对比文件名称：发明申请_US20130308002A1 APPARATUS AND METHOD FOR ADAPTIVE CAMERA CONTROL METHOD BASED ON PREDICTED TRAJECTORY
目标专利名称：用于确定车辆位置的系统和方法
本次调用模型名称：DeepSeek-R1
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：一种用于确定车辆位置的方法<br>**判断结果**：隐含公开 | [0011] ... an aspect of the present invention is to provide an apparatus and method for adaptive camera control based on a predicted camera trajectory.<br>[0012] In accordance with an aspect of the present invention, a method for adaptive camera control is provided. | 对比文件公开了一种用于自适应相机控制的方法（method for adaptive camera control）。该方法的核心是基于预测的相机轨迹来调整相机设置并进行图像稳定。虽然该方法的主要目的是图像稳定而非车辆定位，但该方法涉及对相机（可安装在终端上，终端可以是车辆）运动轨迹的预测和确定。对于本领域技术人员而言，将相机安装在车辆上，并使用该方法来确定相机的运动轨迹，进而推断车辆的位置，是显而易见的。因此，该方法隐含公开了“一种用于确定车辆位置的方法”。 |
| **技术特征B**：获得多个图像<br>**判断结果**：直接公开 | [0013] ... a camera for capturing a plurality of frames of video ...<br>[0033] The camera 110 captures an image according to these settings. | 对比文件明确公开了相机（camera）用于捕获多帧视频（a plurality of frames of video），这直接对应于“获得多个图像”。该特征在对比文件中用于记录场景以供后续处理，与其在目标专利中作为定位分析的基础数据所起的作用本质相同，都是为后续处理步骤提供图像输入。 |
| **技术特征C**：检测所述多个图像中的对象<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件全文未提及在捕获的图像中检测任何特定的“对象”（如车道标记、交通标志或其他物体）。其图像处理集中于分析整体帧间运动以进行防抖，或根据预测轨迹调整相机设置，不涉及对图像中特定对象的识别或检测。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征D**：所述对象包括交通引导对象<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 如特征C所述，对比文件未公开检测图像中的对象。因此，更不可能公开所述对象包括“交通引导对象”（如车道标记、交通标志等）。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征E**：确定所述对象上的多个特征点，其中所述特征点基于对象类型彼此具有已建立的关系<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件未公开检测图像中的特定对象，因此自然也不会公开确定这些对象上的“多个特征点”。对比文件中提到的“运动信息”来源于运动传感器或帧间分析，并非基于从特定类型对象上提取的、具有已知几何关系的特征点。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征F**：确定加速度测量<br>**判断结果**：隐含公开 | [0029] ... the motion sensor 130 may include ... accelerometer ...<br>[0032] ... predicting the movement of the camera 110 ... This prediction may include calculating an acceleration/deceleration of the camera 110 according to the received motion information ...<br>[0038] ... the prediction model 210 ... may include determining an acceleration and velocity of the camera 110 according to the received motion information ... | 对比文件公开了运动传感器（motion sensor）可包含加速度计（accelerometer），并且运动预测单元基于接收到的运动信息计算相机（camera）的加速度/减速度（acceleration/deceleration）。这隐含公开了“确定加速度测量”。在对比文件中，加速度测量用于预测相机运动轨迹以实现自适应控制；在目标专利中，加速度测量用于辅助确定车辆的运动轨迹和姿态。两者作用相似，都是利用惯性测量辅助运动状态估计。 |
| **技术特征G**：基于所述加速度测量来使用所述多个特征点来确定相对于地平面的运动轨迹和相机姿态<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件虽然公开了基于加速度等运动信息来预测相机的运动轨迹（predicted trajectory）（参见[0032], [0038]），但完全没有公开使用“多个特征点”这一技术手段。其轨迹预测完全依赖于运动传感器（如加速度计、陀螺仪）的数据和预测模型，不涉及对图像中任何特征点的分析。因此，该组合技术特征未被公开。 |
| **技术特征H**：使用所述多个特征点确定的所述运动轨迹和相机姿态补充从惯性传感器测量确定的运动轨迹和相机姿态。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件未公开使用“多个特征点”来确定运动轨迹和相机姿态（见特征G）。因此，也就不存在使用特征点确定的轨迹/姿态来“补充”惯性传感器测量确定的轨迹/姿态这一技术方案。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征I**：其中所述对象包含车道标记或交通标志。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件未公开检测图像中的对象（见特征C），因此不可能公开对象具体包含“车道标记或交通标志”。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征J**：其中确定所述多个特征点包括确定检测到的车道标记的三个或多于三个端角。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件未公开检测车道标记，更未公开确定车道标记的端角。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征K**：其中确定所述多个特征点包括确定检测到的交通标志的三个或多于三个顶点。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件未公开检测交通标志，更未公开确定交通标志的顶点。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征L**：其中确定所述运动轨迹包括使用所述多个特征点来确定尺度信息。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件未公开使用“多个特征点”（见特征E），因此也谈不上使用特征点来确定尺度信息。其尺度（如果有）来源于传感器数据或已知的相机参数，而非图像特征点的几何关系。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征M**：其中确定所述运动轨迹和所述相机姿态包括将从第一图像确定的多个特征点与从第二图像确定的相应的特征点进行比较。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件未公开从图像中确定“多个特征点”（见特征E），因此也不存在比较不同图像间相应特征点的步骤。其帧间分析主要用于提取“运动向量”进行防抖，而非基于特定对象特征点的比较来确定轨迹和姿态。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征N**：将所述检测到的对象的测量与惯性传感器测量进行组合；以及基于所述组合的测量来确定所述运动轨迹。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件公开了将运动传感器（含惯性传感器）的测量信息用于预测轨迹（[0032], [0038]），但并未公开将“检测到的对象的测量”（如图像中车道标记的测量）与惯性传感器测量进行组合。其预测模型仅基于运动传感器数据和可能的帧分析，不涉及对特定检测对象的测量。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征O**：将卫星导航接收器测量与所述检测到的对象的测量进行组合；以及基于所述组合的测量确定全局帧中的姿态和位置。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件全文未提及“卫星导航接收器”（如GPS）或其测量。也未涉及“检测到的对象的测量”。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征P**：将来自一或多个车辆传感器的车辆传感器测量与所述卫星导航接收器测量和所述检测到的对象的测量进行组合；以及基于所述组合的测量来确定所述全局帧中的所述姿态和位置。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件未提及“车辆传感器”、“卫星导航接收器”或“检测到的对象的测量”。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征Q**：将所述检测到的对象的测量与速度计测量进行组合；以及基于所述组合的测量来确定所述运动轨迹。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件未提及“速度计测量”或“检测到的对象的测量”。其速度信息来源于对加速度的积分或运动传感器，并非特指车辆速度计。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征R**：其中所述方法在车辆中执行。<br>**判断结果**：未公开 | [0027] The terminal 100 may be any device capable of supporting a camera function. In addition to a dedicated camera, the terminal 100 may be a smartphone, Personal Digital Assistant, tablet, or the like. | 对比文件明确将执行该方法的设备描述为“终端”（terminal），并举例为智能手机、PDA、平板电脑等，并未限定或提及在“车辆”中执行。虽然从广义上讲，这些终端可以被带入车辆，但对比文件的技术方案本身并非针对车辆环境设计或依赖车辆特有的传感器/条件。因此，该技术特征未被直接或隐含公开。 |
| **技术特征S**：其进一步包括将所述相机姿态传输给地图服务。<br>**判断结果**：未公开 | 无对应内容。 | 对比文件全文未提及“地图服务”，也未涉及将相机姿态传输给外部服务。其处理过程主要在终端本地完成，输出结果是稳定的视频。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征T**：其中所述方法由服务器执行。<br>**判断结果**：未公开 | [0028] ... The raw images generated by the camera 110 are then post-processed by the post-processing unit 160 ...<br>[0031] ... the post-processing unit 160 and motion prediction unit 140 may be stored in the storage unit 170. | 对比文件明确描述了方法在“终端”（terminal）中执行，其组件如相机、运动传感器、运动预测单元、后处理单元等都集成在终端内。没有给出由“服务器”执行该方法的任何启示或描述。因此，该技术特征未被公开。 |
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