# 对比文件名称
2015-02-19_US2015050923A_发明申请_US20150050923A1 DETERMINING EXIT FROM A VEHICLE
# 目标专利名称
209运动方向确定 CN106462237B
# 模型名称
GPT-4
# 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**：通过一或多个处理器获得移动装置在一或多个方向中的每一者上的加速度数据<br>《隐含公开》 | [0002] “Sensors of a mobile device can be used to determine when the user is in a vehicle that is driving.”<br>[0030] “The driving state can be determined by motion classifier application is running on the mobile device. The determination of the driving state and other motion classifications can be based on one or more sensors of the mobile device.”<br>[0072] “A motion classifier can receive motion data motion sensors at periodic intervals (also called epochs). The motion sensors can include any information about position (e.g., GPS or other location algorithms) or the change in the position (e.g., an accelerometer). An advantage of using an accelerometer is a relatively low usage of power. The output of a triaxial accelerometer sensor can be defined, for example, where “a” is the vector containing its components in three axes, ax, ay, and az.” | 根据目标专利说明书[0005]、[0008]、[0050]，技术特征A是指移动装置通过处理器从传感器（如加速度计）获得多个方向上的加速度数据，用于后续运动方向估计。对比文件明确提及移动设备使用传感器来确定用户是否在驾驶的车辆中（[0002]），驱动状态和其他运动分类的确定基于一个或多个传感器（[0030]）。特别地，对比文件详细描述了运动分类器接收来自运动传感器的数据，并明确提到了三轴加速度计，其输出为包含三个轴（ax, ay, az）上分量的向量（[0072]）。这表明对比文件公开了通过处理器（如运行运动分类器应用的处理器）获得移动装置在多个方向上的加速度数据。对比文件中获得加速度数据的作用是用于运动分类（如判断驾驶、行走等），这与目标专利中为后续识别使用情况和估计运动方向而获取数据的作用在本质上是相似的，都是基于传感器数据进行状态或模式分析。因此，本领域技术人员能够从对比文件的内容中推理得出该技术特征。 |
| **技术特征B**：其中获得所述加速度数据涉及从所述移动装置的一或多个传感器接收所述加速度数据<br>《直接公开》 | [0072] “A motion classifier can receive motion data motion sensors at periodic intervals (also called epochs). The motion sensors can include any information about position (e.g., GPS or other location algorithms) or the change in the position (e.g., an accelerometer). An advantage of using an accelerometer is a relatively low usage of power. The output of a triaxial accelerometer sensor can be defined, for example, where “a” is the vector containing its components in three axes, ax, ay, and az.” | 根据目标专利说明书[0008]、[0050]，技术特征B限定了加速度数据是从移动装置的传感器接收的。对比文件[0072]段直接且明确地指出，运动分类器从运动传感器（包括加速度计）接收运动数据，并且定义了三轴加速度计的输出向量。这毫无疑义地公开了从移动装置的传感器（具体是加速度计）接收加速度数据。该数据在对比文件中用于运动分类，与目标专利中作为计算运动方向的基础数据的作用相同。 |
| **技术特征C**：经由所述一或多个处理器至少部分地基于所述加速度数据识别所述移动装置的使用情况<br>《隐含公开》 | [0030] “The driving state can be determined by motion classifier application is running on the mobile device. The determination of the driving state and other motion classifications can be based on one or more sensors of the mobile device.”<br>[0075] “The motion classifier can output a specific type of motion that the user is identified as performing. For example, motion classifications can be walking, fast walking, running, driving, semi-stationary (e.g., when the user is not moving, but it is handling the mobile device such that it is moving).”<br>[0078] “The classifier can assign a particular activity class, such as walking, running, or driving, for example, to data received within a time window.” | 根据目标专利说明书[0008]、[0013]、[0100]，技术特征C指基于加速度数据识别移动装置的“使用情况”，这涉及装置被携带的方式或用户移动的方式。对比文件详细描述了“运动分类器”（motion classifier）基于来自传感器（包括加速度计）的数据，将用户的运动分类为特定的活动类型，如行走、跑步、驾驶、半静止等（[0075], [0078]）。虽然对比文件使用术语“运动分类”或“活动类型”，而目标专利使用“使用情况”，但根据目标专利说明书[0009]、[0013]，其“使用情况”的实例（如装置在口袋中、被拿在手中、用户行走/跑步时拿在手中）本质上就是对装置状态和用户运动模式的分类。对比文件的运动分类（如驾驶、行走）正是对用户移动方式的识别。因此，本领域技术人员能够从对比文件中公开的“基于传感器数据对用户活动进行分类”这一内容，合理推断出“至少部分地基于加速度数据识别移动装置的使用情况”这一技术特征。两者在作用上都是通过分析传感器数据来识别设备所处的状态或模式。 |
| **技术特征D**：所述使用情况对应于正携带所述移动装置的方式或携带所述移动装置的行人正移动的方式中的至少一者<br>《隐含公开》 | [0075] “The motion classifier can output a specific type of motion that the user is identified as performing. For example, motion classifications can be walking, fast walking, running, driving, semi-stationary (e.g., when the user is not moving, but it is handling the mobile device such that it is moving).”<br>[0062] “The mounted state is not necessarily that the device is physically mounted, but can relate whether a tilt angle of the device is stable (i.e., relatively constant with only minor changes, e.g., which may occur from vibrations). For example, if the mobile device is in a cup holder, the tilt angle can still be stable, and the mobile device may be identified as being in a mounted state.” | 根据目标专利说明书[0009]、[0013]、[0100]，技术特征D进一步定义了“使用情况”的内涵，即对应装置被携带的方式（如拿在手中、放在口袋中）或行人移动的方式（如行走、跑步）。对比文件[0075]公开了运动分类器识别用户正在执行的运动类型，如行走、跑步、驾驶，这直接对应于“行人正移动的方式”。同时，对比文件[0062]讨论了“安装状态”（mounted state），例如设备是否稳定地放在杯架中，这涉及设备被放置或携带的方式。虽然对比文件没有明确列举“口袋中”或“拿在手中”等具体场景，但其公开的“运动类型”和“设备状态”的概念共同覆盖了技术特征D定义的两个方面。本领域技术人员可以从对比文件对用户活动分类和设备状态判断的内容中，合理推断出所识别的“使用情况”可以对应于携带方式或移动方式。 |
| **技术特征E**：经由所述一或多个处理器基于经识别使用情况而选择一或多个参数的集<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0008]、[0013]、[0100]-[0101]，技术特征E指在识别出特定使用情况后，基于该识别结果选择一组对应的参数（例如时间窗长度、相位偏移等），以优化运动方向计算。对比文件虽然公开了基于传感器数据识别运动状态（如驾驶、行走），并且后续可能基于状态执行不同功能（如改变用户界面），但全文没有提及为不同识别出的状态或“使用情况”选择或调用一组特定的处理参数（如相位偏移、窗长度）用于计算运动方向。对比文件中“置信度分数”的计算可能涉及一些标准或阈值，但这并非目标专利中所述的、与特定使用情况绑定的、用于运动方向计算的参数集。因此，对比文件既未直接公开也未隐含公开此特征。 |
| **技术特征F**：其中所述参数的集包括所述加速度数据的垂直分量和水平分量之间的相位偏移，并且其中第一使用情况的相位偏移不同于第二使用情况的相位偏移<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0011]、[0015]、[0073]-[0074]，技术特征F是参数集的一个具体示例，指出参数包含垂直与水平加速度分量之间的相位偏移，且该偏移值随使用情况（如装置在手中摆动vs.放在口袋中）不同而不同。这是目标专利用于提高运动方向估计准确性的一个关键优化参数。对比文件中完全没有提及“相位偏移”（phase offset）这一概念，也未讨论为不同运动模式或设备状态配置不同的信号处理参数。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征G**：经由所述一或多个处理器基于所述加速度数据及对应于所述经识别使用情况的相应的参数集来计算所述移动装置相对于坐标系统的经估计运动方向<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0008]、[0013]、[0107]，技术特征G是核心步骤，即利用加速度数据和针对识别出的使用情况所选的参数集，计算移动装置在全局坐标系（如ENU）下的估计运动方向。对比文件的目的在于检测用户是否下车，其输出是“退出”判断或置信度分数，而非计算移动装置相对于一个坐标系（如东-北-天）的连续运动方向向量。虽然对比文件使用运动数据来分类活动，但并未公开将这些数据与特定参数集结合以计算一个方向向量的过程。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征H**：确定针对所述经估计运动方向的可靠性度量<br>《隐含公开》 | [0035] “a confidence score of whether the user has exited the vehicle can be determined in response to the disturbance.”<br>[0050] “Confidence module 330 can begin performing a confidence algorithm based on the trigger from the disturbance detector 310.”<br>[0085] “As described above, an exit confidence score may be determined after a disturbance is detected.” | 根据目标专利说明书[0037]、[0079]、[0087]-[0090]，技术特征H涉及为估计出的运动方向计算一个可靠性度量，以评估该方向估计的确定性或准确度。对比文件多次提及并详细描述了“置信度分数”（confidence score）或“退出置信度分数”（exit confidence score）的概念，该分数用于衡量用户已退出车辆这一判断的可靠程度（[0035], [0050], [0085]）。虽然目标专利的可靠性度量针对的是“运动方向”，而对比文件的置信度分数针对的是“退出事件”，但两者在技术构思上具有高度相似性：都是对基于传感器数据所做出的一个估计或判断（运动方向/退出状态）赋予一个可靠性的量化指标。本领域技术人员可以从对比文件公开的“为基于传感器数据的判断确定置信度分数”这一思想，合理推理出可以为“基于传感器数据估计的运动方向”确定一个类似的可靠性度量。 |
| **技术特征I**：以及根据所述可靠性度量是否超过阈值来控制所述移动装置的网络接口<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0037]，技术特征I涉及根据可靠性度量是否超过阈值，来控制移动装置中用于与GPS等定位系统通信的网络接口（例如，可靠时关闭以省电，不可靠时开启以获取校准数据）。对比文件虽然公开了将置信度分数与阈值比较以触发功能（如确定退出、获取位置），但这些功能包括改变用户界面、标记停车位置、启动导航应用等（[0040], [0124]-[0125]）。对比文件全文未提及基于置信度分数来控制“网络接口”（network interface）的启用或关闭，特别是用于与GPS等外部定位系统通信以进行校准的网络接口。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征J**：所述网络接口经配置以与全球定位系统、卫星导航系统或其他定位或导航系统进行通信<br>《直接公开》 | [0134] “In some embodiments, mobile device 900 can include a GPS receiver, sometimes referred to as a GPS unit 948. A mobile device can use a satellite navigation system, such as the Global Positioning System (GPS), to obtain position information...”<br>[0138] “Location/motion module 926 can assist in determining the current position ... Modern positioning systems include satellite based positioning systems, such as Global Positioning System (GPS)...” | 根据目标专利说明书[0006]、[0037]，技术特征J限定了网络接口的配置用途是与GPS、SNS等定位系统通信。对比文件[0134]和[0138]段明确描述了移动设备包含GPS接收器（GPS单元），并使用卫星导航系统（如GPS）来获取位置信息。这直接公开了移动设备具备与全球定位系统（GPS）通信的部件（可视为网络接口的一种形式或功能）。在对比文件中，GPS用于获取位置信息以辅助定位，这与目标专利中网络接口用于接收定位数据的作用相同。 |
| **技术特征K**：其中所述控制涉及在所述可靠性度量超过阈值的情况下关闭所示网络接口。<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0037]，技术特征K是技术特征I的具体实施方式，即在可靠性高时关闭网络接口以节省功耗。对比文件未提及基于任何置信度或分数来“关闭”GPS接收器或类似的网络接口。对比文件中GPS等定位功能可能被用于获取位置（例如在达到某个置信度阈值时，见[0124]），但目的是使用该功能，而不是为了省电而关闭它。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征L**：其中识别使用情况包含将所述加速度数据与多个预定义使用情况的加速度特性相比较并选择所述预定义使用情况中为最佳匹配的一者，其中所述预定义使用情况中的每一者与相应的一或多个参数的集存储在一起或与相应的一或多个参数的集链接。<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0009]、[0013]、[0100]，技术特征L描述了识别使用情况的一种具体方法：将实时加速度数据与预存的使用情况加速度特性进行匹配，且每个预定义使用情况都与一组参数关联存储。对比文件[0075]-[0078]描述了运动分类器通过机器学习或训练好的模型将传感器数据分类为预定义的活动类型（如行走、驾驶）。这确实隐含了将数据与预定义模式比较并选择最佳匹配。**然而**，技术特征L明确限定了每个预定义使用情况都与“相应的一或多个参数的集存储在一起或链接”。这是为后续技术特征E（选择参数集）和G（使用参数集计算）服务的。对比文件仅公开了分类活动类型，并未公开这些活动类型与用于计算运动方向的特定参数集相关联或存储在一起。因此，该特征中关于参数集关联的部分未被公开。考虑到特征划分的完整性，此特征作为一个整体未被公开。 |
| **技术特征M**：其中所述多个预定义使用情况包含：其中所述移动装置处于电话模式的使用情况<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0009]、[0013]，技术特征M列举了一个具体的预定义使用情况：“电话模式”，通常指设备被持在耳边通话的状态。对比文件虽然提到了多种运动分类（如驾驶、行走、跑步）和设备状态（如安装状态、连接状态），但从未提及“电话模式”（phone mode）这一特定使用情况。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征N**：其中所述移动装置在口袋中的使用情况<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0009]、[0013]，技术特征N列举了“移动装置在口袋中”这一使用情况。对比文件未提及设备在“口袋中”（in a pocket）这一具体携带方式或状态。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征O**：及其中所述移动装置被拿于手中的使用情况。<br>《隐含公开》 | [0063] “if the mobile device is in a cup holder, the tilt angle can still be stable, and the mobile device may be identified as being in a mounted state.”<br>[0075] “semi-stationary (e.g., when the user is not moving, but it is handling the mobile device such that it is moving).” | 根据目标专利说明书[0009]、[0013]，技术特征O列举了“移动装置被拿于手中”这一使用情况。对比文件[0075]提到了“半静止”状态，例如用户没有移动但正在操作移动设备使其移动，这通常意味着设备被拿在手中进行操作。虽然未使用完全相同的措辞，但本领域技术人员可以从“操作设备使其移动”的描述中，合理推断出设备此时很可能被拿在用户手中。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征P**：其中所述多个预定义使用情况包含：其中所述移动装置被拿于用户前方的手中的使用情况<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0009]、[0013]，技术特征P是一个非常具体的预定义使用情况：“被拿于用户前方的手中”。对比文件没有对“手中”这一状态进行如此细致的方向性区分（前方 vs. 侧面）。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征Q**：其中所述移动装置随着用户行走被拿于所述用户侧面的手中的使用情况<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0009]、[0013]，技术特征Q是另一个具体的使用情况：“随着用户行走被拿于用户侧面的手中”。对比文件虽然公开了“行走”这一运动分类，但并未将其与“设备被拿在用户侧面手中”这一具体携带方式关联起来作为一个预定义类别。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征R**：及其中所述移动装置随着用户跑步被拿于所述用户的侧面的手中的使用情况。<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0009]、[0013]，技术特征R是又一个具体的使用情况：“随着用户跑步被拿于用户的侧面的手中”。对比文件虽然公开了“跑步”这一运动分类，但并未将其与“设备被拿在用户侧面手中”这一具体携带方式关联起来作为一个预定义类别。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征S**：其进一步包含检测所述移动装置何时处于电话模式中，其中识别所述使用情况还基于所述移动装置是否处于所述电话模式中。<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0010]、[0014]，技术特征S涉及检测“电话模式”并基于此辅助识别使用情况。对比文件完全没有提及“电话模式”的检测。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征T**：其进一步包含确定所述移动装置相对于携带所述移动装置或所述移动装置所附接到的用户的位置，其中识别所述使用情况还基于所述移动装置的所述位置。<br>《隐含公开》 | [0062] “The mounted state is not necessarily that the device is physically mounted, but can relate whether a tilt angle of the device is stable... For example, if the mobile device is in a cup holder, the tilt angle can still be stable, and the mobile device may be identified as being in a mounted state.”<br>[0063] “The change in the device state to non-mounted can be used as a disturbance...” | 根据目标专利说明书[0010]、[0014]，技术特征T涉及确定移动装置相对于用户身体的位置（如口袋中、手中、耳边），并基于此位置信息辅助识别使用情况。对比文件[0062]-[0063]详细讨论了“安装状态”（mounted state），通过判断设备倾斜角是否稳定来推断设备是否被固定安装在车辆上（如放在杯架中）或处于“非安装”状态（如被用户拿起）。这实质上是在确定设备相对于车辆（可视为用户环境）的位置或放置方式。虽然对比文件的上下文是车辆，但确定“安装状态”的技术本质就是通过传感器数据（如加速度计测得的倾斜角）来推断设备的位置状态。本领域技术人员可以从中推理出，类似的原理可用于确定设备相对于用户身体的位置（如是否稳定放在口袋中 vs. 拿在手中晃动），从而辅助识别使用情况。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征U**：其进一步包含基于所述加速度数据或其它定向数据识别所述移动装置相对于所述坐标系统的定向。<br>《直接公开》 | [0062] “The mounted state is not necessarily that the device is physically mounted, but can relate whether a tilt angle of the device is stable (i.e., relatively constant with only minor changes, e.g., which may occur from vibrations).”<br>[0138] “Location/motion module 926 can assist in determining the current position and motion of mobile device 900.” | 根据目标专利说明书[0010]、[0014]、[0061]-[0062]，技术特征U指识别移动装置相对于全局坐标系（如ENU）的定向（航向）。对比文件[0062]明确提到通过判断设备“倾斜角”（tilt angle）是否稳定来确定安装状态。倾斜角本身就是设备相对于重力方向的定向的一个体现。此外，[0138]指出定位/运动模块用于确定设备的当前位置和运动，这通常需要知道设备的定向。因此，对比文件公开了基于传感器数据（如加速度计）识别设备定向。在对比文件中，识别定向（如倾斜角）用于判断设备状态（安装/非安装），这与目标专利中将定向用于辅助识别使用情况或计算运动方向的作用相似。 |
| **技术特征V**：其中识别所述使用情况还至少部分地基于所述定向。<br>《隐含公开》 | [0062] “The mounted state is not necessarily that the device is physically mounted, but can relate whether a tilt angle of the device is stable... For example, if the mobile device is in a cup holder, the tilt angle can still be stable, and the mobile device may be identified as being in a mounted state.” | 根据目标专利说明书[0010]、[0014]，技术特征V指定向信息被用作识别使用情况的依据之一。对比文件[0062]表明，设备的“安装状态”（一种设备状态/使用情况）的识别是基于倾斜角（定向的一种度量）是否稳定。这直接公开了基于定向信息（倾斜角）来识别一种特定的设备状态。虽然这只是众多可能使用情况中的一种，但足以证明“识别使用情况至少部分地基于定向”这一技术手段已被公开。因此，该特征被隐含公开。 |
| **技术特征W**：其中计算所述移动装置相对于所述坐标系统的所述经估计运动方向还至少部分地基于所述定向。<br>《未公开》 | 无 | 根据目标专利说明书[0010]、[0014]、[0066]-[0067]，技术特征W指在计算估计运动方向时，会用到设备的定向信息。对比文件虽然公开了识别定向（如倾斜角），但并未公开将定向信息用于“计算运动方向”这一步骤。对比文件的核心输出是退出判断和置信度，而非一个在坐标系下的连续运动方向向量。因此，将定向用于计算运动方向这一具体应用未被公开。 |
| **技术特征X**：其中所述定向数据包含陀螺仪数据及磁力计数据中的一者或两者。<br>《直接公开》 | [0133] “Sensors can include accelerometers, compass, gyrometer, pressure sensors, audio sensors, light sensors, barometers, and the like.” | 根据目标专利说明书[0010]、[0053]，技术特征X限制定向数据可包含陀螺仪和/或磁力计（指南针）数据。对比文件[0133]段在描述移动设备传感器时，明确列出了“指南针”（compass，即磁力计）和“陀螺仪”（gyrometer）。这直接公开了移动设备包含可用于提供定向数据的陀螺仪和磁力计。 |
| **技术特征Y**：其进一步包含追踪由携带所述移动装置或所述移动装置所附接到的个人所走过的步数。<br>《隐含公开》 | [0075] “The motion classifier can output a specific type of motion that the user is identified as performing. For example, motion classifications can be walking, fast walking, running...”<br>[0091] “In some embodiments, the exit confidence module uses motion factors, which includes motion sensor data, current motion classifications and corresponding likelihoods, and changes of motion classifications.” | 根据目标专利说明书[0011]、[0015]、[0065]，技术特征Y涉及追踪个人走过的步数。对比文件[0075]公开了运动分类器可以识别出“行走”（walking）这一运动分类。要识别“行走”，通常需要检测并计数周期性的步伐。虽然对比文件没有明确写出“步数追踪”（step counting）模块，但本领域技术人员知晓，对“行走”活动的可靠分类和监测，在算法上往往依赖于或隐含了步伐检测与计数过程。此外，[0091]提到退出置信度模块使用运动分类及其变化，这进一步支持了持续监测行走活动（必然涉及步伐）的概念。因此，可以合理推断对比文件隐含了追踪步数的技术特征。 |
<<<B>>><<<J>>><<<X>>>
<<<a>>><<<c>>><<<d>>><<<h>>><<<o>>><<<t>>><<<u>>><<<v>>><<<y>>>