对比文件名称：2007-08-02_JP2007190269A_发明专利_JP2007190269A Bed apparatus with system predicting_detecting getting-out of bed
目标专利名称：1338离床报警系统CN102150186B
本次调用的模型名称：GPT-4o
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断 | 对比文件原文引用（翻译） | 公开性论述 |
| 特征A：该系统包括一个或多个传感器（10）《直接公开》 | 原文：寝床部１を支持する脚付のフレーム２の４隅に寝床部１の上の荷重を検出して荷重信号を生成する荷重センサ３が１個ずつ計４個備えられている。（第1実施形態）<br>翻译：在支撑床部1的带腿框架2的四个角各设置一个荷重传感器3，共4个，用于检测床部1上的载荷并生成荷重信号。 | 对比文件明确公开了多个传感器（荷重传感器3），用于检测床上的载荷，等同于目标专利的“一个或多个传感器”。因此，技术特征A被直接公开。 |
| 特征B：所述一个或多个传感器（10）用于测量该用户的一种或多种生理特征《未公开》 | 原文：荷重センサ３は寝床部１の上の荷重を検出して荷重信号を生成する。（第1実施形態）<br>翻译：荷重传感器3检测床部1上的载荷并生成荷重信号。 | 对比文件中的传感器测量的是载荷（重量），而非目标专利所定义的生理特征（如心率、呼吸率、体温等）。目标专利说明书明确生理特征包括生命体征，对比文件未涉及此类测量，本领域技术人员不能毫无疑义地得出其测量生理特征，也无法合理推断。因此，特征B未被公开。 |
| 特征C：所述一个或多个传感器（10）用于产生指示所述一种或多种生理特征的对应信号《未公开》 | 同上。 | 对比文件传感器产生荷重信号，指示重量，而非生理特征。因此，与特征C不同，未被公开。 |
| 特征D：和处理器（12）《直接公开》 | 原文：コントローラ５には、体重演算部、重心位置演算部、第１の判定部、第２の判定部、体重閾値設定部、重心位置監視対象領域設定部、記憶部、警報装置、警報選択部等が設けられており、各部の検知がソフトウェアによって実施されるようになっている。（第1実施形態）<br>翻译：控制器5设有体重运算部、重心位置运算部、第一判定部、第二判定部、体重阈值设定部、重心位置监视对象区域设定部、存储部、警报装置、警报选择部等，各部件的检测通过软件实现。 | 对比文件中的控制器5包括演算部21，其承担信号处理、判定等功能，相当于目标专利的处理器。因此，特征D被直接公开。 |
| 特征E：所述处理器（12）适于监视所述对应信号《直接公开》 | 原文：コントローラ５は、荷重センサ３によって生成された荷重信号を一定時間毎に読み込む。（第1実施形態）<br>翻译：控制器5每隔一定时间读取荷重传感器3生成的荷重信号。 | 控制器5读取并监视荷重信号，即实现了对传感器信号的监视。因此，特征E被直接公开。 |
| 特征F：并所述处理器（12）适于根据所述一种或多种生理特征的变化来确定该用户将要离开床（2）的可能性《未公开》 | 原文：第１の判定部が利用者の体重ＷＴが体重閾値ＷＴ１以下にあると判定し、且つ、第２の判定部が利用者の重心位置が端座位置にあると判定したとき、利用者が端座位の状態であることを検知する。（第1実施形態端座位検知）<br>翻译：当第一判定部判定用户的体重WT在体重阈值WT1以下，且第二判定部判定用户的重心位置在端座位置时，检测到用户处于端坐位状态。 | 对比文件根据体重和重心位置的变化检测端坐位（离床准备），但体重不是目标专利的生理特征。目标专利的生理特征变化指心率、呼吸率等生命体征的变化，对比文件未涉及。因此，特征F未被公开。 |
| 特征G：其中所述处理器（12）适于通过比较所述一种或多种生理特征的变化与在多次先前的用户离床期间收集的数据来确定用户将要离开床（2）的可能性《未公开》 | 原文：对比文件全文未提及使用多次先前离床数据进行比较。 | 对比文件仅使用预设阈值进行判定，没有公开或暗示基于多次离床数据的比较或学习功能。因此，特征G未被公开。 |
| 特征H：其中所述处理器（12）进一步适于在其确定用户可能离开床（2）的情况下发出警报或报警信号《直接公开》 | 原文：利用者が端座位であることを検知したときに警報を発生する警報手段を有することができる。（第1実施形態）また、利用者の起き上がり動作を検知したときに警報を発生する警報手段を有することができる。（第2実施形態）<br>翻译：可以具有在检测到用户处于端坐位时发出警报的警报装置；可以具有在检测到用户起床动作时发出警报的警报装置。 | 对比文件在检测到端坐位（预测离床）或起床动作时发出警报，相当于处理器在确定用户可能离床时发出警报。因此，特征H被直接公开。 |
| 特征I：其中由所述一个或多个传感器（10）测量的该用户的所述一种或多种生理特征包括心率、脉率、呼吸率、体温、血压或心率变异性中的任意一种或多种《未公开》 | 原文：对比文件未涉及任何生命体征测量。 | 对比文件未公开任何上述生理特征，因此特征I未被公开。 |
| 特征J：进一步包括用于检测用户存在或不存在于床（2）上的传感器（18）《直接公开》 | 原文：体重演算部は、この読み込んだ信号を基に、寝床部１の上の利用者の体重を演算する。また、体重が所定の閾値以下にあるか否かを判定し、離床を検知する。（第1実施形態及第3実施形態）<br>翻译：体重运算部基于所读取的信号运算床部1上用户的体重。另外，判定体重是否在预定阈值以下，检测离床。 | 对比文件中的荷重传感器通过测量体重可以判断用户是否在床上（例如体重为零或低于阈值表示离床），因此该传感器具有检测用户存在与否的功能，相当于目标专利的用于检测存在的传感器。因此，特征J被直接公开。 |
| 特征K：其中所述用于测量生理特征的一个或多个传感器（10）之一被用作为所述用于检测用户存在或不存在于床（2）上的传感器（18）《未公开》 | 同上。 | 对比文件中荷重传感器测量的是体重（非生理特征），因此不满足“测量生理特征”的前提。故特征K未被公开。 |
| 特征L：其中所述传感器（18）包括压力传感器或应变计《直接公开》 | 原文：荷重センサ３（荷重传感器）。（第1実施形態）<br>翻译：荷重传感器3。 | 对比文件使用的荷重传感器（load cell）实质上通常基于应变计或压力传感器实现，本领域技术人员知晓其属于压力传感器或应变计范畴。因此，特征L被直接公开。 |
| 特征M：其中所述处理器（10）进一步适于在所述传感器（18）指示用户已经离开床（2）的情况下发出警报或报警信号《直接公开》 | 原文：重量異常検知結果によって警報を発生する警報手段を有する。（第3実施形態）<br>翻译：具有根据重量异常检测结果发出警报的警报装置。 | 在重量异常检测中，用户离床（体重为零）会被检测为重量异常，从而发出警报，即传感器指示用户离开床时处理器发出警报。因此，特征M被直接公开。 |
| 特征N：其中所述处理器（10）适于使用离床预测算法来根据所述一种或多种生理特征的变化确定该用户将要离开床（2）的可能性《未公开》 | 原文：对比文件使用基于体重和重心位置的阈值算法，未涉及生理特征。 | 对比文件未使用生理特征，也未公开离床预测算法基于生理特征变化。因此，特征N未被公开。 |
| 特征O：其中所述处理器（10）适于基于所确定的可能性与来自传感器（18）的用户是否随后离开床（2）的指示之间的比较来更新所述离床预测算法《未公开》 | 原文：对比文件未提及更新算法。 | 对比文件没有公开根据可能性与实际离床指示的比较来更新算法，也未隐含公开。因此，特征O未被公开。 |
| 特征P：其中所述处理器（10）包括用于实现所述离床预测算法的监督分类算法《未公开》 | 原文：对比文件使用阈值判定，未提及监督分类算法。 | 对比文件未公开监督分类算法，也未隐含公开。因此，特征P未被公开。 |
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