视频的下载任务结束为止。
[0068] 根据本发明上述实施例提供的装置，接收服务器推送的开机视频消息后，依据当 前终端设备的状态信息，本实施例从CPU占用率、剩余电量、充电状况、网络环境四个方面 进行智能评估，设置了三个评估等级，并对不同等级设置了相应的分值。在具体实施时，可 根据不同情况设置不同的评估等级，针对不同类型的终端设备，可选择针对下载需要涉及 的方面进行评估，同理分值的设置不仅限于本实施例的设置方式，可依据具体实施设置不 同的分值。根据智能评估结果结合任务下载量的大小，选择最佳的时机下载，降低了在下载 开机视频时对终端设备性能的影响，降低了 CPU占用率，减少了电池耗电量，提高了下载的 效率。
[0069] 上述说明示出并描述了本申请的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本申请 并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、 修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识 进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本申请的精神和范围，则都应在本申 请所附权利要求的保护范围内。
【主权项】
1. 一种终端设备开机视频的下载优化方法，其特征在于，包括： 接收步骤，接收服务器发送的终端设备开机视频的推送消息； 评估步骤，依据终端设备的状态信息对终端设备的状况进行智能评估，得到智能评估 结果； 判断步骤，根据所述智能评估结果判断是否符合触发场景，若是，则根据触发场景执行 终端设备开机视频的下载任务；否则，启动定时任务； 在所述定时任务完成后，重新执行评估步骤和判断步骤，直至执行终端设备开机视频 的下载任务结束。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评估步骤进一步为：依据终端设备的 CPU占用率、剩余电量、充电状况、和/或网络环境对终端设备的状况进行智能评估，得到智 能评估结果。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述评估步骤进一步包括： 将终端设备的CPU占用率与CPU占用率设定阈值进行比较，得到CPU占用率的状态评 分； 将终端设备的剩余电量与电量设定阈值进行比较，得到剩余电量的状态评分； 按照终端设备的充电状况，得到充电状况的状态评分； 按照终端设备的网络环境，得到网络环境的状态评分； 计算CPU占用率的状态评分、剩余电量的状态评分、充电状况的状态评分以及网络环 境的状态评分的总和，得到智能评估结果。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述CPU占用率设定阈值包括5%，10% 和 20% ; 所述电量设定阈值包括90%，50%和30% ; 所述充电状况为电源充电、电脑充电或无充电状态； 所述网络环境为WiFi网络环境、移动网络环境或无网络环境。5. 根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述触发场景包括第一触发场 景和第二触发场景；所述判断步骤进一步包括： 根据所述智能评估结果判断是否符合第一触发场景或第二触发场景； 若符合第一触发场景，则执行下载任务量大于设定任务量阈值的下载任务； 若符合第二触发场景，则执行下载任务量小于或等于设定任务量阈值的下载任务； 若第一触发场景和第二触发场景都不符合，则启动定时任务。6. -种终端设备开机视频的下载优化装置，其特征在于，包括： 接收模块，用于接收服务器发送的终端设备开机视频的推送消息； 评估模块，用于依据终端设备的状态信息对终端设备的状况进行智能评估，得到智能 评估结果； 判断模块，用于根据所述智能评估结果判断是否符合触发场景； 下载模块，用于若判断模块判断出所述智能评估结果符合触发场景，根据触发场景执 行终端设备开机视频的下载任务； 定时模块，用于若判断模块判断出所述智能评估结果不符合触发场景，启动定时任务； 在所述定时任务完成后，触发评估模块和判断模块动作。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述评估模块进一步用于：依据终端设备 的CPU占用率、剩余电量、充电状况、和/或网络环境对终端设备的状况进行智能评估，得到 智能评估结果。8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述评估模块进一步包括： CPU占用率评估单元，用于将终端设备的CPU占用率与CPU占用率设定阈值进行比较， 得到CPU占用率的状态评分； 剩余电量评估单元，用于将终端设备的剩余电量与电量设定阈值进行比较，得到剩余 电量的状态评分； 充电状况评估单元，用于按照终端设备的充电状况，得到充电状况的状态评分； 网络环境评估单元，用于按照终端设备的网络环境，得到网络环境的状态评分； 计算单元，用于计算CPU占用率的状态评分、剩余电量的状态评分、充电状况的状态评 分以及网络环境的状态评分的总和，得到智能评估结果。9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述CPU占用率设定阈值包括5%，10% 和 20% ; 所述电量设定阈值包括90%，50%和30% ; 所述充电状况为电源充电、电脑充电或无充电状态； 所述网络环境为WiFi网络环境、移动网络环境或无网络环境。10. 根据权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，所述触发场景包括第一触发场 景和第二触发场景； 所述判断模块进一步用于：根据所述智能评估结果判断是否符合第一触发场景或第二 触发场景； 所述下载模块进一步用于：若所述判断模块判断出符合第一触发场景，则执行下载任 务量大于设定任务量阈值的下载任务；若所述判断模块判断出符合第二触发场景，则执行 下载任务量小于或等于设定任务量阈值的下载任务； 所述定时模块进一步用于：若所述判断模块判断出第一触发场景和第二触发场景都不 符合，则启动定时任务；在所述定时任务到达后，触发评估模块和判断模块动作。
【文档编号】H04L29/08GK105868068SQ201510882651
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2015年12月3日
【发明人】卢文汐, 都彭韬
【申请人】乐视移动智能信息技术（北京）有限公司