本次调用的模型名称：GPT-4。
对比文件名称：US2013223686A1_Description_20260218_1657
目标专利名称：使用位置数据和图像数据的缩放空间表示进行物件检测CN107111752B
### 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：其包括：存储器《直接公开》 | [0072]段: “The computer 22 is configured including ROM stored with a program ... and RAM for storing data and the like...” | 对比文件明确公开了计算机（computer 22）包含用于存储程序和数据的ROM和RAM。ROM和RAM是本领域公知的存储器类型。因此，本领域技术人员能毫无疑义地得出对比文件公开了“存储器”这一技术特征。 |
| 技术特征B：处理器，其经配置以：接收与物件相关联的位置数据《未公开》 | [0072]段: “...a computer 22 that based on these detection results generates local map data... and determines a danger of collision with a moving object...” <br> [0074]段: “The LADAR 12 is a device installed at the front of a vehicle for detecting distance with respect to the device to an object present in front of the vehicle.” | 对比文件公开了计算机（处理器）接收来自LADAR等传感器的对象位置数据（如二维坐标）。该数据用于生成局部地图和预测碰撞危险。虽然对比文件中的“对象”或“移动物体”包含了目标专利中的“物件”，且处理器接收其位置数据，但对比文件中该位置数据的主要作用是用于**预测物体未来位置以进行危险评估**，而非直接用于辅助**在当前图像数据中检测物件**。两者的目的和作用不同。因此，对比文件未直接公开为“检测物件”而“接收与物件相关联的位置数据”这一技术特征。同时，本领域技术人员也无法从对比文件中推理出其位置数据用于限定图像搜索区域以进行物件检测，故亦不构成隐含公开。 |
| 技术特征C：接收来自图像传感器的场景的图像数据，所述场景包含所述物件，所述图像数据与所述场景的多个缩放空间表示相关联，所述多个缩放空间表示包括第一缩放空间表示和第二缩放空间表示《未公开》 | [0076]段: “The camera 18 is configured by a compact CCD camera or a CMOS camera, and is attached for example to an upper portion of a vehicle front windshield so as to image in front of the vehicle. Image data captured by the camera 18 such of the road condition in front is input to the computer 22.” | 对比文件明确公开了相机（图像传感器）捕获前方场景的图像数据并输入计算机（处理器）。场景中可能包含物体（如移动物体）。然而，对比文件全文未提及“缩放空间表示”（scale-space representation），也未提及图像数据与同一场景的多个不同分辨率的图像表示相关联。对比文件的图像数据用于环境检测（如检测移动物体类别、行为状态等），而非用于生成或关联多个缩放空间表示。因此，该技术特征既未被直接公开，也无法从对比文件内容中隐含得出。 |
| 技术特征D：，其中所述第一缩放空间表示和所述第二缩放空间表示与在同一方向上距图像传感器的不同距离和所述场景的同一视野的不同分辨率图像相关联《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未涉及任何关于“缩放空间表示”的概念，更未公开这些表示对应于距图像传感器不同距离的平面或同一视野的不同分辨率图像。该特征是目标专利中用于在不同距离有效检测物体的关键技术，在对比文件中完全没有对应或可推导的依据。 |
| 技术特征E：基于由所述位置数据指示的区和与所述场景的所述多个缩放空间表示中的一个或多个相关联的一个或多个区域的重叠而识别所述场景的所述多个缩放空间表示中的所述一个或多个的子区的搜索区域《未公开》 | [0088]段: “The environment detection section 40 detects, in the forward images captured by the camera 18, the position and size of moving object present in front... using a training type of pattern recognition technology...” <br> [0090]段: “In the presence probability map, a presence probability is applied to each type of traveling segment region and stationary object region.” | 对比文件公开了基于检测到的物体位置、轨迹区域、静止物体区域等生成“存在概率图”（presence probability map）。在预测过程中，移动物体的位置分布会根据其运动状态移动，并依据存在概率图中的概率值进行调整（如粒子淘汰与复制）。这一过程涉及位置分布与地图区域概率的交互。然而，这**不同于**目标专利的“基于位置数据指示的区与缩放空间表示区域的重叠来识别搜索区域”。对比文件没有“缩放空间表示”的概念，其“区域”是语义或概率意义上的（如车道、人行道、静止物体区域），而非图像数据在不同分辨率下的投影平面。其“重叠”判断和后续处理是针对概率权重调整以进行未来位置预测，而非为了在当前图像的不同分辨率版本中限定一个用于物体检测的“搜索区域”。两者技术手段和目的均不同。 |
| 技术特征F：以及检测在所述多个缩放空间表示中的所述一个或多个的所述搜索区域中的所述物件。《未公开》 | [0120]段: “Then at step 122, based on the forward image and the own-vehicle position... the computer 22 detects conditions of the travelling environment, including the region of each of the track segments... and detects moving objects in the periphery, behavior states and movement states of the moving objects, categories of the moving object...” | 对比文件公开了在图像中检测移动物体及其状态（步骤122）。但该检测是基于完整的图像数据，使用模式识别技术，并未涉及在“缩放空间表示”的“搜索区域”中进行检测。目标专利的检测是在由位置数据限定的、缩小的图像区域内进行，旨在提高效率。对比文件的检测是常规的物体识别，是其预测流程的输入步骤之一，并未与位置数据指示的区域进行结合以缩小图像搜索范围。因此，该特征未被公开。 |
| 技术特征G：其中所述搜索区域对应于与所述第一缩放空间表示相关联的第一区域和由所述位置数据指示的所述区的所述重叠。《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征是对特征E和F的进一步限定，明确搜索区域是缩放空间表示区域与位置数据指示区的重叠部分。由于对比文件未公开“缩放空间表示”及基于其与位置数据重叠的搜索区域识别，因此该特征必然未被公开。 |
| 技术特征H：其中所述处理器进一步经配置以产生所述搜索区域的掩模，所述掩模包括多个区，且其中所述多个区中的每一个对应于与所述图像数据相关联的一个或多个像素且对应于指示在相应区中检测到所述物件的概率的值。《隐含公开》 | [0090]段: “In the presence probability map, a presence probability is applied to each type of traveling segment region and stationary object region.” <br> [0091]段: “The presence probability is expressed from 0.0 to 1.0 for the likelihood of the presence of a pedestrian or vehicle in the target region.” <br> 图4A，4B展示了存在概率图的示例。 | 对比文件公开了生成“存在概率图”（presence probability map），该图为二维区域（可对应图像像素区域）中的不同位置（如车道、人行道、静止物体处）分配一个表示行人或车辆存在可能性（概率）的值（0.0至1.0）。这实质上是一种“掩模”（mask），其中每个区域（可对应像素）关联一个概率值。虽然该概率图在对比文件中主要用于预测时调整物体位置分布的权重，但其形式与目标专利的“搜索区域掩模”有相似之处，即都是将概率值映射到空间区域上。本领域技术人员有可能通过推理认为，这种带有概率值的空间映射（掩模）可以应用于图像处理领域，用于指示在图像特定区域进行搜索的优先级或可能性。因此，该特征被认定为**隐含公开**。 |
| 技术特征I：其中所述处理器经配置以确定与所述第二缩放空间表示相关联的第一区域是否和由所述位置数据指示的所述区重叠。《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征涉及对不同缩放空间表示分别进行与位置数据区域的重叠判断。由于对比文件根本不存在“缩放空间表示”的概念，因此完全无法公开或隐含这一判断过程。 |
| 技术特征J：其中所述处理器进一步经配置以在所述物件的检测前，确定与所述第一缩放空间表示相关联的第二区域是否与由所述位置数据指示的所述区重叠。《未公开》 | 无相应内容。 | 同特征I，该特征依赖于“缩放空间表示”的存在，而对比文件中没有此概念，故未被公开。 |
| 技术特征K：其中所述第一缩放空间表示对应于所述场景的第一分辨率图像，所述第二缩放空间表示对应于所述场景的第二分辨率图像，且其中所述第二分辨率图像为比所述第一分辨率图像的分辨率低的图像。《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未公开任何关于同一场景的不同分辨率图像（缩放空间表示）及其分辨率高低关系的内容。 |
| 技术特征L：其进一步包括位置传感器，其中所述处理器经配置以从所述位置传感器接收所述位置数据。《直接公开》 | [0072]段: “a collision danger determination device 10 according to a first exemplary embodiment is equipped with: a LADAR 12...” <br> [0074]段: “The LADAR 12 is a device installed at the front of a vehicle for detecting distance with respect to the device to an object...” | 对比文件明确描述了设备包含LADAR 12，它是一种用于检测物体位置的位置传感器。计算机22基于LADAR的检测结果进行处理。因此，本领域技术人员能毫无疑义地得出对比文件公开了设备包括位置传感器，且处理器从其接收位置数据。 |
| 技术特征M：其中所述位置传感器包括雷达装置、光检测与测距装置、全球定位系统GPS装置、超声波装置、专用短程通信装置，或其任一组合。《直接公开》 | [0072]段: “...a LADAR 12 that illuminates a laser... (光检测与测距装置) ... a GPS device 20 that detects the position of the vehicle itself...” | 对比文件明确公开了LADAR（光检测与测距装置，即激光雷达）和GPS装置作为设备的一部分。虽然未明确列举雷达、超声波、DSRC，但LADAR和GPS已落入“其任一组合”的范围内。因此，该特征被直接公开。 |
| 技术特征N：其中所述处理器经配置以从位置传感器接收所述位置数据，所述位置传感器与所述设备分离。《直接公开》 | 在第二、第四等实施例中，设备是安装在路侧的（例如[0134]段），它通过LADAR和相机检测环境，其检测的目标包括车辆等移动物体。此时，对于被检测的车辆而言，路侧设备的位置传感器（LADAR）是与该车辆（可视为目标专利中的“设备”）分离的。处理器从该分离的传感器接收其他物体的位置数据。 | 对比文件在路侧设备实施例中，明确公开了处理器从设备自身所带的位置传感器（LADAR）接收数据，而该设备对于在其检测范围内的运载工具（如车辆）来说是外部、分离的。这公开了从分离的位置传感器接收位置数据的场景。本领域技术人员能够直接理解该配置。 |
| 技术特征O：其中所述位置数据对应于指示所述物件可存在于何处的三维3D地图的一个或多个区域，且其中所述3D地图包括与所述物件的检测相关联的指示。《隐含公开》 | [0085]段: “Data relating to road profile and to road signs and structures is stored in the electronic map stored in the map database 38.” <br> [0086]段: “Based on the position of the vehicle itself detected by the GPS device 20, the environment detection section 40 detects, in the electronic map of the map database 38, data relating to regions of traveling segments... and regions of track segment in the vicinity of the vehicle itself, road signs..., and structures.” <br> [0120]段: “...the computer 22 acquires the current local map data obtained by the local map generation processing routine...” | 对比文件公开了使用电子地图（含道路轮廓、标志、结构）和局部地图数据（由LADAR数据生成，记录静止物体）。这些地图数据提供了场景的三维空间信息，并指示了特定类别物体（如车辆、行人）可能存在的区域（如车道、人行道）。环境检测部分40利用这些地图数据。虽然对比文件未明确使用“3D地图”一词，但电子地图和局部地图数据共同提供了三维空间的环境表示，并包含了物体可能存在的区域信息（如可行驶区域）。本领域技术人员可以合理推断，这种包含空间区域信息的地图数据可以起到目标专利中“3D地图”的作用，用于指示物件可能存在的区域。因此，该特征被认定为**隐含公开**。 |
| 技术特征P：其进一步包括处理器，其中所述位置数据也与由位置传感器提供的所述物件的位置相关联。《直接公开》 | [0072]段: “a computer 22 that based on these detection results generates local map data recorded with stationary object(s) currently present in front as viewed from the vehicle itself and determines a danger of collision with a moving object...” <br> [0074]段: “The LADAR 12... detects the position of plural points on plural object surfaces...” | 对比文件明确包括处理器（computer 22），并且位置数据（来自LADAR的物体表面点位置）与物件（物体）的位置直接相关。这是系统运行的基础。因此，该特征被直接公开。 |
| 技术特征Q：其进一步包括所述图像传感器，其中所述图像传感器包括相机。《直接公开》 | [0076]段: “The camera 18 is configured by a compact CCD camera or a CMOS camera, and is attached for example to an upper portion of a vehicle front windshield so as to image in front of the vehicle.” | 对比文件明确公开了设备包含相机（camera 18）作为图像传感器。因此，该特征被直接公开。 |
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