### 对比文件与目标专利信息
- **对比文件名称**：发明专利_JP2015194397A 車両位置検出装置、車両位置検出方法及び車両位置検出用コンピュータプログラムならびに車両位置検出システム
- **目标专利名称**：用于确定车辆位置的系统和方法
- **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 | 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：直接公开** | [0013] “この車両位置検出装置は、上記の構成を有することにより、低い処理負荷で、自車両の位置を正確に検出できる。”<br>（该车辆位置检测装置通过具有上述结构，能够以低处理负荷准确地检测自车位置。） | 对比文件[0013]段明确公开了“车辆位置检测装置”，其目的是为了检测车辆位置。该装置通过执行一系列方法步骤（如后文所述）来实现车辆位置检测。这与目标专利权利要求特征A“一种用于确定车辆位置的方法”属于相同主题，均旨在解决车辆定位的技术问题。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征B：获得多个图像**<br>**判断结果：直接公开** | [0025] “車載カメラ2は、… 一定の時間間隔(例えば1/30秒)ごとに撮影し、車両10の前方領域を撮影したカラー画像を生成する。”<br>（车载相机2以一定时间间隔（例如1/30秒）进行拍摄，生成拍摄了车辆10前方区域的彩色图像。）<br>[0070] “所定の周期ごとに、例えば、車載カメラ2の撮影周期ごとに、以下に示す動作フローチャートに従って自車両の位置を検出する。”<br>（以预定周期，例如，按照车载相机2的拍摄周期，根据下述动作流程图检测自车位置。） | 对比文件[0025]和[0070]段明确记载了车载相机以一定周期（如1/30秒）连续拍摄图像，这些图像被用于后续的位置检测处理。这直接对应于目标专利中的“获得多个图像”。两者作用相同，均为后续的对象检测和位置计算提供输入数据。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征C：检测所述多个图像中的对象**<br>**判断结果：直接公开** | [0013] “車両(10)に搭載された撮像部(2)が車両(10)の周囲を撮影して得られた画像から、画像に写っている道路上の物体の輪郭を表す複数の線分を検出する線特徴抽出部(433)と”<br>（线特征提取部(433)，用于从搭载于车辆(10)的摄像部(2)拍摄车辆(10)周围所得到的图像中，检测表示图像中所拍摄道路上物体轮廓的多个线段。）<br>[0042] “線特徴抽出部433は、車載カメラ2が生成した画像のうち、現時刻tに最も近い時刻に生成された画像から線分を抽出する。”<br>（线特征提取部433从车载相机2生成的图像中，提取在现时刻t最近时刻生成的图像中的线段。） | 对比文件明确公开了“线特征提取部433”，其功能是从图像中检测并提取表示道路上物体轮廓的“线段”。这些“线段”是图像中“物体”（如车道标记、交通标志）的视觉表征。因此，“检测线段”实质上就是“检测图像中的对象”（以轮廓线形式）。两者在整体技术方案中的作用相同，都是为后续的特征点提取和位置计算提供基础。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征D：所述对象包括交通引导对象**<br>**判断结果：直接公开** | [0003] “例えば、特許文献1に記載の位置測位装置は、車両の前方を撮影する撮影手段により撮影した画像の中にある道路標示に基づいて現在位置を特定する。”<br>（例如，专利文献1中记载的定位装置，基于由拍摄车辆前方的拍摄手段拍摄的图像中存在的道路标示来特定当前位置。）<br>[0031] “地図情報300は、… 白線、黄線といった区画線、及び、横断歩道、停止線などの道路標示に関する情報を含む。”<br>（地图信息300包含…白线、黄线等区划线、以及人行横道、停止线等道路标示的信息。）<br>[0044] “この車両位置検出システムは、変更されることが比較的少ない、道路標示といった道路上の情報を利用し…”<br>（该车辆位置检测系统利用变更相对较少的、道路标示等道路上的信息…） | 对比文件明确将“道路標示”（道路标示，如白线、黄线、人行横道、停止线）和“区画線”（区划线）作为检测和地图匹配的对象。这些对象正是用于引导交通的“交通引导对象”。这与目标专利中“对象包括交通引导对象”的技术特征完全相同。两者在技术方案中均作为可靠的、用于定位的参照物。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **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** | [0031] “線分301で示されるように、段差、各区画線及び道路表示のそれぞれの輪郭が線分で近似され、各線分の始点の座標orsと終点の座標ore(世界座標系で表される)が地図情報300に含まれる。”<br>（如线段301所示，台阶、各区划线及道路标示的各自轮廓由线段近似，地图信息300中包含各线段的起点坐标ors和终点坐标ore（以世界坐标系表示）。）<br>[0046] “線特徴抽出部433は、抽出された線分の両端点の一方を始点とし、他方を終点とする。”<br>（线特征提取部433将提取出的线段的某一端点设为起点，另一端点设为终点。） | 对比文件公开了确定线段的“始点”和“終点”作为特征点。然而，目标专利的特征E强调“特征点基于对象类型彼此具有已建立的关系”。在对比文件中，虽然线段来自特定类型的对象（如白线），但其特征点（端点）之间的关系是简单的几何关系（构成一条线段），这种关系对于任何线段都是通用的，并非“基于对象类型”而特别“建立”的关系（例如，车道标记的多个端角之间、或交通标志的多个顶点之间所具有的特定几何约束关系）。对比文件未公开基于对象类型（如矩形标志、特定形状的车道标记）而预先定义的、在多个特征点之间存在特定拓扑或几何约束关系的技术特征。因此，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：未公开** | [0040] “vtは、現時刻tにおける車両10の速度であり、左右の後輪に取り付けられた車輪速センサから通信部42を介して受信した、最新の右後輪の車輪速vRtと左後輪の車輪速vLtの平均値(vRt+vLt)/2として算出される。またωtは、現時刻tにおける車両10の角速度であり、ωt=(vRt-vLt)/2daである。”<br>（vt是现时刻t的车辆10的速度，根据从安装在左右后轮的车轮速度传感器通过通信部42接收到的最新右后轮车轮速vRt和左后轮车轮速vLt的平均值(vRt+vLt)/2算出。ωt是现时刻t的车辆10的角速度，ωt=(vRt-vLt)/2da。） | 对比文件仅公开了使用车轮速度传感器来计算车辆的速度(vt)和角速度(ωt)。没有公开任何用于测量车辆线性加速度的传感器（如加速度计）或“确定加速度测量”的步骤。速度/角速度与加速度是不同的物理量。因此，该技术特征未被公开。 |
| **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** | 无相关原文引用。 | 由于技术特征F“确定加速度测量”未被对比文件公开，且对比文件的技术方案完全不涉及使用加速度测量，因此特征G所述“基于所述加速度测量来使用所述多个特征点来确定…”的技术方案在对比文件中没有基础，也未被公开。 |
| **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** | 无相关原文引用。 | 对比文件的整个技术方案是基于单目视觉与高精度地图的匹配来实现定位（[0013], [0024]）。其中未提及任何“惯性传感器测量”，也未提及“视觉惯性里程计(VIO)”或类似概念。因此，根本不存在“从惯性传感器测量确定的运动轨迹和相机姿态”这一前提，更谈不上用特征点确定的结果去“补充”它。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：直接公开** | [0031] “地図情報300は、… 白線、黄線といった区画線、及び、横断歩道、停止線などの道路標示に関する情報を含む。”<br>（地图信息300包含…白线、黄线等区划线、以及人行横道、停止线等道路标示的信息。）<br>[0044] “この車両位置検出システムは、変更されることが比較的少ない、道路標示といった道路上の情報を利用し…”<br>（该车辆位置检测系统利用变更相对较少的、道路标示等道路上的信息…） | 对比文件明确将“区画線”（如白线、黄线，即车道标记）和“道路標示”（交通标志）作为其检测和匹配的核心对象。这与目标专利特征I的限定完全一致。两者在技术方案中均作为稳定、可靠的地面参照物用于定位。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **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** | [0031] “各線分の始点の座標orsと終点の座標oreが地図情報300に含まれる。”<br>（地图信息300中包含各线段的起点坐标ors和终点坐标ore。）<br>[0046] “線特徴抽出部433は、抽出された線分の両端点の一方を始点とし、他方を終点とする。”<br>（线特征提取部433将提取出的线段的某一端点设为起点，另一端点设为终点。） | 对比文件公开的“特征点”是线段的两个端点。对于车道标记，其轮廓可能由多条线段近似（[0031]，图4b），但对比文件并未教导将“车道标记”作为一个整体对象，并提取其“三个或多于三个端角”作为特征点。其处理单元始终是“线段”及“线段的端点”。目标专利特征J强调对“车道标记”这一对象提取其“端角”，这隐含了对对象整体几何形状的理解和利用，与对比文件仅处理局部线段端点的思路不同。因此，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** | 同上（特征J的引用）。 | 理由同特征J。对比文件处理的是表示物体轮廓的“线段”及其“端点”，并未明确针对“交通标志”这一特定对象类型，提取其“三个或多于三个顶点”作为特征点。其地图信息中，交通标志的轮廓也是由线段近似，但特征点仍是这些线段的端点，而非标志本身的角点（顶点）集合。因此，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** | [0013] “鳥瞰変換された複数の線分のそれぞれの位置を、予測位置に応じて世界座標系の位置へ変換し、変換された複数の線分のそれぞれと、複数の地図線分のそれぞれとの間で距離及び角度差を算出し、…車両位置更新部(436)とを有する。”<br>（具有…车辆位置更新部(436)，其将鸟瞰变换后的多个线段各自的位置根据预测位置变换到世界坐标系的位置，计算变换后的多个线段各自与多个地图线段各自之间的距离及角度差…） | 对比文件通过将图像中提取的线段与已知尺度的地图线段进行匹配来直接计算车辆位置。这里的“尺度信息”隐含在地图数据本身（世界坐标系）中，不需要从图像特征点之间的几何关系中“确定”出来。而目标专利特征L中的“确定尺度信息”，特指在单目视觉里程计等场景中，从特征点的图像观测和运动中恢复场景的绝对尺度，这是一个需要专门计算的关键步骤。两者技术手段和作用不同。因此，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** | [0071] “線特徴抽出部433は、車載カメラ2が生成した画像のうち、現時刻tに最も近い時刻に生成された画像から、道路上の線分を抽出する”<br>（线特征提取部433从车载相机2生成的图像中，提取在现时刻t最近时刻生成的图像中的道路上的线段。） | 对比文件的位置检测方法核心是将**单帧**图像中提取的特征（线段）与**预先存储的地图**进行匹配（[0013], [0073]），而不是将**不同时刻图像**（如第一图像、第二图像）中提取的特征点进行比较以解算运动。其运动预测（[0039]）依赖于车轮速度传感器，并非通过特征点跨帧比较。因此，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** | 无相关原文引用。 | 对比文件的技术方案中未使用任何“惯性传感器测量”。其预测车辆位置时使用的是车轮速度传感器（[0040]），这属于车辆传感器，而非典型的IMU（加速度计、陀螺仪）惯性传感器。因此，不存在将对象测量与惯性传感器测量进行组合的步骤。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** | [0037] “初期値設定部431は、GPSの測位信号が最後に受信できたときのその測位信号から求められる位置を、例えば、ナビゲーションシステムから取得し、その位置に基づいて、自車両の位置の初期値を設定する。”<br>（初始值设定部431从例如导航系统获取根据最后能接收到的GPS定位信号求得的位置，并基于该位置设定自车位置的初始值。） | 对比文件仅在系统初始化时使用GPS信号来设定位置初始值（[0037]）。在核心的、周期性执行的位置检测流程（[0070]-[0073]）中，并未将GPS测量与实时检测到的对象（线段）测量进行“组合”以确定最终的全局姿态和位置。其最终位置完全由图像与地图的匹配结果决定。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** | [0037] “初期値設定部431は、GPSの測位信号が最後に受信できたときのその測位信号から求められる位置を、例えば、ナビゲーションシステムから取得し…”<br>（初始值设定部431从例如导航系统获取根据最后能接收到的GPS定位信号求得的位置…）<br>[0040] “vtは、現時刻tにおける車両10の速度であり、左右の後輪に取り付けられた車輪速センサから…算出される。”<br>（vt是现时刻t的车辆10的速度，根据从安装在左右后轮的车轮速度传感器…算出。） | 对比文件在初始化阶段使用了GPS，在预测阶段使用了车轮速度传感器（车辆传感器），在更新阶段使用了对象（线段）测量。但是，这三个来源的测量并非在同一个“组合”框架下进行数据融合以确定最终输出。GPS仅用于提供粗略的初始位置，不参与核心的迭代定位计算。车轮速度用于预测，对象测量用于更新，这是一个顺序的、松耦合的过程，而非目标专利特征P所描述的将三者测量数据“进行组合”后共同确定姿态和位置的紧耦合方案。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：隐含公开** | [0039] “予測位置算出部432は、自車両の位置の初期値、あるいは、車両位置更新部436により求められた直前の自車両の位置と、車両10の車輪速に基づいて、現時刻における自車両の予測位置を算出する。”<br>（预测位置算出部432基于自车位置的初始值、或者由车辆位置更新部436求得的上一时刻的自车位置、以及车辆10的车轮速度，算出当前时刻的自车预测位置。）<br>[0070] “予測位置算出部432は、前時刻(t-1)における自車両の位置と車輪速に基づいて、現時刻tにおける自車両の予測位置を算出する(ステップS101)。”<br>（预测位置算出部432基于上一时刻(t-1)的自车位置和车轮速度，算出当前时刻t的自车预测位置（步骤S101）。） | 对比文件公开了使用“車輪速”（车轮速度）来预测车辆位置，这实质上是一种“速度计测量”。在位置更新步骤（[0060]-[0062], S108）中，系统基于检测到的对象（线段）的测量对预测位置进行修正，从而确定更准确的车辆位置（即运动轨迹的一部分）。虽然对比文件将预测（基于速度）和更新（基于对象）表述为两个步骤，但对于本领域技术人员而言，整个流程（预测+更新）实质上是将速度计测量（用于预测模型）和对象测量（用于观测更新）的信息进行组合，并通过状态估计（如扩展卡尔曼滤波）来确定车辆的运动轨迹。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征R：其中所述方法在车辆中执行。**<br>**判断结果：直接公开** | [0025] “車両位置検出システム1は、車両10に搭載され、車載カメラ2と、コントローラ4とを有する。”<br>（车辆位置检测系统1搭载于车辆10，具有车载相机2和控制器4。）<br>[0070] “車両位置検出システム1は、… 所定の周期ごとに、… 自車両の位置を検出する。”<br>（车辆位置检测系统1以预定周期…检测自车位置。） | 对比文件明确记载整个“车辆位置检测系统1”搭载于“车辆10”上，并且其控制部43在车辆上周期性地执行位置检测处理。这直接对应于目标专利特征R“所述方法在车辆中执行”。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **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** | 无相关原文引用。 | 对比文件的全部内容描述了如何在车辆上利用本地地图进行自我定位，未提及任何将“相机姿态”这一信息“传输给地图服务”（例如云端服务器）的步骤或目的。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** | [0025] “車両位置検出システム1は、車両10に搭載され…”<br>（车辆位置检测系统1搭载于车辆10…）<br>[0042] “線特徴抽出部433は、車載カメラ2が生成した画像のうち…画像から線分を抽出する。”<br>（线特征提取部433从车载相机2生成的图像中…提取线段。） | 对比文件明确说明整个系统（包含相机、控制器）搭载于车辆上，所有处理（图像获取、特征提取、位置计算）均在车内的控制器（控制部43）中完成。没有任何部分暗示或明示所述方法由与车辆分离的“服务器”执行。因此，该技术特征未被公开。 |
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