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对比文件列表
2004-08-12_发明申请_US20040155175A1 Random access imaging sensor_+++C_F_I+++.docx
2026-02-23 17:34
2006-05-02_发明授权_US07038185B1 Camera for directly generating a gradient image_+++C_I_a_b_d_h+++.docx
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2006-12-19_发明授权_US07151844B2 Image sensor method and apparatus having hardware implemented edge detection processing_+++B_c_f_i+++.docx
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2008-06-05_发明专利_JP2008131407A Solid-state imaging element and imaging apparatus using same_+++C_I_f+++.docx
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2009-01-22_发明申请_US20090020612A1 IMAGING DUAL WINDOW SCANNER WITH PRESENTATION SCANNING_+++I+++.docx
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2009-06-25_发明专利_JP2009140149A Information terminal equipment_+++a_b_c_i+++.docx
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2011-04-07_发明专利_DE102008052930B4 Bildverarbeitender Sensor_+++c_f_i+++.docx
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2011-10-13_发明专利_JP2011205282A Imaging apparatus and image processing method_+++I+++.docx
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2011-12-08_发明申请_US20110298755A1 MATRIX SENSOR_+++C_I_a_b_f+++.docx
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2012-06-07_发明申请_US20120138774A1 FOCAL PLANE ARRAY PROCESSING METHOD AND APPARATUS_+++C_D_F_I_a_b_e+++.docx
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2012-07-12_发明申请_WO2012093381A1 CAMERA ASSEMBLY WITH AN INTEGRATED CONTENT ANALYZER_+++C_F_I_a_b+++.docx
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2012-09-12_发明公开_CN102663409A 一种基于HOG-LBP描述的行人跟踪方法_+++G_H_i+++.docx
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2013-01-07_发明专利_JP2013003787A Object detection device_+++c_f_i+++.docx
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2013-04-18_发明专利_JP2013068996A Image file transfer system_+++i+++.docx
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2013-08-21_发明公开_CN103259985A CMOS图像传感器、像素单元及其控制方法_+++C_I+++.docx
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2014-01-23_发明申请_WO2014015194A2 METHODS FOR DETECTING AND MEASURING AGGREGATION_+++G_I_c_f+++.docx
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2014-01-23_发明申请_WO2014015194A3 METHODS FOR DETECTING AND MEASURING AGGREGATION_+++a_c_e_f_i+++.docx
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2014-05-01_发明申请_US20140118592A1 CMOS IMAGE SENSORS WITH FEATURE EXTRACTION_+++C_F_I_b+++.docx
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2014-05-08_发明申请_US20140125799A1 VEHICLE VISION SYSTEM_+++c_f_i+++.docx
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2014-05-29_发明申请_US20140149754A1 GESTURE DETECTION MANAGEMENT FOR AN ELECTRONIC DEVICE_+++F_c_i+++.docx
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2014-06-19_发明申请_US20140169663A1 System and Method for Video Detection and Tracking_+++G_h_i+++.docx
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2014-08-20_发明公开_CN103999025A 基于视觉的交互式投影系统_+++B_F_a_i+++.docx
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2014-09-11_发明申请_US20140254864A1 SYSTEM AND METHOD FOR GESTURE DETECTION THROUGH LOCAL PRODUCT MAP_+++B_G_a_c_i+++.docx
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2014-10-30_发明申请_US20140319325A1 LAMP SIGNAL GENERATION CIRCUIT AND CMOS IMAGE SENSOR_+++C_I+++.docx
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2014-10-30_发明申请_US20140320666A1 OBJECT DETECTION_+++C_F_I_a_b_e+++.docx
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2014-12-02_发明授权_US08902971B2 Video compression repository and model reuse_+++i+++.docx
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2014-12-11_发明申请_US20140363049A1 METHOD OF ESTIMATING OPTICAL FLOW ON THE BASIS OF AN ASYNCHRONOUS LIGHT SENSOR_+++J_c_i+++.docx
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2014-12-18_发明申请_US20140368423A1 METHOD AND SYSTEM FOR LOW POWER GESTURE RECOGNITION FOR WAKING UP MOBILE DEVICES_+++f_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-12-18_发明申请_US20140368626A1 COMPUTER VISION APPLICATION PROCESSING_+++C_F_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-12-18_发明申请_US20140368712A1 IMAGE ADJUSTMENT APPARATUS AND IMAGE SENSOR FOR SYNCHRONOUS IMAGE AND ASYNCHRONOUS IMAGE_+++F_I_J_c+++.docx
2026-02-23 17:34
haoma_+++B_C_D_G_I_e_f+++.docx
2026-02-23 17:34
weixianzai_+++A_B_C_D_E_F_G_I_J+++.docx
2026-02-23 17:34
2011-10-13_发明专利_JP2011205282A Imaging apparatus and image processing method_+++I+++.docx

**对比文件名称**:2011-10-13_发明专利_JP2011205282A Imaging apparatus and image processing method

**目标专利名称**:基于事件的计算机视觉计算 CN106716441B

**本次调用模型名称**:DeepSeek-R1

## 特征比对表格

技术特征描述以及公开性判断结果对比文件原文引用公开性论述
**技术特征A**:比较使用计算机视觉CV特征计算硬件计算的与传感器元件阵列的主体传感器元件相关联的先前局部CV特征与使用所述CV特征计算硬件计算的与所述主体传感器元件相关联的当前局部CV特征<br>**判断结果**:未公开[0007] “前記特徴点抽出手段が前記各特徴点を抽出した前記画像データの前又は後に取得された前記画像データから前記各特徴点に対応する対応点を求めることにより、前記各特徴点の追跡を行う特徴点追跡手段”<br>[2] “特徴点追跡部58は…特徴点情報記憶メモリ59に記憶された特徴点情報が示す各特徴点62のそれぞれに対応した対応点64を…求めることにより、各特徴点62の移動軌跡を追跡する特徴点追跡処理を行う。”**未直接公开且未隐含公开**。对比文件公开了在连续图像帧之间追踪特征点(62)以找到对应点(64),这涉及比较不同时间的特征点信息。然而,这不等同于技术特征A。首先,对比文件的“特征点”是通过特征点提取部(57)从图像中提取的(例如角点),其本身并非目标专利所定义的“局部CV特征”(即通过特定算法如LBP、HSG计算出的、表示边缘、拐角等低级视觉属性的标记)。其次,对比文件的追踪操作由独立的特征点追踪部(58)执行,其目的是判断被摄体运动速度,而非目标专利中由“CV特征计算硬件”计算CV特征并基于其变化来触发“事件”。两者在技术手段、目的和作用上均不相同。本领域技术人员无法从对比文件中毫无疑义地得出或合理推断出技术特征A。
**技术特征B**:其中对于所述先前局部CV特征和所述当前局部CV特征,所述CV特征计算硬件使用来自所述主体传感器元件的各个读数和来自与所述主体传感器元件相邻的传感器元件的各个读数来计算所述各个CV特征,<br>**判断结果**:未公开[2] “特徴点62とは、フレーム画像60の被写体において他の点との区別がし易い点のことであり、例えば、輝度勾配を持ったコーナーなどである。”<br>[2] “特徴点情報は、例えば、特徴点62となる画素の位置や、当該画素及びその周辺の画素の画素値などから構成される。”**未直接公开且未隐含公开**。对比文件提到特征点信息包括特征点像素及其周围像素的像素值,这暗示了在提取或描述特征点时可能用到邻域信息。但是,这并非目标专利技术特征B所限定的具体计算过程。技术特征B明确限定了CV特征计算硬件使用主体及相邻传感器元件的“读数”来计算“局部CV特征”(如LBP、HSG标记),这是一种特定的、用于表征局部图像模式的算法操作。而对比文件中使用邻域像素值是为了进行特征点匹配和追踪,以判断全局运动,其目的和具体的计算算法(如模板匹配)与目标专利的局部CV特征计算有本质区别。因此,对比文件没有公开,也无法合理推断出技术特征B。
**技术特征C**:以及其中:所述传感器元件阵列包括多个传感器元件,所述多个传感器元件至少沿着所述传感器元件阵列的第一维度和第二维度布置,像素包括所述主体传感器元件和像素内电路,<br>**判断结果**:部分结构公开,但功能限定未公开[2] “CCD(撮像素子)36”<br>[2] “CCD36から出力された撮像信号は、相関二重サンプリング回路(CDS)40に入力され…A/D変換器(A/D)42でデジタルの画像データに変換される。”<br>(注:CCD 36作为图像传感器,其本身由二维排列的感光单元(传感器元件)构成,每个感光单元通常包含光电二极管和读出电路,可对应于“像素”。)**直接公开了传感器阵列和像素的基本结构,但未公开“像素内电路”作为CV特征计算硬件的功能限定**。对比文件明确公开了CCD 36作为图像传感器(即视觉传感器),其必然包括二维排列的多个传感器元件(感光单元)。每个感光单元(像素)必然包括感光部分(如光电二极管,对应于“主体传感器元件”)和用于读出信号的电路(可对应于“像素内电路”)。因此,技术特征C中关于传感器阵列和像素组成的结构性描述被直接公开。然而,目标专利说明书(如[0034]段)明确指出,其“像素内电路”是作为“专用计算机视觉(CV)计算硬件”的一部分,用于执行像素内处理(如计算CV特征)。对比文件中的像素内电路仅用于光电转换和信号读出,并不具备计算CV特征(如LBP、HSG)的功能。因此,技术特征C中隐含的“像素内电路具有CV计算功能”这一关键限定未被对比文件公开。
**技术特征D**:以及所述CV特征计算硬件被实施为所述像素内电路的一部分<br>**判断结果**:未公开[2] “特徴点抽出部57”<br>[2] “特徴点追跡部58”**未直接公开且未隐含公开**。对比文件中,负责处理图像特征(特征点提取和追踪)的功能模块是独立的“特徴点抽出部57”和“特徴点追跡部58”,它们是图像处理电路的一部分,并非集成在每个像素内部的“像素内电路”。对比文件的像素(CCD感光单元)内部电路仅负责感光和初步信号处理,不执行特征提取或计算。因此,对比文件完全没有公开将CV特征计算硬件实施为像素内电路的一部分的技术方案。
**技术特征E**:基于所述比较来产生与所述主体传感器元件相关联的事件,所述事件包括所述主体传感器元件的位置和特征有效负载,所述特征有效负载包括表示与所述主体传感器元件相关联的所计算的当前局部CV特征的多个位<br>**判断结果**:未公开[0007] “前記特徴点追跡手段で前記対応点が求められた追跡可能な前記特徴点の数、又は前記特徴点追跡手段で前記対応点を求めることができなかった追跡不可能な前記特徴点の数に応じて、前記各画像データのそれぞれに写った共通の被写体の動きが速いか否かを判断する動き判断手段”<br>[2] “CPU34は、追跡可能な特徴点62の数が所定値以下であると判定した場合に、被写体の動きが速いと判断する。”**未直接公开且未隐含公开**。对比文件基于可追踪特征点的数量“判断”被摄体运动是否快,并可能触发后续的拍摄设置更改(如调整快门速度)。这可以视为一种基于比较结果产生的“判断”或“控制信号”。然而,这与目标专利的“事件”有本质不同。目标专利的“事件”(如说明书[0028], [0049]所述)特指在检测到“CV特征的变化”时产生的、包含“主体传感器元件的位置”和由多位表示的“当前局部CV特征”(特征有效负载)的信息包,用于向应用程序处理器报告局部特征的改变。对比文件的输出是用于控制相机参数(如快门速度)的判断结果,既不包含“特征有效负载”(即多位表示的CV特征标记),也不是以报告局部特征变化为目的的“事件”。因此,技术特征E未被公开。
**技术特征F**:以及将所述事件发送至处理器。<br>**判断结果**:未公开[2] “特徴点追跡部58は…求めた各対応点64を示す対応点情報をCPU34に入力する。”<br>[2] “CPU34は、特徴点追跡部58から対応点情報が入力されると…”**未直接公开且未隐含公开**。对比文件确实描述了特征点追踪部58将“对应点信息”发送给CPU 34。这公开了“将信息发送至处理器”这一动作。然而,技术特征F的完整含义是“将**所述事件**发送至处理器”。如前所述,对比文件发送的“对应点信息”并非目标专利所定义的“事件”(由CV特征变化触发、包含位置和CV特征有效负载)。因此,虽然“发送信息至处理器”的动作被公开,但发送的“特定内容(事件)”未被公开。技术特征F作为一个整体,其核心在于发送“事件”,故该技术特征未被对比文件公开。
**技术特征G**:其中所述局部化CV特征包括局部二值模式LBP标记或所述LBP标记的变体。<br>**判断结果**:未公开无相关描述。**未直接公开且未隐含公开**。对比文件通篇未提及“局部二值模式(LBP)”、“LBP标记”或其变体。其使用的“特征点”是诸如角点等通过特征提取算法得到的点,与LBP这种用于描述局部纹理模式的特定计算机视觉特征完全不同。因此,该技术特征未被公开。
**技术特征H**:其中所述局部化CV特征包括带正负号梯度直方图HSG标记。<br>**判断结果**:未公开无相关描述。**未直接公开且未隐含公开**。对比文件通篇未提及“带正负号梯度直方图(HSG)标记”。因此,该技术特征未被公开。
**技术特征I**:其中所述传感器元件阵列是视觉传感器并且所述传感器元件阵列的所述多个传感器元件中的每一个包括至少一个光电二极管。<br>**判断结果**:《直接公开》[2] “被写体像を前記撮像素子に結像させるとともに…”<br>[2] “CCD(撮像素子)36”<br>(注:CCD(电荷耦合器件)作为图像传感器,其基本感光单元即为光电二极管。)**直接公开**。对比文件明确其装置包含“撮像素子”(成像元件)CCD 36,这即是视觉传感器。本领域技术人员公知,CCD传感器的每个感光单元(像素)的核心部分就是光电二极管,用于将入射光转换为电荷。因此,对比文件直接公开了技术特征I。
**技术特征J**:其中所述事件是使用动态视觉传感器DVS电路产生的。<br>**判断结果**:未公开无相关描述。**未直接公开且未隐含公开**。对比文件使用基于帧的CCD传感器获取图像,并通过软件/硬件模块进行特征点提取和追踪来判断运动。全文未提及“动态视觉传感器(DVS)电路”。DVS是一种基于异步事件驱动的传感器,其工作原理(响应像素亮度变化产生事件)与传统基于帧的CCD有根本区别。因此,该技术特征未被公开。

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