对比文件名称：2007-12-27_JP2007330336A_发明专利_JP2007330336A Care supporting device and getting-up detecting method
目标专利名称：1338离床报警系统CN102150186B
本次调用的模型名称：DeepSeek-R1
以下为特征比对表格：
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用（中文翻译） | 公开性论述 |
| 技术特征A：该系统包括一个或多个传感器（10）《直接公开》 | 第1の実施形態部分记载：“手すりセンサ２１ａ，２１ｂ（総称は手すりセンサ２１）を取り付ける”以及“ベッドの４本の脚部の下に重心センサ３１ａ～３１ｄを設置する”。 | 对比文件明确公开了多个传感器（手すりセンサ、重心センサ），用于检测用户动作和位置，属于明确公开。本领域技术人员毫无疑义地得出该系统包括一个或多个传感器。 |
| 技术特征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》 | 对比文件未记载测量生理特征（如心率、呼吸等）的传感器。 | 对比文件中的传感器测量的是压力、重量、重心位置等物理量，而非生理特征。目标专利的生理特征特指生命体征（心率、呼吸率等），对比文件未涉及，故未公开。 |
| 技术特征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》 | 对比文件未记载与生理特征对应的信号。 | 对比文件传感器产生的信号指示压力、位置等，非生理特征信号，故未公开。 |
| 技术特征D：和处理器（12）《直接公开》 | 第1の実施形態部分记载：“制御装置２００は、離床判定部１と、動作検出部２と、重心位置検出部３と、離床予測領域記憶部４と、出力部５とを備える”。 | 制御装置200包含多个功能模块，这些模块通常由处理器实现，本领域技术人员可直接理解为处理器，作用相同。 |
| 技术特征E：所述处理器（12）适于监视所述对应信号《直接公开》 | 第1の実施形態部分记载：“手すりセンサ信号取得部２２は、手すりセンサ２１により検知されたセンサ値を定期的に取り込み”以及“重心センサ信号取得部３２は、重心センサ３１により検知されたセンサ値を定期的に取り込み”。 | 对比文件公开了处理器（通过信号取得部）定期获取传感器信号，即监视信号，技术特征相同。 |
| 技术特征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》 | 对比文件记载：“手すりが手前に引かれている”かつ“重心位置が離床予測領域内に含まれる”場合に起き上がり開始と判定。 | 对比文件依据的是手的拉力状态和重心位置区域，而非生理特征（如心率、呼吸等）变化。目标专利的生理特征变化特有，对比文件未公开。 |
| 技术特征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》 | 对比文件记载“統計的なデータを用いて、離床予測領域を全被介護者に対して固定して設定する”，未涉及特定用户多次离床数据。 | 对比文件使用通用统计数据设定离床预测区域，未收集特定用户多次离床的生理特征变化数据，也未进行比较，故未公开。 |
| 技术特征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》 | 对比文件记载：“離床判定部１が起き上がり動作が開始されたと判定した場合に、出力部５は、起き上がり動作の開始タイミングを介護者に報知するようにナースコール等の報知器に指示する”。 | 对比文件明确公开了在判定离床开始时通过报知器发出警报，与目标专利中“发出警报或报警信号”作用相同，直接公开。 |
| 技术特征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》 | 对比文件未提及任何上述生理特征。 | 对比文件传感器测量的是物理量，无生命体征传感器，故未公开。 |
| 技术特征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）《隐含公开》 | 对比文件设有重心センサ３１，用于检测重心位置，并可间接检测用户是否存在（重量存在）。此外，背景技术中提及“離床を検知する、シート状のセンサ”亦用于检测存在。 | 本领域技术人员可以合理推断，重心传感器（如重量传感器）能够检测用户是否在床上，因为重心位置的存在即表示用户存在。对比文件虽未明确标注“用于检测存在”，但实质上具备该功能，且该功能是常规应用，故隐含公开。 |
| 技术特征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》 | 对比文件未测量生理特征，故无法实现“测量生理特征的传感器兼作存在传感器”。 | 由于对比文件无测量生理特征的传感器，此特征无法成立，未公开。 |
| 技术特征L：其中所述传感器（18）包括压力传感器或应变计《直接公开》 | 第1の実施形態部分记载：“手すりセンサ２１ａ，２１ｂは、…圧力をＯＮ／ＯＦＦで検知するセンサ、もしくは手すりに加わる力を検知可能なセンサ”且具体例包括“ひずみを検出可能なセンサ（例えば、非特許文献６を参照。）”；重心センサ为重量传感器（压力传感器）。 | 对比文件公开了压力传感器和应变计，用于检测压力或应变，本领域技术人员可直接得出传感器包括压力传感器或应变计。 |
| 技术特征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《未公开》 | 对比文件仅在预测离床开始时报警，未提及传感器指示已离床时报警。 | 对比文件主要针对离床开始动作的预测，而非已离床状态。无证据表明处理器在传感器指示已离床时发出警报，故未公开。 |
| 技术特征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》 | 对比文件虽有“離床予測領域”和判定逻辑，但基于非生理特征。 | 对比文件的算法基于压力、重心位置等物理量，而非生理特征，故未公开。 |
| 技术特征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》 | 对比文件未提及算法更新，更未提及可能性与传感器指示的比较。 | 对比文件没有公开任何更新算法或比较过程，故未公开。 |
| 技术特征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》 | 对比文件未提及监督分类算法（如神经网络、支持向量机等）。 | 对比文件未涉及任何机器学习或监督分类算法，故未公开。 |
结论：对比文件直接公开了技术特征A、D、E、H、L；隐含公开了技术特征J。其他技术特征未公开。
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