对比文件的名称：2012-03-20_US8140658B_发明授权_US08140658B1 Apparatus for internetworked wireless integrated network sensors (WINS)
目标专利的名称：971用于参与式感知数据采集的方法和设备CN103581939B
本次调用的模型名称：DeepSeek-R1
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用（翻译） | 公开性论述 |
| 技术特征A：《直接公开》<br>包括：对于多个用户设备中的每个用户设备 | [0086]：“网络包括节点802、网关节点804、服务器806和web助手……传感器节点802分布在待监测或控制的环境899中。”<br>[0087]：“传感器节点802包括致动器、传感器、信号处理器、能量或电源、数据存储设备、无线通信设备、有线通信设备和自定位能力的任意组合。” | 对比文件明确公开了多个传感器节点（即用户设备），这些节点用于感知数据采集。因此，特征A被直接公开。 |
| 技术特征B：《未公开》<br>利用所述用户设备的移动历史信息，计算所述用户设备在预定时间位于预定区域的各个子区域的概率 | 对比文件未公开利用移动历史信息计算概率的相关内容。 | 对比文件虽涉及节点位置定位，但并未利用移动历史信息计算节点在预定时间位于预定区域各子区域的概率。本领域技术人员不能从对比文件中毫无疑义地得出该技术方案，也不能合理推断出。 |
| 技术特征C：《未公开》<br>基于所述用户设备采集感知数据的能力信息，确定当所述用户设备位于所述各个子区域时将要采集的感知数据的类型 | 对比文件未公开基于能力信息确定当位于子区域时将要采集的数据类型。 | 对比文件虽公开节点具有不同传感器能力，但并未基于能力信息以及子区域已有数据情况来确定将要采集的类型，该特征未被直接或隐含公开。 |
| 技术特征D：《未公开》<br>根据针对所述各个子区域所计算的概率以及所确定的感知数据的类型，获得所述用户设备在所述预定区域内的与感知数据采集有关的效用值 | 对比文件未公开获得与感知数据采集有关的效用值。 | 对比文件未公开根据概率和数据类型计算效用值的概念，虽有资源成本等概念，但并非本特征限定的效用值，未公开。 |
| 技术特征E：《未公开》<br>基于为所述多个用户设备获得的多个效用值，从所述多个用户设备中选择一个或一个以上用户设备用以参与式感知数据的采集 | 对比文件未公开基于效用值选择用户设备。 | 对比文件虽涉及网络自组装和节点选择，但并非基于效用值进行选择，未公开。 |
| 技术特征F：《隐含公开》<br>在计算所述概率前，接收并且存储关于所述用户设备在所述各个子区域间移动的位置信息和采集感知数据的能力信息 | [0087]：“传感器节点802包括……自定位能力”。<br>[0088]：“传感器节点可远程编程……结果或数据产品可远程查询”。<br>[0200]：“在检测到邻居后，单个WINS NG节点进入挑战和响应会话……网络群体在随机间隔被调查新节点和缺失节点”。 | 对比文件虽然未明确记载接收并存储位置信息和能力信息的步骤，但根据节点自定位能力、网络自组装过程中节点交换信息、以及远程查询结果等公开内容，本领域技术人员可以合理推断出网络中的网关或服务器会接收并存储节点的位置信息和能力信息，这些信息是网络管理和数据采集所必需的。因此，特征F被隐含公开。 |
| 技术特征G：《未公开》<br>利用所述用户设备的移动历史信息，计算所述用户设备在预定时间位于预定区域的各个子区域的概率包括：根据所述移动历史信息建立马尔可夫链模型，其中所述移动历史信息涉及所述用户设备在所述各个子区域间的位置转移以及在所述各个子区域内的停留时间的统计信息 | [0252]：“条件例如数据的保持时间、数据通过阈值的概率等定义了马尔可夫过程（状态机）的参数。” | 对比文件中的马尔可夫过程用于数据老化状态，而非利用移动历史信息建立马尔可夫链模型预测位置，特征G未被公开。 |
| 技术特征H：《未公开》<br>利用所述马尔可夫链模型，计算所述用户设备在所述预定时间位于所述预定区域的各个子区域的概率 | 同G。 | 对比文件未利用马尔可夫链模型计算位置概率，未公开。 |
| 技术特征I：《未公开》<br>根据所述用户设备在移动到的子区域内所能采集的感知数据的类型以及所述子区域内先前已经采集到的、且还未过期的感知数据的类型，确定所述用户设备位于所述子区域时将要采集的感知数据的类型 | [0245]：“传感器网络可被构想为一种特殊类型的数据库，其中数据具有依赖于其内容和时间序列的生命周期。” | 对比文件虽涉及数据生命周期，但未教导根据子区域内先前已采集且未过期的数据类型来确定将要采集的类型，该特征未被公开。 |
| 技术特征J：《未公开》<br>基于为所述多个用户设备获得的多个效用值，从所述多个用户设备中选择一个或一个以上用户设备用以参与式感知数据的采集还包括：将所述多个效用值中的每一个效用值与预定阈值比较 | 对比文件未公开将效用值与预定阈值比较。 | 对比文件未涉及效用值阈值比较，未公开。 |
| 技术特征K：《未公开》<br>将所述多个效用值进行排序 | 对比文件未公开对效用值进行排序。 | 对比文件未涉及效用值排序，未公开。 |
| 技术特征L：《隐含公开》<br>在选择将参与感知数据采集的用户设备后，通知所述用户设备进行所述感知数据采集 | [0088]：“传感器节点可远程编程……结果或数据产品可远程查询”。<br>[0096]：“地震传感器触发相机操作，图像和地震记录被传送到远程观察者”。 | 对比文件公开了远程编程和触发采集，隐含了在选择节点后通知其进行感知数据采集的步骤。本领域技术人员可以合理推断出在决定节点参与任务后，会通过远程命令通知节点开始采集。因此，特征L被隐含公开。 |
| 技术特征M：《隐含公开》<br>接收和存储所述用户设备在所述预定区域内采集的感知数据 | [0088]：“结果或数据产品可远程查询”。<br>[0096]：“图像和地震记录被传送到远程观察者”。 | 对比文件公开了采集的数据可以被远程接收和存储，隐含了接收和存储感知数据的步骤。因此，特征M被隐含公开。 |
| 技术特征N：《隐含公开》<br>根据事件、周期或请求来触发所述方法的执行 | [0091]：“能量阈值化……在通过该测试后，其他消耗更多能量的传感器可以被开启”。<br>[0096]：“地震传感器触发相机操作”。 | 对比文件公开了基于阈值事件触发更高层次的处理和采集，隐含了根据事件触发方法执行。同时，网络操作通常按周期或请求进行，本领域技术人员可以合理推断。因此，特征N被隐含公开。 |
| 技术特征O：《未公开》<br>利用下式来获得所述效用值：其中Uα表示用户设备α的效用值，Li表示第i个子区域，△T表示执行选择用户设备参与感知数据采集的周期，表示用户设备α在预定时间t位于子区域Li的概率，表示用户设备α在子区域Li处能够提供的感知数据的类型的集合，表示子区域Li内记录的、在预定时间t未过期的感知数据的类型的集合 | 对比文件未公开该特定效用值公式。 | 对比文件没有任何地方公开或暗示该公式，未公开。 |
| 技术特征P：《直接公开》<br>所述感知数据包括由用户设备采集的涉及所述各个子区域的湿度、温度、空气质量、位置、亮度、震动、声音和场景的至少一种类型的感知数据 | [0091]：“磁性、声学、红外或地震传感器”。<br>[0297]：“温度、振动、声音”。<br>[0098]：“地震和成像能力”。<br>[0087]：“自定位能力”（位置）。 | 对比文件明确公开了多种类型的传感器，包括温度、震动、声音、位置（通过自定位）、场景（通过成像）等感知数据类型，这些涵盖了特征P所列类型中的多种。特征P要求至少一种，因此被直接公开。 |
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